Alibaba präsentiert Qwen-3: Eine neue KI mit einer Billion Parametern

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15:31, 09.09.2025

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  • Wettbewerb mit globalen Akteuren
  • Die Beliebtheit von Qwen in der Community
  • Nutzungskosten und Aussichten
  • Investitionen in die Infrastruktur

Der chinesische Technologieriese Alibaba hat Qwen-3-Max-Preview vorgestellt, ein textbasiertes Modell künstlicher Intelligenz mit über einer Billion Parametern. Es übertrifft das bisher leistungsstärkste Modell des Unternehmens, Qwen3-235B-A22B-2507, das im Juli dieses Jahres veröffentlicht wurde, deutlich.

Wettbewerb mit globalen Akteuren

Laut Benchmark-Ergebnissen übertraf Qwen-3-Max-Preview in einer Reihe von Tests Kimi K2 von MoonShot AI, Claude Opus 4 (ohne logisches Denken) von Anthropic und DeepSeek V3.1. Die Ergebnisse wurden jedoch noch nicht durch einen offiziellen technischen Bericht bestätigt.

Zum Vergleich: Eines der größten Modelle der Welt, GPT-4.5 von OpenAI, enthält wahrscheinlich zwischen 5 und 7 Billionen Parameter.

Die Beliebtheit von Qwen in der Community

Die Qwen-Modellreihe hat Alibaba zu einem führenden Anbieter von offenen KI-Lösungen gemacht. Sie wurden mehr als 20 Millionen Mal auf der Plattform Hugging Face heruntergeladen und haben etwa 100.000 abgeleitete Versionen hervorgebracht. Trotzdem verfügt das neue Qwen-3-Max-Preview noch nicht über einen offenen Quellcode, genau wie das vorherige Qwen2.5-Max.

Nutzungskosten und Aussichten

Qwen-3-Max-Preview hat einen der höchsten Preise der Serie: 0,861 US-Dollar pro Million Eingabetoken und 3,441 US-Dollar pro Million Ausgabetoken. Zum Vergleich: Das Vorgängermodell kostet 0,287 US-Dollar bzw. 1,147 US-Dollar, Kimi K2 kostet 0,6 US-Dollar bzw. 2,5 US-Dollar.

Das Unternehmen kündigte außerdem eine kommende Version von Qwen-3-Max-Preview mit logischen Denkfähigkeiten an.

Investitionen in die Infrastruktur

Alibaba plant, über einen Zeitraum von drei Jahren 52 Milliarden US-Dollar in die Entwicklung der KI-Infrastruktur zu investieren. Darüber hinaus arbeitet das Unternehmen laut Medienberichten an einem eigenen Prozessor für künstliche Intelligenz, um seine Abhängigkeit von Nvidia zu verringern.

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