A equipe Qwen da Alibaba revelou o QwQ-32B, um modelo de IA de código aberto que oferece desempenho impressionante com uma pegada pequena. Ele usa aprendizado por reforço, opera com apenas 24 GB de memória de vídeo e 32 bilhões de parâmetros, superando modelos maiores e abrindo portas para IA acessível em vários dispositivos.
Manus, um produto de Agente de IA, usa modelos ajustados do modelo de linguagem Qwen da Alibaba. Esta integração estratégica visa melhorar o desempenho e as capacidades no setor de agentes de IA, oferecendo automação inteligente de tarefas, compreensão contextual e assistência personalizada.
Empresas chinesas de IA estão adotando modelos de código aberto, uma estratégia para liderar o mercado global de IA. Essa abordagem colaborativa, com empresas como DeepSeek e Alibaba, impulsiona a inovação, reduz custos e desafia o domínio de modelos como o 'Rama' da Meta, promovendo uma competição acirrada com os EUA.
O lançamento antecipado do Manus, uma plataforma de IA 'agente', gerou entusiasmo. Mas será que o Manus corresponde às expectativas? Relatos apontam para falhas e limitações, levantando dúvidas sobre as suas capacidades. A plataforma é baseada em modelos existentes, como Claude da Anthropic e Qwen da Alibaba. Será o Manus apenas 'hype'?
O Qwen-32B da Alibaba, um modelo de raciocínio de 32 bilhões de parâmetros, promete superar modelos maiores. A sua eficiência e acessibilidade, juntamente com a sua capacidade de lidar com tópicos sensíveis, marcam um avanço significativo na IA de código aberto.
O novo modelo de raciocínio de IA da Alibaba, QwQ-32B, sinaliza o progresso da China na IA. Embora não seja tão avançado quanto os modelos dos EUA, ele rivaliza com os concorrentes domésticos e requer menos poder computacional. O lançamento destaca o crescente ecossistema de IA da China e a corrida global em direção à Inteligência Artificial Geral (AGI).
O QwQ-32B da Alibaba, um modelo de IA de 32 bilhões de parâmetros, rivaliza com modelos maiores. A chave? Reinforcement Learning (RL). O RL, aplicado a modelos de base robustos, impulsiona o raciocínio, a adaptação e o uso de ferramentas externas, superando abordagens tradicionais e desafiando a noção de que tamanho é o principal determinante do desempenho.
Alibaba lança o Qwen-32B, um modelo de raciocínio de 32 bilhões de parâmetros que rivaliza com modelos maiores. Utilizando aprendizagem por reforço em larga escala, o QwQ-32B alcança desempenho comparável ao DeepSeek-R1 de 67,1 bilhões de parâmetros, demonstrando o potencial da RL para aprimorar modelos de linguagem.
A colaboração entre Arm e Alibaba traz IA multimodal aprimorada para dispositivos edge. O KleidiAI da Arm otimiza o desempenho, enquanto o modelo Qwen2-VL-2B-Instruct da Alibaba oferece recursos avançados. A integração com o MNN resulta em ganhos significativos de velocidade e eficiência, beneficiando milhões de desenvolvedores e diversas aplicações.
O Quark AI Search da Alibaba apresenta o modelo de inferência 'Deep Thinking', construído sobre o modelo Tongyi Qianwen da Alibaba, oferecendo pesquisa aprimorada e compreensão de consultas complexas. Um grande investimento em IA está a caminho.
