Компания Alibaba представила модель Qwen4-Max-Preview, оснащенную контекстным окном объемом до 1 000 000 токенов и встроенным агентным режимом. Об этом сообщает Telegram-канал CG Event.
Появление тестовой версии обозначает переход корпорации к разработке следующего поколения семейства Qwen 4. Новая система спроектирована для выполнения сложных вычислительных и аналитических процессов, включая генерацию и проверку программного кода, верстку пользовательских интерфейсов, глубокую аналитику неструктурированных данных и организацию автономных агентных сценариев.
Ключевым параметром Qwen4-Max-Preview стал объем поддерживаемого контекста в 1 000 000 токенов (1M context). Входное окно такого масштаба дает возможность загружать в систему целые программные репозитории, объемные технические руководства и комплексные массивы данных без необходимости предварительного сжатия или фрагментации исходной информации.
Инженеры Alibaba также существенно расширили лимит выходных токенов. Система способна генерировать вывод объемом до 393 216 токенов. Выделенный пул генерации динамически распределяется между скрытыми пошаговыми рассуждениями модели и итоговым ответом, передаваемым пользователю. Механизм промежуточных рассуждений помогает алгоритму выстраивать логические цепочки, анализировать потенциальные ошибки и формулировать последовательные действия перед выдачей финального результата.
Специализированный режим автономного агента оптимизирован для комплексных задач, где требуется координация нескольких процессов, поддержка диалогового контекста на протяжении длительного времени и точное выполнение многоступенчатых системных команд.
Опробовать Qwen4-Max-Preview в тестовом режиме пользователи могут через интерфейс Qwen Chat. Для корпоративных клиентов, разработчиков и интеграторов подключение к новой модели реализовано через программу Alibaba Cloud Token Plan.
Поработать с популярными языковыми моделями без VPN и подписок можно в ИИ-студии от Нейро.PRO.
Анонс тестовой сборки Qwen4-Max-Preview задает вектор развития всей будущей линейки Qwen 4, делая ставку на обработку длинных контекстов и автономное агентное исполнение задач.






Комментарии и обсуждение
Пока нет комментариев. Будьте первым!