El equipo QWEN de
Alibaba ha lanzado QWEN3-VL, su serie de modelos de lenguaje de visión más potente hasta la fecha.
lanzado el 23 de septiembre, el buque insignia es un modelo masivo de 235 mil millones de parámetros que se pone a disposición de todo el mundo libremente para los desarrolladores de todo el mundo. Su gran tamaño (471 GB) lo convierte en una herramienta para equipos bien recursos.
La IA de código abierto desafía directamente los sistemas cerrados como el Gemini 2.5 Pro de Google con nuevas habilidades avanzadas.
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Estos incluyen actuar como un”agente visual”para controlar las aplicaciones y comprender los videos de un horas de duración. The release is a key move in Alibaba’s strategy to lead the open-source AI field.
This launch is not an isolated event but the latest salvo in Alibaba’s aggressive campaign to dominate the open-source AI landscape.
In recent months, the company has released a flurry of powerful models for reasoning, coding, and image generation, assembling a comprehensive, open alternative to the pilas patentadas de sus rivales occidentales.
Disponible en abrazar la cara bajo una licencia permisiva de apache 2.0, el modelo se divide en”instruct”y”pensamiento”. El equipo de Qwen afirma que su desempeño es de vanguardia.”La versión de instrucción coincide o incluso supera a Gemini 2.5 Pro en los principales puntos de referencia de percepción visual. La versión de pensamiento logra los resultados de última generación en muchos puntos de referencia de razonamiento multimodal”, declaró el equipo en su anuncio.
de la percepción a la acción: un nuevo agente de agente
a Innovación clave en QWen3-vl es su capacidad de”agente visual”. Esta característica va más allá del simple reconocimiento de imágenes, lo que permite que el modelo opere interfaces gráficas de usuarios de computadora y móviles (GUI).
Puede reconocer elementos en pantalla, comprender sus funciones y ejecutar tareas de forma autónoma.
Esto transforma el modelo de un observador pasivo en un participante activo en entornos digitales. Las aplicaciones potenciales van desde la automatización de tareas de software repetitivas y ayudar a los usuarios con flujos de trabajo complejos hasta crear herramientas de accesibilidad más intuitivas para navegar aplicaciones.
La utilidad práctica del modelo se ve mejorada por su ventana de contexto masiva. Es compatible de forma nativa de 256,000 tokens, expandibles hasta un millón.
Esto permite a un usuario alimentar al modelo una película completa y luego hacer preguntas específicas sobre los puntos de la trama o apariciones de caracteres, que el modelo puede precisar a la segunda.
bajo el capó: una arquitectura actualizada para la visión y el video
Las capacidades están impulsadas por una importante revisión arquitectónica diseñada para superar los límites de la comprensión visual y temporal.
El equipo de QWEN introdujo tres actualizaciones principales para mejorar su rendimiento, particularmente con los detalles visuales de grano largo y de grano fino, como .
Primero, el modelo emplea”-Mrope entrelazado”, un método de codificación posicional más robusto. Esto reemplaza el enfoque anterior donde la información temporal se concentró en dimensiones de alta frecuencia. La nueva técnica distribuye datos de tiempo, altura y ancho en todas las frecuencias, mejorando significativamente la comprensión de videos a largo plazo mientras se mantiene la comprensión de la imagen.
segundo, la introducción de la tecnología”Deepstack”mejora la captura de detalles visuales. En lugar de inyectar fichas visuales en una sola capa del modelo de lenguaje, DeepStack las inyecta a través de múltiples capas. Esto permite una fusión de grano más fino de características de nivel múltiple del transformador de visión (VIT), afilando la precisión de la alineación de imágenes de texto del modelo.
Finalmente, el equipo actualizó su modelado temporal de video desde la tensión T hasta un mecanismo de”alineación de Timestamp de texto”. Este sistema utiliza un formato de entrada entrelazado de marcas de tiempo y marcos de video, lo que permite una alineación precisa a nivel de marco entre datos temporales y contenido visual. Esto aumenta sustancialmente la capacidad del modelo para localizar eventos y acciones dentro de secuencias de video complejas.
Este lanzamiento es el último de una ofensiva de IA rápida y deliberada de Alibaba. La compañía lanzó recientemente potentes modelos de código abierto para razonamiento avanzado y generación de imágenes de alta fidelidad. Este movimiento también solidifica un pivote estratégico lejos del modo de”pensamiento híbrido”de los modelos anteriores, que requería que los desarrolladores alternaran entre modos.
El cambio a modelos especializados y especializados para el seguimiento de las instrucciones y el razonamiento profundo fueron impulsados por la retroalimentación de la comunidad.
Alibaba, el enfoque de los modelos distintos y de alta calidad para proporcionar desarrolladores con más consistentes y potentes herramientas potentes y poderosas. Gambit de código abierto en un campo especializado
qwen3-vl entra en un campo competitivo que está cada vez más alejado de la filosofía monolítica”escala es todo lo que necesita”. Dominio.
Esta elección estratégica coloca QWEN3-VL dentro de un campo diverso de herramientas especializadas. El campo se diversifica rápidamente, con modelos como Florence-2 de Microsoft que también persigue un enfoque unificado basado en aviso para manejar múltiples tareas de visión, como subtítulos y detección de objetos dentro de una arquitectura única y cohesiva.
un nicho clave es el rendimiento en tiempo real en hardware restringido, ejemplificado por el retrillo de RobOflow. Este modelo liviano está optimizado para los dispositivos de detección de objetos en el borde, priorizando la baja latencia y la capacidad de respuesta sobre el razonamiento interpretativo de los sistemas más grandes.
logra esto al optimizar la arquitectura compleja de DETR para el despliegue práctico e inmediato en robótica y cámaras inteligentes.
en contrasta, otros modelos priorizan la flexibilidad de la investigación y la accesibilidad. La visión AYA de Cohere, por ejemplo, es un modelo de peso abierto diseñado específicamente para avanzar en la investigación de IA multilingüe y multimodal, resaltar su enfoque en el empoderamiento de proyectos académicos y centrados en la accesibilidad.
quizás el desafío más radical para el paradigma de escala proviene de la innovación arquitectónica fundamental. Recientemente, los investigadores presentaron la red neuronal totalmente topográfica (ALL-TNN), un modelo que imita la estructura del cerebro humano para una eficiencia energética superior.
Evita el”intercambio de peso”común en la IA convencional, en su lugar, el uso de una”restricción de suavidad”para alentar a las neuronas artificiales vecinas aprender características similares.
Este diseño cerebral permite que todos los spatios de los datos de todos los tnn para aprender a aprender a los datos. El coautor Zejin Lu explicó el concepto:”Para los humanos, cuando detectas ciertos objetos, tienen una posición típica. Ya sabes que los zapatos generalmente están en la parte inferior, en el suelo. El avión, está en la parte superior”. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/convolutional_neural_network”target=”_ en blanco”> red neuronal convolucional (CNN) .
Este comportamiento amable de los humanos viene con una compensación: su precisión cruda es menor que una CNN tradicional, pero consume en diez veces la energía menos energía. Esto lo convierte en una alternativa convincente para dispositivos de baja potencia donde la eficiencia es primordial, lo que demuestra que el diseño elegante puede ser más efectivo que el cálculo de fuerza bruta.
liberando un modelo de visión potente, abierto y especializado, Alibaba está apostando a que fomentar este ecosistema diverso es la ruta más segura hacia la innovación en esta etapa.
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