2026年9月22日、杭州で開幕したアリババグループのクラウドシーアカデミー。アリババグループは大規模言語モデル分野においていくつかの進展を発表しました。次世代アーキテクチャに基づくQwen4はすでに訓練を開始しており、Qwen4.5やQwen5などの後続モデルではパラメータ数を5兆から10兆に拡大する予定です。また、大規模言語モデルの再帰的自己改善（RSI）は、モデルのトレーニング、推論およびチップの協働などさまざまなフェーズに導入されています。マルチモーダルモデルのマトリクスも全面的にアップグレードされ、次世代の動画生成モデルは11月にリリースされる予定です。

Qwen LLMプロジェクトの責任者である劉大一恒氏は、「ScalingはASIへの重要な道筋である」と述べました。アリババによると、Qwen3.8-MaxはArtificial Analysis AgenticエージェントやCodeArenaの前端プログラミングなどの評価で上位を占めています。特に注目すべきは、Qwen3.8-Maxが人間の「ゼロ参加」状態でも自らトレーニングプロセスを構築し、データを作成し、実験を設計し、欠陥を特定でき、1か月以上継続して33回の有効なイテレーションを行い、Artificial Analysisのスコアを12.5％向上させたことです。推論最適化とチップモデルの協働設計においてもRSIは実際に実装されています。

アーキテクチャ面では、Qwen3.8-Flashはアテンションメカニズムなどの革新によりトレーニングコストを約90％削減し、少ないパラメータ活性化によって推論効率を向上させています。マルチモーダル面では、Qwen3.8-Omni-Flashは動画、音声、画像およびテキストを統一して処理します。Wan3.0は一度に30秒間の動画生成と構造化された入力をサポートし、次世代の動画モデルは11月にリリースされる予定です。Qwen-Audio-3.1シリーズはASR、TTSおよびRealtimeをカバーし、Qwen3.8-LiveTranslateは単語ごとの遅延を2.3秒にまで下げました。Qwen-Image-3.1、Qwen-Image-2.1、HappyShrimp 1.1およびHappyOyster 2.0-Previewも同時に進められています。

オープンソースエコシステム方面では、1か月以内にQwen3.8関連モデルのダウンロード数が5,600万回を超え、派生モデルは1,900個以上になりました。現在までに、アリババは460以上のQwenモデルをオープンソースとして公開し、全体的なダウンロード数は30億回を超え、派生モデルは30万个以上となりました。アリババは、Perplexity、Airbnb、Pinterestおよびロイター通信社などの企業がQwenを基にAgent、AIアシスタントまたは独自のモデルなどの応用を行っていると述べました。