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Qwen 4 en entrenamiento: lo que Alibaba confirmó en Apsara 2026 y lo que sigue siendo rumor

Qwen 4 in training: what Alibaba confirmed at Apsara 2026 and what is still rumor

KGA IT
2026-10-123 min
AIQwenAlibabaLLMOpen WeightsRumor
Capa: Qwen 4 em treinamento, fatos e boatos após a Apsara 2026

Resumen

En la Apsara Conference del 22 de septiembre de 2026, Alibaba anunció oficialmente que Qwen 4 "está en entrenamiento". A 12 de octubre no hay lanzamiento: ni fecha, ni precio, ni pesos descargables, ni identificador de API. Separamos lo confirmado de los rumores.

Lo oficial (comunicado de Alibaba Cloud, 22/9)

  • Qwen 4 está en entrenamiento.
  • Las futuras series Qwen 4.5 y Qwen 5 escalarían a 5–10 billones de parámetros: hoja de ruta, no especificación de Qwen 4.
  • Avances en automejora recursiva (RSI): en más de un mes de ejecuciones automatizadas, Qwen3.8-Max completó 33 ciclos y subió su puntuación en Artificial Analysis de 40 a 45.
  • En un experimento de diseño de chips, el modelo hizo más de 10.000 llamadas a herramientas EDA en 60 horas y redujo el área de un módulo de bus un 42%, según la empresa.
  • Chips de IA propios y meta de 20 GW de capacidad de centros de datos para 2032.

Probable, pero fuera del comunicado

Asistentes a la charla de Liu Dayiheng, responsable de modelos Qwen, citan una diapositiva "Qwen4 Series Coming Soon" con Qwen4-Max, Plus, Flash y 27B; el 27B sería de pesos abiertos. Son relatos de asistentes, sin especificaciones publicadas.

En agosto salió Qwen3.8-Flash-Next, vista previa experimental de la nueva arquitectura. Es real, pero no es Qwen 4.

Rumores (sin confirmar)

  • "Sale el 22 de octubre": fecha inferida por un agregador, no oficial.
  • Lanzamiento abierto conjunto de 27B y Max: circula en X sin post oficial.
  • Archivos "Qwen4" en Hugging Face o webs de descarga: a 11/10 no existe repo oficial; esos archivos no son de Alibaba y pueden ser estafa o malware.

Qué hacer mientras tanto

  1. Siga con Qwen 3.8.
  2. Stack agnóstico al modelo con APIs compatibles con OpenAI.
  3. Planifique hardware de ~27B para uso local.
  4. Descargue solo de fuentes oficiales.
  5. Evalúe con sus propios datos al lanzamiento.

Fuentes


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