Indiscrezioni e segnali pubblici indicano modelli Qwen4 fino a 120B, mentre Qwen conferma che le serie 4.0 e 5.0 resteranno open source. Gli esperimenti della community, da QwenPU ai deployment locali, mantengono la famiglia di modelli al centro della scena self-hosted.
Una segnalazione aneddotica su un modello Q4 eseguito con llama.cpp su RTX 4090 riapre il problema della riproducibilità nei deployment self-hosted: senza hash e versioni bloccate, il controllo locale resta incompleto.
Un pull request nel repository QwenLM/qwen-code mostra ID di modelli non ancora annunciati: qwen4-max, qwen4-coder-plus e qwen4-omni-120b-think, tutti riconducibili a una finestra di contesto da 262.144 token. Il dettaglio tecnico, emerso dai fixture...
Il responsabile di Qwen, Liu Dayi Heng, smentisce le voci di una chiusura delle serie future dietro API: Qwen 4.0 e 5.0 resteranno open source. Con 3 miliardi di download, oltre 460 modelli e 300.000 derivati, la decisione consolida un ecosistema str...
Un ricercatore ha compilato una NPU nei pesi di Qwen 3.5-4B e ha eseguito stories260k senza runtime esterni. QwenPU ridefinisce il confine tra modello e piattaforma: i pesi diventano substrato computazionale, con implicazioni per deployment self-host...
QwenPU compila una NPU nei pesi di Qwen 3.5-4B per eseguire stories260k di Karpathy, senza strumenti esterni e con operazioni bit-exact. Il progetto riapre il confine tra modello e piattaforma di calcolo, con implicazioni per chi gestisce stack self-...
Un dettaglio in una pull request riaccende il dibattito su una classe di LLM da 120 miliardi di parametri. Per chi gestisce deployment self-hosted, la taglia ridefinisce i calcoli su VRAM, quantization e TCO, senza annunci ufficiali. Il segnale indic...
Una pull request nel repository QwenLM/qwen-code accende i riflettori su un possibile modello da 120 miliardi di parametri. Non è un annuncio ufficiale, ma la taglia da 120B tocca un nodo centrale per i deployment on-premise: VRAM aggregata, quantiza...
