Indiscrezioni da repository e dichiarazioni ufficiali indicano modelli Qwen 4 con contesto fino a 1 milione di token e una possibile classe da 120B, mentre Qwen conferma che le serie 4.0 e 5.0 resteranno open source. Questo ridefinisce la pianificazione self-hosted tra VRAM, quantization e deploy senza API.
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 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...
La pull request in qwen-code segnala che Qwen4 punta a una finestra da un milione di token. Per chi fa inference self-hosted il costo non è teorico: la cache chiave-valore cresce con i token e satura la VRAM insieme ai pesi. Qwen4-27B rende probabili...
Alibaba porta Qwen4 a un milione di token di contesto. La notizia emerge da una pull request in qwen-code: Qwen4-27B atteso domani all'evento Apsara nei Paesi Bassi, Qwen4-max datato 1° novembre con possibile placeholder al 1° ottobre. L'analisi si c...
