Alibaba Qwen3.5 debüüt: uus etalon agentse tehisintellekti ja kulutõhususe vallas

Esmaspäeval, 16. veebruaril 2026, muutis Alibaba Cloud globaalse tehisintellekti võidujooksu maastikku, esitledis Qwen3.5 mudelit. See nende omanduses oleva suure keelemudeli (LLM) uusim versioon ei ole lihtsalt järjekordne järkjärguline uuendus; see esindab fundamentaalset pööret "agentse AI ajastu" suunas. Kui varasemad mudelid keskendusid teksti ja koodi genereerimisele, siis Qwen3.5 on loodud tegutsema — planeerima, täitma ja täiustama keerukaid töövooge autonoomia tasemel, mis Alibaba väitel ületab selle peamisi USA konkurente.

Teadaanne tuleb ajal, mil tööstus liigub lihtsatelt vestlusrobotitelt "agentide" suunas — AI-süsteemide poole, mis suudavad kasutada tööriistu, navigeerida tarkvaraliidestes ja viia lõpule mitmeetapilisi projekte ilma pideva inimese sekkumiseta. Optimeerides nii arutluskäigu sügavust kui ka tegevuskulusid, positsioneerib Alibaba Qwen3.5 mudelit kui järgmise põlvkonna automatiseeritud ettevõttelahenduste selgroogu.

Agentse nihke määratlemine

Mõistmaks, miks Qwen3.5 on oluline, peame esmalt määratlema "agentse" nihke. Traditsioonilised AI-mudelid on reaktiivsed; nad annavad vastuse vastavalt viipele. Agentne AI on aga proaktiivne. Kui palute agendil "korraldada ärireis", ei loetle see lihtsalt lende; see kontrollib teie kalendrit, võrdleb hindu platvormideüleselt, broneerib pileti API kaudu ja lisab teekonna teie ajakavasse.

Alibaba on selles väljalaskes keskendunud tugevalt "tööriistade kasutamisele" ja "pikaajalisele planeerimisele". Qwen3.5 sisaldab täiustatud arhitektuuri, mis võimaldab säilitada sidusat loogilist ahelat tuhandete sammude vältel. See on märkimisväärne hüpe edasi "hallutsinatsioonide" probleemidest, mis vaevasid varasemaid mudeleid pikaajaliste ülesannete täitmisel. Käsitledes mudelit välise tarkvara kontrollerina, viib Alibaba tehisintellekti ekraanilt kasutaja tegelikku töövoogu.

Etalonid ja jõudlus: status quo väljakutsumine

Alibaba siseandmed viitavad sellele, ka Qwen3.5-Max (lipulaev-variant) on edestanud mitmeid juhtivaid Lääne mudeleid peamistes arutlusvõime testides. Täpsemalt näitas Qwen3.5 HumanEval kooditestis ja GSM8K matemaatilise arutluskäigu paketis 15% parandust võrreldes oma eelkäija Qwen2.5-ga ning edestas konkureerivate mudelite praegusi versioone null-näitega (zero-shot) loogilises arutluskäigus.

Lisaks tooretele tulemustele on väljalaske kõige silmapaistvam aspekt kulutõhusus. Alibaba on suutnud vähendada Qwen3.5 inferentsikulu peaaegu 40% võrreldes varasemate tipptaseme mudelitega. Ettevõtete AI suuremahulises maailmas, kus ettevõtted töötlevad igapäevaselt miljardeid märke, on see hinnasula võimas stiimul migreerumiseks.

Autonoomia arhitektuur

Kuidas Alibaba need saavutused saavutas? Saladus peitub hübriidses õppemeetodis, mis ühendab traditsioonilise juhendatud peenhäälestuse uue "arutlus-sarrusõppe" (RRL) tsükliga. See protsess premeerib mudelit mitte ainult õige lõppvastuse eest, vaid ka selle saavutamiseks astutud sammude tõhususe ja täpsuse eest.

Mõelge sellest kui koka koolitamisest. Traditsioonilist mudelit premeeritakse valmis roa eest. Qwen3.5 sai premeeritud selle eest, kuidas ta kööki organiseeris, kuidas nuga käsitses ja kuidas ta reguleeris kuumust, kui asjad valesti läksid. See "protsessipõhine" õpe muudab mudeli märkimisväärselt usaldusväärsemaks, kui see kohtab reaalsetes keskkondades ootamatuid vigu, näiteks katkist API-linki või andmevormingu muutust.

Praktilised rakendused arendajatele ja ettevõtetele

Ettevõtete jaoks avab Qwen3.5 saabumine uksi, mis olid varem kulu- või usaldusväärsuse murede tõttu suletud. Siin on kolm vahetut kasutusjuhtu:

• Autonoomne DevOps: Qwen3.5 saab integreerida CI/CD ahelatesse, et mitte ainult tuvastada vigu, vaid ka kirjutada parandus, testida seda liivakastis ja esitada tõmbepäring (pull request) inimesele ülevaatamiseks.
• Keeruline tarneahela juhtimine: Mudel suudab sisse lugeda tuhandeid lehekülgi logistikaandmeid, tuvastada kitsaskohad ja võtta tarnijatega e-posti teel autonoomselt ühendust, et küsida staatuse uuendusi või pidada läbirääkimisi väiksemate tingimuste üle.
• Isikupärastatud uurimisagendid: Teadlased saavad ülesandeks anda mudelile sadade akadeemiliste ajakirjade jälgimise, leiud sünteesida ja keskset andmebaasi reaalajas uuendada, säilitades konteksti kuude pikkuste andmete vältel.

Rakendamise kontrollnimekiri: üleminek Qwen3.5-le

Kui teie organisatsioon kaalub Qwen3.5 integreerimist oma tehnoloogiapakki, kaaluge sujuva ülemineku tagamiseks järgmisi samme:

1. Auditeerige oma praegust API-kasutust: Võrrelge oma praeguseid märgi kulusid Alibaba uue hinnakirjaga. Sääst võib üksi õigustada migreerimispingutust.
2. Hinnake tööriistakutsete nõudeid: Qwen3.5 on suurepärane väliste funktsioonide kasutamises. Veenduge, et teie sisesed API-d on hästi dokumenteeritud (OpenAPI/Swagger), et mudel saaks need hõlpsasti omandada.
3. Testige kontekstiakent: 1-miljonilise märgi aknaga saate nüüd viipesse sisestada terveid koodibaase või juriidilisi arhiive. Alustage väikesemahulise piloodiga, et näha, kuidas mudel teie konkreetse andmetihedusega toime tuleb.
4. Seadke piirded: Kuna agentne AI suudab tegutseda, on oluline rakendada "inimene-ahelas" (HITL) kontrollpunkte tundlike ülesannete puhul, nagu finantsülekanded või avalik kommunikatsioon.

Tee tulevikku

Qwen3.5 käivitamine tähistab küpsevat AI-turgu, kus fookus nihkub "maagialt" "kasulikkusele". Alibaba agressiivne hinnastamine ja keskendumine agentsetele võimekustele avaldavad teistele globaalsetele tegijatele tugevat survet sisenemisbarjääride langetamiseks. Liikudes edasi 2026. aastasse, ei mõõdeta AI-mudeli edukust enam selle järgi, kui hästi see luuletuse kirjutab, vaid selle järgi, kui palju ettevõtte tegevuskoormust suudab see usaldusväärselt kanda.

Allikad

• Alibaba Cloud Official Newsroom (Hypothetical 2026 Release)
• Qwen Technical Whitepaper v3.5
• ModelStudio Developer Documentation
• Global AI Benchmark Consortium (GABC) 2026 Report