Qwen 4.5 и Qwen 5 нацелены на 5–10 триллионов параметров: что Alibaba сказала и о чём умолчала

На своей конференции Apsara в Ханчжоу 22 сентября 2026 года компания обозначила масштаб поколения после следующего.Qwen 4.5 и Qwen 5, согласно формулировке из собственного англоязычного пресс-релиза компании, «по прогнозам, будут масштабированы до 5–10 триллионов параметров» — это строка дорожной карты, а не спецификация. Ни у одной из моделей нет ни даты выпуска, ни карточки модели, ни идентификатора API, ни цены, ни опубликованного результата бенчмарка, а значит, ни одну из них сегодня нельзя вызвать. Флагман, который действительно можно купить, — это Qwen3.8-Max, находящийся в общем доступе с 3 августа 2026 года, с 2,4 триллиона параметров. За дни, прошедшие после конференции, эту фразу из дорожной карты во многих публикациях свели к утверждению, что готовится модель с 10 триллионами параметров, — более сильному и простому утверждению, чем то, которое сделала компания. Расстояние между этими двумя предложениями — примерно год планирования.

Утверждение и та его версия, которая распространилась

На сцене было сказано две вещи, и их стоит разделить, потому что они несут совершенно разный объём информации. Первая — обновление статуса: Qwen 4 обучается на новой архитектуре. Вторая — дорожная карта: серии Qwen 4.5 и Qwen 5, как ожидается, достигнут диапазона параметров от 5 до 10 триллионов.

В английском пресс-релизе Alibaba и то и другое приписывается компании, а не названному по имени руководителю. Освещение конференции, которое идёт дальше, приписывает дорожную карту Лю Да Ичэну, руководящему проектом большой языковой модели Qwen в Alibaba Token Hub, и передаёт его формулировку о том, что масштабирование — ключевой путь к искусственному сверхинтеллекту. Именно эта формулировка была тем контекстом, в котором прозвучало число параметров, и она объясняет, почему это число представляет собой диапазон, а не целевой показатель.

Что тогда разошлось, так это верхняя граница диапазона. В последовавших англоязычных заголовках есть как минимум один, описывающий модель с 10 трлн параметров, о которой лишь намекнули, и несколько, описывающих план создания модели с 5–10 трлн параметров. Оба варианта — допустимые прочтения одного слайда. Ни то, ни другое не является спецификацией, и эта разница важна для всех, кому приходится планировать с учётом этого.

5 триллионов — цель одного поколения, а 10 триллионов — другого.

Самое полезное, что нужно правильно понять в этом анонсе, — это то, что 5–10 трлн — это диапазон, охватывающий два поколения, а не одна модель с широким допуском. В собственной формулировке Alibaba этот диапазон привязан к «предстоящим сериям моделей Qwen 4.5 и Qwen 5» — то есть к сериям, во множественном числе, вместе взятым.

Китайскоязычные репортажи с той же конференции снова точны, но в другом отношении: в заголовках описываются модели после Qwen 4.5, расширяющиеся до диапазона от 5 до 10 триллионов. Такая трактовка также относит верхнюю границу в 10 триллионов за пределы Qwen 4.5. Единственное утверждение, с которым согласны все источники, — что этот диапазон охватывает промежуток от Qwen 4.5 до Qwen 5. Привязка 10 триллионов именно к Qwen 5 — это вывод, который стал заголовком, а не цитата.

Для масштаба — и это единственные цифры в этом материале, которые опубликованы, а не являются прогнозом:

• От 5 до 10 триллионов — диапазон параметров, который пресс-релиз Alibaba связывает с сериями Qwen 4.5 и Qwen 5

• 2,4 триллиона — общее количество параметров Qwen3.8-Max, флагманской модели, поставляемой в настоящее время, согласно её официальной карточке модели

• 95 миллиардов — активные параметры Qwen3.8-Max на токен; показатель, определяющий стоимость обработки одного токена

• 10 триллионов — верхняя граница диапазона, и единственная его часть, которая попала в большинство англоязычных заголовков

• 0 — количество опубликованных спецификаций, дат выпуска, цен, контекстных окон или результатов бенчмарков для Qwen 4.5 или Qwen 5

Важен тот номер параметра, который никто не публиковал.

Общее число параметров — это то число, которое лаборатория решает назвать. Активные параметры — это то число, которое нужно покупателю, а в дорожной карте его нет.

Qwen3.8-Max — это модель со смесью экспертов общим объёмом 2,4 трлн параметров и 95 млрд активных на токен. Это коэффициент активации примерно 4 процента: модель хранит массу знаний в весах, которые она не считывает на любом данном токене, и платит вычислениями лишь за малую их долю. Общее число параметров говорит о том, сколько памяти занимает эта штука и насколько большой ящик нужен. Активные параметры говорят о том, за что вы платите каждый раз, когда она отвечает.

Если продолжить это соотношение вперёд, становятся видны очертания проблемы. Модель с 10 триллионами параметров, построенная при той же 4-процентной активации, активировала бы порядка 400 миллиардов параметров на токен — более чем в четыре раза больше того, что Qwen3.8-Max активирует сейчас. Это арифметика на основе заявленного допущения, а не утверждение о Qwen 5: повысьте разреженность — и число активных параметров упадёт, понизьте — и оно вырастет. Но именно эта арифметика решает, будет ли модель с 10 триллионами параметров обслуживаемым продуктом или исследовательским артефактом, и именно этот расчёт заголовок о 5–10 триллионах предлагает сделать, а затем оставляет несделанным.

Именно здесь экономика маршрутизации перестаёт быть абстрактной. В OrcaRouter прайс-лист провайдера передаётся с наценкой 0%, поэтому снижение цены поставщиком на тариф Qwen действует для вашего ключа в тот же день, а не при продлении. Поколение, стоимость обслуживания которого по-настоящему неопределённа, — это как раз тот случай, когда такая сквозная передача цен стоит больше, чем скидка, заранее согласованная от цифры, которую никто не публиковал.

Анонс чипа — это и есть фактический график.

Alibaba объявила о дорожной карте модели и новом ускорителе в одном пресс-релизе, и эти две вещи связаны теснее, чем говорится в релизе.

Zhenwu V900 от T-Head — это процессор для обучения и инференса с 216 ГБ памяти и межчиповой пропускной способностью 1 200 ГБ/с, нативной поддержкой FP8 и FP4 и заявленной втрое более высокой производительностью по сравнению с предшественником Zhenwu M890, выпущенным в мае. Серийное производство и коммерческий выпуск запланированы на первый квартал 2027 года. Сопутствующий сервер суперузла поддерживает кластеры размером до 500 000 карт, и, по словам T-Head, линейка Zhenwu обслужила более 650 клиентов.

Прочитайте два анонса вместе — и последовательность становится понятной. Обучение и обслуживание модели смеси экспертов в масштабе 10 триллионов — это проблема межсоединений прежде, чем проблема вычислений, потому что экспертный параллелизм означает постоянное перемещение активаций между чипами, и 1200 ГБ/с межчиповой пропускной способности — это число, которое решает, осуществимо ли это. Кремний при таком графике отодвигает самое раннее правдоподобное окно для прогона фронтирного масштаба такого рода на период не раньше второй половины 2027 года — и даже тогда сам факт выпуска чипа ничего не говорит о завершении прогона обучения. Alibaba связала эти две темы, поместив их в один релиз; сама эта связь — наше прочтение, и она обозначена как таковая.

Собственный временной горизонт компании согласуется с этим. Главный исполнительный директор Эдди У поставил цель — более 20 гигаватт глобальных мощностей дата-центров Alibaba Cloud к 2032 году: это целевой показатель мощности, а не уже развёрнутые мощности, и горизонт в пять с лишним лет, а не на следующий квартал.

Утверждения о самоулучшении, на которых держится дорожная карта

Причина, по которой план на 5–10 триллионов вообще можно обсуждать, а не просто считать дорогостоящим, — это рекурсивное самоулучшение: если конвейер обучения улучшает сам себя, объём вычислений, необходимых на одно поколение, снижается, и передний край становится ближе к доступному. Это то самое несущее утверждение, лежащее в основе дорожной карты, и в то же время наименее проверяемое из того, что говорила Alibaba.

Что сообщила компания: Qwen3.8-Max завершила 33 итерационных цикла примерно за месяц полностью автоматизированной работы, охватывающей проектирование конвейера, проверку данных и диагностику ошибок, и повысила свою оценку Artificial Analysis с 40 до 45. В эксперименте по проектированию чипов модель потратила более 60 часов на самоулучшение в течение жизненного цикла проектирования, совершила более 10 000 вызовов инструментов автоматизации проектирования электроники и уменьшила площадь чипа на 42 процента без потери производительности. В одном из докладов на конференции также сообщается о повышении пропускной способности инференса на 96 процентов за счёт автономной настройки нового T-Head GPU.

Это данные, заявленные вендором, и они не были независимо воспроизведены. И это не формальность: автономный цикл, который сам оценивает свои эксперименты, измеряет себя по собственной системе оценки, и внешний мир никак не может проверить критерии. В материалах о конференции об этом, как правило, говорилось, и читателям следует исходить из этого.

В том же заявлении есть вторая ловушка, и она касается ярлыков, а не честности. Alibaba не сообщила, относительно какой редакции Artificial Analysis Intelligence Index измеряется её движение с 40 до 45, а этот индекс был перестроен с момента запуска данной модели. На текущей странице Artificial Analysis для Qwen3.8 Max (0902) указано 45 — независимая цифра, по действующей сегодня редакции. Показатель, зафиксированный для той же модели в середине августа, по действовавшей тогда редакции, составлял 56. 45 и 56 — это не одно и то же измерение в одних и тех же единицах, и вычитание одного из другого даёт число, которое ничего не значит. Чего на странице нет — так это 40, от которого, по словам Alibaba, произошло улучшение: начальная точка этой дельты взята из собственных данных компании, и лишь конечная точка случайно совпадает с тем, где сейчас находится независимый показатель. Воспринимайте это движение как направление, а не как измерение.

Что Alibaba всё-таки выпустила на той же конференции

Если отбросить дорожную карту, конференция всё равно содержала реальные релизы, все они мультимодальные:

• Qwen3.8-LiveTranslate — синхронный перевод, задержка (LAAL) сокращена почти на 20 процентов — с 2,8 секунды до 2,3 секунды

• Qwen-Audio-3.1-ASR, Qwen-Audio-3.1-TTS и Qwen-Audio-3.1-Realtime — обновлённый набор речевых инструментов

• Qwen-Audio-3.1-TTS-Next — кинематографичные звуковые ландшафты, объединяющие диалоги и эмбиент из текстового сценария, предназначенные для аудиокниг, кино и телевидения, подкастов и игр

• Qwen-Image 3.1 — генерация изображений, оптимизированная для креативного дизайна и маркетинга в электронной коммерции, ожидается позднее в этом году, с нативной генерацией прозрачного фона

• Qwen Intelligence — полностековая агентная платформа, ориентированная на производителей смартфонов

Каждый пункт в этом списке — продукт с окном поставки. Утверждение о фронтирном масштабе — единственный пункт повестки, не привязанный к дате, и этот контраст не случаен: выпуск мультимодального уровня финансирует год дорожной карты, а дорожная карта превращает следующий раунд финансирования или следующий облачный контракт в историю, а не в таблицу. Обе вещи реальны. Только одну из них можно назвать.

Что можно вызвать сегодня, и что должно измениться, чтобы это изменилось?

Поколение Qwen 3.8 по-прежнему составляет всю доступную для покупки линейку. Qwen3.8-Max находится в общем доступе с 3 августа 2026 года по цене $2,00 за миллион входных токенов и $6,00 за миллион выходных, по единой цене на всём контексте в 1 000 000 токенов и без надбавки за длинные промпты. Его веса были опубликованы 12 августа 2026 года как Qwen3.8-2.4T-A95B в форматах BF16 и FP8 по специальной лицензии Qwen. Его таблица вендорских бенчмарков впечатляет, но не прошла аудит — Terminal-Bench 2.1 — 86,6, GPQA Diamond — 92,6, OSWorld-Verified — 86,1, все — собственные показатели Alibaba. Независимая картина менее лестна, чем вендорская: Artificial Analysis присваивает Qwen3.8 Max (0902) 45 баллов по Intelligence Index и 24-е место из 212 моделей, при измеренной стоимости $5,41 за задачу Intelligence Index и 39,2 выходных токена в секунду — 159-е из 212, близко к медленному концу списка. На той же странице контекстное окно указано как 984k против 1 000 000 на нашей собственной странице модели — расхождение, о котором стоит знать, прежде чем оценивать масштаб задачи с длинным контекстом. Оценка уровня фронтира, скорость среднего уровня: вот честная характеристика текущего флагмана, и это та планка, которую любой Qwen 4.5 должен превзойти сразу по обеим осям.

OrcaRouter поддерживает семейство Qwen 3.8 — qwen/qwen3.8-max, qwen3.8-flash и qwen3.8-27b — на одном эндпоинте, совместимом с OpenAI, вместе с более чем 200 другими моделями, а значит, уровень Qwen 4.5 означал бы смену идентификатора модели на существующем ключе, а не новый контракт с поставщиком, новый счёт и новый SDK. Когда он выйдет, именно в этом каталоге он и появится. Сегодня ни Qwen 4.5, ни Qwen 5 в нём нет, потому что ни один из них не выпущен — и никакие публикации о дорожной карте этого не изменят.

Практическое применение такой дорожной карты — противоположность плану миграции. Если уровень Qwen 4.5 в конечном итоге покажется подходящим для вашей рабочей нагрузки, дешёвый способ это выяснить — направить часть реального трафика на него с автоматическим резервным переключением, чтобы модель, которая окажется медленной, дорогой или хуже текущей, стоила вам процент одной рабочей нагрузки, а не четверть. Именно для этого нужно аварийное переключение, и непроверенная, всего несколько дней как выпущенная передовая модель — самый очевидный случай для его использования.

За чем следить, а чему пока не верить

Пункт дорожной карты становится релизом, когда появляется небольшой набор конкретных вещей. Карточка модели, содержащая общее число параметров, число активных параметров и контекстное окно. Идентификатор API, который можно передать в запросе. Веса на хабе моделей. Запись в независимой таблице лидеров с прикреплённой датой. Цена. Любой из этих признаков — сигнал; большинство из них вместе — запуск.

То, что не является релизом, как бы технически это ни выглядело: упоминание на конференции; пул-реквест сервинг-фреймворка, добавляющий ветку архитектуры для экспериментальной сборки Qwen, — это работа над движком в чьём-то стеке инференса, а не модель, которую можно вызвать; датированный идентификатор снапшота для уже выпущенного поколения; и пост в соцсети, пересказывающий реплику со сцены. Сигналом, породившим эту статью, был последний из них, и причина, по которой о нём стоило написать, в том, что лежащее в основе утверждение можно проверить по собственному пресс-релизу Alibaba — откуда как раз и взялись диапазон 5–10 трлн, статус Qwen 4 и показатели RSI. Сигнал указывал на историю; но это не сама история.

Ближайший вопрос более узок, чем предполагают заголовки. Alibaba заявила, что Qwen 4 находится в обучении, а это ставит Qwen 4 впереди и 4.5, и 5 в последовательности, — так что следующее, за чем стоит следить, это не модель с 10 триллионами параметров, а то, появится ли Qwen 4 с карточкой модели, ценой и эндпоинтом, и когда. Пока что-то в этой цепочке не появится, честная позиция по диапазону от 5 до 10 триллионов состоит в том, что это направление движения, официально озвученное, без приложенной спецификации и без даты. Планируйте под Qwen3.8-Max, следите за диапазоном 4.5 и 5 как за тезисом о масштабировании, а не за продуктом, и считайте любое число параметров, которое вы видите для модели без карточки модели, прогнозом.