Il nuovo modello ridotto di Alibaba funziona su un laptop e ottiene punteggi come uno cloud.

      Alibaba ha rilasciato un piccolo modello di intelligenza artificiale che funziona su un computer personale e ottiene punteggi simili a quelli di un modello cloud. Il modello, Qwen3.8-27B, è stato scaricato più di un milione di volte in pochi giorni, ha riportato The Information. Juro Osawa ha scritto che è uno dei modelli in più rapida crescita dell'azienda fino ad oggi.

      Il modello è open source e gratuito da scaricare. Ha 27 miliardi di parametri e comprende testi, immagini e video, secondo The Information. Alibaba ha pubblicato i pesi su Hugging Face venerdì sotto una licenza Apache 2.0, ha riportato VentureBeat. Quella licenza consente alle aziende di ispezionare, modificare e ospitare il modello autonomamente.

      L'interesse segue un cambiamento più ampio. Alibaba sta inseguendo il mercato per modelli piccoli che funzionano sull'hardware dell'utente. Questi modelli saltano il servizio cloud a pagamento. Il 27B fa parte della stessa famiglia di Qwen3.8-Max, il grande modello di punta. Si trova anche accanto ai modelli per cui Alibaba ha recentemente iniziato a far pagare i suoi utenti più grandi.

      Eguaglia modelli molte volte più grandi

      L'attenzione deriva dai benchmark. Qwen3.8-27B ha eguagliato rivali molto più grandi quasi al confine mentre funzionava su hardware comune, ha riportato il South China Morning Post. Xinmei Shen ha scritto che il modello ha performato al pari con il GPT-5.6 Luna di OpenAI. Il laboratorio statunitense aveva pubblicizzato Luna come il modello più conveniente della sua ultima serie di punta.

      Si è anche avvicinato a due grandi modelli cinesi a peso aperto. Ha quasi eguagliato il V4-Pro di DeepSeek, rilasciato la scorsa settimana con 1,7 trilioni di parametri. Si è anche avvicinato al GLM-5.2 di Zhipu, un modello da 753 miliardi di parametri di giugno, ha detto il SCMP. Questi dati provengono dalla società di benchmark Artificial Analysis.

      I punteggi indipendenti sono stati pubblicati lunedì. Artificial Analysis ha dato a Qwen3.8-27B un punteggio di 52 nel suo Intelligence Index. Quel indice è un composito di nove test, che spaziano dalla programmazione, alla scienza e al ragionamento. È lo stesso punteggio che la società assegna a GPT-5.6 Luna nella sua impostazione di ragionamento più alta. L'indice classifica il modello al primo posto nella sua classe di 135.

      I numeri di lancio di Alibaba hanno dato il tono inizialmente. L'azienda ha riportato punteggi di 61,7 su SWE-bench Pro e 90,3 su un test di programmazione chiamato LiveCodeBench, ha detto VentureBeat. Nella tabella pubblicata da Alibaba, il modello 27B ha persino superato un risultato di Claude Opus 4.6 su quei due. VentureBeat ha notato che alcune delle valutazioni erano interne e che le configurazioni dei test non erano identiche, quindi i numeri erano scarsi per dichiarare un vincitore.

      Gli sviluppatori hanno notato

      Il confronto è ciò che ha attirato gli sviluppatori. “Questa è la prima volta che un modello locale ha ottenuto capacità da modello di frontiera,” ha scritto lo strumento di programmazione open-source Cline su X. Nel test agentico separato dell'azienda, il modello ha ottenuto un punteggio di 51. Questo ha battuto Claude Opus 4.8 al massimo ragionamento, un modello di frontiera rilasciato da Anthropic meno di tre mesi fa.

      Il punto è l'hardware, non la classifica

      La dimensione del modello è la storia. Eseguirlo a piena precisione richiede circa 56 GB di memoria GPU, ha riportato VentureBeat. Una versione compressa a 4 bit riduce il file a circa 17 GB. Questo lo rende accessibile a un desktop da gioco di alta gamma o a un laptop ben attrezzato.

      Uno sviluppatore ha messo alla prova questo. Simon Willison ha eseguito una versione di circa 17 GB su un laptop Apple e su un desktop Nvidia, ha scritto. Ha scritto codice, letto immagini e eseguito un ciclo di agente di programmazione. “Il fatto che un file di 17 GB possa fare tutto questo sulle mie macchine domestiche è un miracolo,” ha scritto Willison.

      L'uso è aumentato rapidamente. Qwen3.8-27B ha superato i 3 milioni di download su Hugging Face nei suoi primi tre giorni, ha riportato Cybernews. Questo è un numero maggiore rispetto al milione citato da The Information in un intervallo simile. In ogni caso, i download si sono accumulati rapidamente.

      Il problema è che pensa molto

      Le prestazioni hanno un costo in termini di velocità. Qwen3.8-27B acquista parte della sua qualità generando un numero molto maggiore di testi di ragionamento rispetto ai suoi rivali, ha riportato VentureBeat. Artificial Analysis ha detto che il modello ha prodotto 160 milioni di token di output durante i suoi test. La mediana per modelli a peso aperto comparabili è di 43 milioni.

      Willison ha incontrato lo stesso ostacolo. Una richiesta per disegnare un'immagine semplice ha impiegato 21 minuti e più di 22.000 token di ragionamento, perché il modello predefinisce il suo sforzo di ragionamento più alto, ha scritto. Raccomanda di abbassare questo per un uso locale ordinario. Nuovi software di inferenza potrebbero ridurre il divario di velocità. Willison ha riportato un guadagno di prestazioni di circa il 72% sulla sua macchina Nvidia dopo aver attivato una funzione supportata dal modello, chiamata Multi-Token Prediction.

      L'investitore Tomasz Tunguz ha trovato un compromesso simile in un piccolo test del modello nel suo stack agentico. Con il ragionamento attivato, Qwen ha superato in qualità, ha scritto, ma ha funzionato molto più lentamente di un modello cloud. Ha avvertito che i suoi nove compiti erano troppo pochi per un verdetto e ha sostenuto che la misura giusta è il tempo per una risposta finita, non la velocità dei token grezzi.

      Perché Alibaba sta puntando sui modelli piccoli

      Il rilascio si inserisce in un modello documentato. I dati di Hugging Face riportati da Business Insider mostrano che l'uso reale tende verso modelli più piccoli, ha notato VentureBeat, anche se i grandi lanci di frontiera attirano le prime pagine. I modelli sopra i 70 miliardi di parametri hanno rappresentato solo una piccola quota dei download del 2026.

      Alibaba ha puntato su questo. Ha pubblicato modelli Qwen in diverse classi di dimensione e la strategia ha già reso la famiglia la linea di peso aperto più scaricata. L'azienda afferma che una versione cloud gestita del modello, con una finestra di contesto di un milione di token e strumenti integrati, arriverà in seguito. Per ora, la proposta è più semplice. Un file abbastanza piccolo da essere mantenuto su un laptop può svolgere lavori che recentemente appartenevano ai più grandi sistemi ospitati.