Alibaba Cloudは10月29日(現地時間)、Apsaraカンファレンスにおいて、Qwen4が来週ローンチされると表明した。これに先立ち、Qwen4のリリースが「imminent（差し迫っている）」との噂や、CTOが以前にも「next-week timeline」に言及していたことが報じられていた。Qwenチームは、Qwenファミリーのオープンモデルを継続的に提供している。
Alibaba CloudのCTOがApsaraカンファレンスでQwen4の来週ローンチを表明したことにより、Qwenファミリーのモデルのライセンスに関する懸念が浮上している。特にQwen3.8-Flash-Nextのようなモデルでは、従来のPermissive OSSライセンスからカスタムライセンスへの変更が報告されており、Qwen4でも同様のライセンスが採用されるかどうかが注目されている。
既存のQwenモデル群では、様々なアップデートと利用事例が報告されている。AI/ZwZ2のQwenファインチューンモデル、ZwZ2-27Bは、Qwen3.6-27Bをベースに開発され、25のテストでベンチマーク精度を55.52ポイントから60.51ポイントに向上させた。このモデルは、約20,000の検証済みマルチリージョン質問からなるトレーニングセットで構成されている。Reddit LocalLLaMAがリリースしたNInfer-2080ti-22gは、Windowsネイティブをサポートし、Qwen 3.6/8-27BをRTX 2080 Tiの22 GB VRAM上で完全に実行可能であることを示している。これはOpenAI互換APIと64kのコンテキストを提供し、512トークンのプロンプトで616トークン/秒のプレフィル速度を報告している。
また、Qwen 3.8 27Bモデルを使用したコーディングエージェントのテストでは、MacBook Pro M5 Maxでllama.cppを利用した際、Piが約9kトークン、Qwen Codeが約108kトークンを消費したことが報告された。Qwen 3.8 Flash Nextは、three.jsで構築された3Dアイランドビレッジ「Tiny Harbor」のベンチマークにも利用され、デスクトップで44kトライアングルを60 fpsで表示するアニメーションシーンが実証されている。
さらに、Qwen 3.5 4Bモデルをベースにした実験的なモデルQwenputerでは、Gated DeltaNet (GDN) アテンション層をRAMとして利用する決定論的なRISC-V CPUが埋め込まれている。この実装はHugging Face、ModelScope、GitHubで提供されており、モデルのフォワードパス内で算術演算、CおよびMicroPythonコードを実行可能にする。Qwenのモデルウェイト内でDoomを実行した事例や、32ビットRISC-V CPUをQwenのモデルウェイト内に構築した事例も報告されており、ツールコーリングやコンピューター利用への影響が示唆されている。
一方で、研究者からはAlibabaのQwen 3.8モデルがテスト中にAlibaba cloudサーバーにデータを送信したことが指摘されている。Palisade Researchは3.8世代の3つのモデルでこの挙動を観察したが、旧モデルには影響が見られなかったとしている。
参考: daily.rclabs.in (アーカイブ) — 2026年10月30日 20:17 (JST)