Alibaba nimmt Qwen 4 ins Training und plant Modelle mit bis zu 10 Billionen Parametern

Auf der Apsara-Konferenz in Hangzhou hat Alibaba sein nächstes Sprachmodell Qwen 4 ins Training geschickt und einen Fahrplan zu Modellen mit 5 bis 10 Billionen Parametern vorgelegt. Konzernchef Eddie Wu nennt als Fernziel eine künstliche Superintelligenz, angetrieben von Modellen, die sich selbst verbessern. Für europäische Firmen, die längst auf offene Qwen-Modelle setzen, verschiebt der Vorstoß die Messlatte.

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Qwen 4 läuft bereits, das eigentliche Ziel liegt aber Jahre voraus. Auf der Bühne der Apsara-Konferenz zeigte Alibaba am 22. September gleich vier Varianten des neuen Modells und kündigte Nachfolger mit bis zu 10 Billionen Parametern an. Den Vorstoß flankieren ein eigener KI-Chip, eine eigene Cloud und Modelle, die ihren Nachfolger mittrainieren.

Das Wichtigste in Kürze

• Alibaba trainiert vier Qwen-4-Varianten (Max, Flash, Plus und 27B) und plant Modelle mit 5 bis 10 Billionen Parametern.
• Als Fernziel nennt Konzernchef Eddie Wu eine künstliche Superintelligenz.
• Die Modelle sollen sich selbst verbessern: Qwen3.8-Max durchlief 33 automatische Zyklen und stieg im Benchmark von 40 auf 45 Punkte.
• Der neue Hauschip Zhenwu V900 bündelt bis zu 500.000 Recheneinheiten in einem Cluster.

Was hat Alibaba auf der Apsara-Konferenz angekündigt?

Alibaba stellte in Hangzhou erstmals vier Ausbaustufen von Qwen 4 vor, von der großen Max-Variante bis zum kompakten Modell mit 27 Milliarden Parametern.^[1] Alle vier stecken noch im Training, ohne Freigabetermin, ohne Preis und bislang ohne herunterladbare Gewichte. Vier Varianten decken damit vom Rechenzentrum bis zur schlanken Anwendung ein breites Spektrum ab.

Die eigentliche Ansage steckt im Fahrplan. Nach Qwen 4 sollen die Reihen Qwen 4.5 und Qwen 5 auf 5 bis 10 Billionen Parameter wachsen, ein Vielfaches heutiger Spitzenmodelle. Konzernchef Eddie Wu verbindet den Ausbau mit einem großen Versprechen, einer künstlichen Superintelligenz. Möglich wird die Größe erst, seit Alibaba die Trainingskosten drastisch gesenkt hat.

Warum setzt Alibaba auf selbstlernende Modelle?

Hinter dem Sprung steht ein Wechsel der Methode. Bislang skalierten die Labore ihre Modelle mit mehr Daten und mehr Rechenzeit. Alibaba setzt zusätzlich auf rekursive Selbstverbesserung, bei der das Modell seine eigenen Trainings- und Inferenzabläufe optimiert. Qwen3.8-Max durchlief nach Konzernangaben 33 solcher Zyklen in einem Monat, vollautomatisch, und stieg im unabhängigen Test von Artificial Analysis von 40 auf 45 Punkte.^[1] Auch der Rivale Zhipu beschreitet diesen Weg, dessen KI ihr Inferenzsystem binnen zwei Wochen umbaute.

Der zweite Hebel ist die eigene Fertigungstiefe. Alibaba liefert den KI-Chip Zhenwu V900, die passende Cloud und die Modelle aus einer Hand. Ein einzelner Cluster soll bis zu 500.000 dieser Chips bündeln, und der Baustein bringt nach Konzernangaben die dreifache Leistung des Vorgängers. Unter den US-Exportkontrollen wird die Unabhängigkeit von Nvidia zum strategischen Kern.

Was bedeutet der Qwen-Vorstoß für Europa?

Für europäische Anwender zählt vor allem die Lizenzfrage. Die bisherigen Qwen-Modelle sind quelloffen und lassen sich im eigenen Rechenzentrum betreiben, ein Vorteil für die DSGVO und für alle, die Daten nicht in fremde Clouds geben wollen. Genau deshalb greifen inzwischen auch US-Firmen zu chinesischen Modellen. Die vier neuen Qwen-4-Stufen aber zeigt Alibaba vorerst ohne Gewichte, ein möglicher Schritt weg vom offenen Kurs.

Regulatorisch fällt ein Modell dieser Größe unter die schärfste Stufe des EU AI Act, die für Systeme mit systemischem Risiko oberhalb von 10^25 Rechenoperationen im Training gilt. Anbieter und Betreiber müssen dann Risikobewertung, Transparenz und Meldewege nachweisen. Prüfen Sie deshalb früh, welche Qwen-Version Sie wirklich brauchen, ob die Gewichte offenliegen und ob Sie das Modell auf eigenen Servern oder über einen europäischen Anbieter betreiben.

Alibaba macht damit deutlich, dass der KI-Wettlauf mehr verlangt als große Rechenzentren, nämlich das Verzahnen von Chip, Modell und Selbstoptimierung. Für Entscheider im DACH-Raum lohnt der frühe Blick auf die offene Qwen-Familie, bevor der nächste Parametersprung die Karten neu mischt.

Quelle

[1] Alibaba Cloud: „Alibaba Unveils Roadmap on Full-Stack AI Strategy from Chips, Cloud Infrastructure, Models to Agents“

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