[AINews] Qwen3.5-397B-A17B: the smallest Open-Opus class, very efficient model
Главная новость выпуска — релиз Qwen 3.5 от китайской лаборатории Alibaba: модель класса 400B с примерно 4,3% коэффициентом разреженности (против более агрессивных 3,25% у Kimi). Qwen 3.5 следует за обновлениями ведущих моделей других китайских лабораторий — Z.ai, Minimax и Kimi, — но по весовой категории сопоставима именно с Kimi. Команда не заявляет о SOTA по всем направлениям, особенно в бенчмарках по кодингу, однако демонстрирует уверенный прогресс по сравнению с Qwen3-Max и Qwen3-VL. Ключевыми особенностями названы нативная мультимодальность и пространственный интеллект (Spatial Intelligence). Вероятно, это последнее крупное обновление от самой продуктивной open-модельной лаборатории Китая перед выходом DeepSeek v4. Также отмечается переход Pete Steinberger в OpenAI.
[AINews] Qwen3.5-397B-A17B: the smallest Open-Opus class, very efficient model
[AINews] Qwen3.5-397B-A17B: самая компактная и очень эффективная модель класса Open-Opus
Congrats Qwen team!
Поздравляем команду Qwen!
a good ship from Qwen.
достойный релиз от Qwen.
AI News for 2/13/2026-2/16/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and 24 Discords (261 channels, and 26057 messages) for you. Estimated reading time saved (at 200wpm): 2606 minutes. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
AI News за 13.02.2026–16.02.2026. Мы проверили для вас 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и 24 Discord-сервера (261 канал и 26057 сообщений). Расчётное сэкономленное время чтения (при 200 словах в минуту): 2606 минут. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от рассылок с разной частотой!
Congrats to Pete Steinberger on joining OpenAI, as we predicted. Not much else to add there so we won’t.
Поздравляем Pete Steinberger с переходом в OpenAI — как мы и предсказывали. Добавить тут особо нечего, поэтому не будем.
Today’s headliner is Qwen 3.5, which followed the other Chinese model labs like Z.ai and Minimax and Kimi in refreshing their leading models, but unlike the first two, Qwen 3.5 is in the same weight class as Kimi, 400B with about a 4.3% sparsity ratio instead of Kimi’s more agressive 3.25%. They do not claim SOTA across the board, and most notably not across coding benchmarks, but make solid improvements compared to Qwen3-Max and Qwen3-VL.
Главный герой сегодняшнего выпуска — Qwen 3.5, которая вслед за другими китайскими лабораториями вроде Z.ai, Minimax и Kimi обновила свои флагманские модели, но, в отличие от первых двух, Qwen 3.5 находится в той же весовой категории, что и Kimi: 400B с коэффициентом разреженности около 4,3% вместо более агрессивных 3,25% у Kimi. Они не заявляют о SOTA по всем направлениям, особенно в бенчмарках по кодингу, но демонстрируют солидные улучшения по сравнению с Qwen3-Max и Qwen3-VL.
Native Multimodality and Spatial Intelligence are headline features of the model and we encourage clicking over to the blog to check out the examples, as there isn’t much else to say - this is a very welcome headline model refresh from China’s most prolific open model lab, and probably the last before DeepSeek v4.
Нативная мультимодальность и пространственный интеллект — ключевые особенности модели, и мы советуем перейти в блог и посмотреть примеры, поскольку добавить больше особо нечего: это очень приятное обновление флагманской модели от самой плодовитой open-модельной лаборатории Китая, и, вероятно, последнее перед DeepSeek v4.
AI Twitter Recap
Обзор AI Twitter
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжите чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом
Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.
Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.