🧠 Qwen3-MT — Alibaba продолжает жечь и выпускает еще одну модель, в этот раз для машинного перевода.

🌍 Поддерживает 92+ языка, на которых говорит 95% населения мира

📚 Обучен на триллионах токенов из интернета, открытых документов и книгах, субтитров из видео.

🔬 Что внутри:
- Модель Qwen3-MoE-72B с архитектурой Mixture-of-Experts
- Заточена на переводческие фишки, поддерживает сложную терминологию и даже очень редкие слова.
- RLHF: обучение с подкреплением повышает точность и естественность модели

Возможности:
✅ Обеспечивает качественный перевод в реальном времени
✅ Контроль стиля и терминов
✅ Масштабируемость для API и продакшена
✅ Цена — от $0.5 за миллион токенов

🟡 Попробовать демку: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-MT-Demo
🟡 ModelScope: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-MT-demo
🟡 Документация API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/translation-abilities
🟡 Блог с подробностями: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-mt/

@ai_machinelearning_big_data


#Qwen #Alibaba #ml #llm #ai

🚀 Qwen3-30B-A3B — маленькое обновление, большое ускорение

✨ Что нового:
✅ Улучшены навыки рассуждений, программирования и математики
✅ Расширенные знания на разных языках
✅ Понимает контексты до 256 000 токенов
✅ Точнее выполняет команды
✅ Для этой модель Qweb полностью отказались от <think> — теперь только быстрый "non-thinking" режим

⚙️ С 3B активных параметров Qwen3-30B-A3B уже приближается к уровню GPT-4o и Qwen3-235B-A22B NT, при этом модель доступна для локального запуска.


🟡Попробовать https://chat.qwen.ai/?model=Qwen3-30B-A3B-2507
🟡HF: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-FP8
🟡ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #qwen #opensource

⚡️ Релиз новой версии Qwen3-Coder-Flash: Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

Новая компактная модель из семейства Qwen3-Coder — сочетание высокой производительности и эффективности:

🟢 Молниеносная генерация кода с высокой точностью
🟢 Контекст 256K (до 1M токенов с YaRN)
🟢 Обучение: Pretraining + Post-training
🟢 Параметры: 30.5B всего, 3.3B активны
🟢 Эксперты: 128, из них 8 активны
🟢 Оптимизирована под Qwen Code, Cline, Roo Code, Kilo Code и др.
🟢 Поддержка вызова функций и Агентов

✨ Apache 2.0

💬 Chat: https://chat.qwen.ai
🤗 Hugging Face: https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
🔧 Код: https://github.com/QwenLM/qwen-code

@ai_machinelearning_big_data


#AI #ML #qwen #opensource

✔️ Qwen-Image — новая открытая модель MMDiT 20B для генерации изображений.

Особенно эффективна для создания картинок с нативным текстом.

🔍 Основные моменты:
🔹 Рендеринг текста SOTA показатели — конкурирует с GPT-4o на английском языке, лучший в своем классе на китайском языке

🔹 Двуязычная поддержка, разнообразные шрифты, понимает сложные промпты.

Техотчёт показывает:
- модель минимальные искажения символов при генерации;
- заметно более высокие метрики качества изображения против «стандартных» диффузионок.

🎨 Можешь отлично справляется с созданием изображений в разных стилях — от фотореализма до аниме, от импрессионизма до минимализма.

🔘Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-image/
🔘Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image
ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image
🔘Github：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image
🔘Technical report：https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-Image/Qwen_Image.pdf
🔘Demo: https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration?tab=advanced

@ai_machinelearning_big_data

#qwen #ml #llm #ai

🚀 Jan-v1: локальная 4B-модель для веба — опенсорсная альтернатива Perplexity Pro

📌 Что умеет
- SimpleQA: 91% точности, чуть выше Perplexity Pro — и всё это полностью локально.
- Сценарии: быстрый веб-поиск и глубокое исследование (Deep Research).

Из чего сделана
- Базируется на Qwen3-4B-Thinking (контекст до 256k), дообучена в Jan на рассуждение и работу с инструментами.

Где запускать
- Jan, llama.cpp или vLLM.

Как включить поиск в Jan
- Settings → Experimental Features → On
- Settings → MCP Servers → включите поисковый MCP (например, Serper)

Модели
- Jan-v1-4B: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B
- Jan-v1-4B-GGUF: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B-GGUF

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #local #Qwen #Jan

🔥 Qwen-Image-Edit — новый инструмент для умного редактирования картинок от Qwen

Теперь можно не только генерировать изображения, но и редактировать их по команде: менять объекты, стиль, фон или даже текст прямо на картинке.

Что умеет:
- ✨ Редактировать смысл и детали — можно, например, повернуть объект, сменить цвет или стиль, не трогая остальное.
- 🔤 Менять текст на картинках — добавлять, убирать или редактировать надписи на китайском и английском, при этом сохраняются шрифт и стиль.
- 🏆 Лучшие результаты на тестах — модель показывает топ-уровень среди открытых решений.

Как работает:
Система сочетает понимание картинки (VL-модель) и точное управление структурой (VAE-кодировщик). Поэтому картинка сохраняет и смысл, и детали после правок.

🟢 Как попробовать:
Достаточно открыть Qwen Chat и выбрать режим *Image Editing*.

🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=image_edit
🟠Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit
🟠ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-Edit
🟠Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-image-edit/
🟠Github: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image
🟠API (💰$0.03 за 1 редактирование): https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-image-edit


@ai_machinelearning_big_data

#qwen #ml #llm #ai

⚡️ Qwen-ASR Toolkit — мощный Python CLI для быстрой транскрипции длинных аудио и видео

Эта утилита снимает ограничение API Qwen-ASR (бывший Qwen3-ASR-Flash) в 3 минуты и позволяет расшифровывать часы контента. Достигается это за счёт умного разбиения записи и параллельной обработки.

Основные возможности:
- Снятие лимита в 3 минуты - транскрибируй файлы любой длины
- Умное разбиение (VAD - это технология, которая определяет, где в аудио есть речь, а где — пауза или шум.) - деление по естественным паузам, без
- Высокая скорость - многопоточность и параллельные запросы к API
- Автоматический ресемплинг — конвертация в нужный формат 16kHz mono
- Поддержка любых форматов — MP4, MOV, MKV, MP3, WAV, M4A и др.
- Простота - запуск одной командой через CLI

🟢 Установка:

pip install qwen3-asr-toolkit  

🔗 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR-Toolkit

@ai_machinelearning_big_data


#asr #speech2text #qwen #opensource #nlp #toolki

🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL!

Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API.

Внутри - десятки реальных примеров с разборами:

▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним
▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent)
▪ Мультимодальное программирование
▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition)
▪ Продвинутое извлечение данных из документов
▪ Точное определение объектов на изображении
▪ OCR и извлечение ключевой информации
▪ 3D-анализ и привязка объектов
▪ Понимание длинных документов
▪ Пространственное рассуждение
▪ Мобильный агент
▪ Анализ и понимание видео

🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks
🟠 API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/
🟠 Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus
🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks

@ai_machinelearning_big_data


#Qwen #Qwen3VL #AI #VisionLanguage #Multimodal #LLM