עליבאבא מציגה מודל AI חדש שמתקרב לאנתרופיק - ותשחרר אותו להורדה
Qwen3.8-Max מבוסס על 2.4 טריליון פרמטרים, מיועד לקידוד אוטונומי ולמשימות ארוכות ומורכבות, ומדורג בחלק מהמבחנים מיד אחרי המודלים של אנתרופיק. עליבאבא מתכננת לפרסם את משקולות המודל לציבור, במהלך שמחריף את התחרות מול OpenAI, DeepSeek ו-Moonshot
עליבאבא מעלה הילוך במרוץ הבינה המלאכותית ומשיקה את Qwen3.8-Max, מודל הדגל החדש שלה, שלטענתה מציג ביצועים שמתקרבים לאלה של המודלים המובילים בעולם. החברה מציבה את המודל החדש לצד המערכות המתקדמות של אנתרופיק, ומנסה להוכיח פעם נוספת כי חברות סיניות מסוגלות לצמצם במהירות את הפער מול מעבדות ה-AI האמריקאיות.
המודל מבוסס על 2.4 טריליון פרמטרים, אך אינו מפעיל את כולם בכל משימה. הוא משתמש במבנה שבו רק חלקים רלוונטיים של המודל מופעלים בכל רגע, במטרה לצמצם את עלויות המחשוב, לקצר זמני תגובה ולהפוך את ההפעלה ליעילה יותר.
הנתון של 2.4 טריליון פרמטרים מרשים, אך אינו מלמד לבדו על איכות המודל. החשיבות הגדולה יותר היא ביכולת של עליבאבא להפעיל רק חלק קטן מהמערכת בכל שאילתה, וכך לשלב בין קנה מידה גדול לבין עלות שימוש סבירה יותר. זהו אחד האתגרים המרכזיים של הענף: לבנות מודלים חזקים יותר בלי להפוך כל משימה ליקרה ואיטית מדי.
עליבאבא טוענת כי Qwen3.8-Max עולה בחלק מהמבחנים על Kimi K3 של Moonshot, אחד המודלים הסיניים שזכו לתשומת לב רבה בתקופה האחרונה. בשני מבחנים של Arena Leaderboard, המודל החדש דורג מיד אחרי המודלים של אנתרופיק.
החברה מתכננת לפרסם את משקולות המודל להורדה ציבורית כבר בשבוע הבא. המשמעות היא שמפתחים, חברות וספקיות ענן יוכלו להפעיל אותו בעצמם, להתאים אותו לצרכים מקומיים ולשלב אותו במוצרים בלי להיות תלויים לחלוטין בשירות סגור של עליבאבא.
המוקד החדש - קוד וסוכני AI שעובדים לאורך זמן
אחד התחומים שבהם עליבאבא מדגישה את היתרון של Qwen3.8-Max הוא קידוד אוטונומי. מדובר ביכולת של המודל לא רק לכתוב קטע קוד קצר, אלא לתכנן פרויקט, לפרק אותו למשימות, לערוך קבצים, לבדוק תוצאות, לתקן שגיאות ולהמשיך לעבוד לאורך זמן.
לפי החברה, המודל הצליח בבדיקה פנימית לבצע באופן עצמאי פרויקט הנדסת תוכנה שנמשך 16 ימים. זהו נתון שאפתני, אך עדיין מבוסס על מבחן פנימי של עליבאבא, ולכן יהיה צורך לראות כיצד המודל מתפקד אצל משתמשים חיצוניים ובתנאים שאינם נשלטים על ידי החברה.
היכולת לעבוד לאורך זמן נחשבת לאחד המבחנים החשובים ביותר עבור הדור הבא של מערכות AI. מודלים רבים מצליחים לבצע משימה קצרה, אבל מתקשים לשמור על עקביות כאשר העבודה כוללת עשרות או מאות שלבים, שימוש בכלים שונים, החלטות ביניים ותיקון טעויות.
אם Qwen3.8-Max יוכיח שהוא מסוגל לבצע משימות כאלה באופן אמין, הוא עשוי לשמש בסיס לסוכני AI שמפתחים תוכנה, מנהלים תהליכים עסקיים, מנתחים מסמכים ומבצעים עבודות מורכבות עם פחות מעורבות אנושית.
זה גם התחום שבו התחרות מול אנתרופיק ו-OpenAI הופכת ישירה יותר. שתי החברות האמריקאיות משקיעות משאבים גדולים בפיתוח יכולות קידוד, שימוש בכלים וסוכנים אוטונומיים. עליבאבא מאותתת שהיא אינה מסתפקת במודל שמנהל שיחה, אלא מכוונת למערכות שמבצעות עבודה ממשית.
המודלים הסיניים ממשיכים לצמצם את הפער
השקת המודל מגיעה לאחר חודש עמוס במיוחד בתעשיית ה-AI הסינית. Moonshot הציגה את Kimi K3, שעורר עניין בשווקים ובסיליקון ואלי, ו-DeepSeek הרחיבה את הגישה למודל V4 Flash.
המכנה המשותף בין החברות הוא ניסיון להציג ביצועים מתקדמים תוך שימוש במשאבי מחשוב מוגבלים יחסית לאלה שעומדים לרשות החברות האמריקאיות. מגבלות היצוא האמריקאיות מקשות על חברות סיניות להשיג את השבבים המתקדמים ביותר של אנבידיה, אך הן מגיבות באמצעות אופטימיזציה, ארכיטקטורות יעילות יותר ושימוש ממוקד במשאבים.
התוצאה היא שהפער בין סין לארה"ב אינו נסגר באמצעות השקעה זהה בכוח מחשוב, אלא באמצעות ניסיון להפיק יותר מכל שבב ומכל יחידת חישוב.
ההתקדמות הזאת משנה את מבנה התחרות. בעבר היה נראה שהיתרון העצום של החברות האמריקאיות במרכזי נתונים, שבבים והון יבטיח להן הובלה ממושכת. כיום הולכת ומתחזקת האפשרות שחברות סיניות יצליחו להישאר קרובות למודלים המובילים גם בלי גישה מלאה לחומרה הטובה ביותר.
איום נוסף על כוח התמחור של OpenAI ואנתרופיק
המהלך של עליבאבא אינו רק תחרות על ביצועים. הוא גם איום על מודל ההכנסות של חברות ה-AI האמריקאיות.
כאשר מודל מתקדם מוצע להורדה ומאפשר הפעלה עצמאית, חברות יכולות לצמצם את התלות ב-API יקר של ספק חיצוני. הן יכולות להפעיל את המודל בענן פרטי, להתאים אותו למידע שלהן, לשלוט באבטחה ולנהל את עלויות השימוש בעצמן.
לא כל חברה תרצה להקים תשתית כזאת. עבור עסקים קטנים ובינוניים, שימוש בשירות מוכן של OpenAI או אנתרופיק עדיין עשוי להיות נוח יותר. אבל חברות גדולות, ספקיות תוכנה ומפעילי ענן יכולים לבחור במודל פתוח ולהימנע מתשלום גבוה עבור כל טוקן.
ככל שהביצועים של המודלים הסיניים מתקרבים לרמה העליונה, כך קשה יותר להצדיק פערי מחיר גדולים. עבור משימות רבות, הלקוח אינו חייב את המודל הטוב בעולם. הוא זקוק למודל אמין, מהיר וזול שמספק תוצאה טובה מספיק.
זו עלולה להיות בעיה עבור OpenAI ואנתרופיק, שמשקיעות סכומים עצומים באימון ובהפעלת המודלים. אם מתחרים מציעים חלופה קרובה באיכות ובעלות נמוכה בהרבה, כוח התמחור נשחק והלקוחות מקבלים יכולת להתמקח או לעבור בין ספקים.
עליבאבא לא מוכרת רק מודל
עבור עליבאבא, Qwen הוא גם כלי לחיזוק פעילות הענן שלה. החברה אינה חייבת לגבות תשלום ישיר על כל הורדה כדי להרוויח מהמודל. היא יכולה להשתמש בו כדי למשוך מפתחים, להגדיל את צריכת שירותי הענן ולחבר לקוחות למערכת הטכנולוגית שלה.
זהו מודל עסקי שונה מזה של מעבדת AI טהורה. עליבאבא יכולה להציע מודל פתוח יחסית, ובמקביל להרוויח מאחסון, מחשוב, בסיסי נתונים, אבטחה ושירותים משלימים.
הגישה הזאת דומה במידה מסוימת לזו של ספקיות ענן אחרות: המודל הוא שכבת משיכה, אבל ההכנסה הגדולה עשויה להגיע מהתשתית שעליה הוא פועל.
מבחינת עליבאבא, הצלחה של Qwen יכולה גם לחזק את מעמדה מול טנסנט, בייטדאנס ו-DeepSeek בשוק הסיני. כל אחת מהחברות מנסה להפוך את המודל שלה לבסיס שעליו מפתחים יבנו אפליקציות ושירותים. ראו גם הורדת המחירים של OpenAI והגבלות אפל על דיווחי פרצות AI.
