Alibaba vừa công bố Qwen3.6 dưới giấy phép nguồn mở. Tổng cộng 35 tỷ tham số. 3 tỷ tham số hoạt động mỗi lần suy luận. Các kết quả benchmark: > SWE-bench Verified: 73.4. So với 17.4 của Gemma4-26B-A4B của Google. > Terminal-Bench 2.0: 51.5. Gemma4-31B dày đặc đạt 42.9. > GPQA Diamond: 86.0. MMLU-Pro: 85.2. Trong thị giác máy tính, Alibaba tuyên bố đạt mức độ tương đương với Claude Sonnet 4.5 trên hầu hết các benchmark đa phương tiện, với ưu thế vượt trội về trí tuệ không gian. Bạn có hiểu rõ mức độ lớn lao của điều này không? Chúng ta đang nói về một mô hình MỞ NGUỒN, CHẠY TẠI CHỖ, tiến gần đến hiệu năng của các mô hình lớn hơn và đắt đỏ hơn nhiều. Một mô hình với 3 tỷ tham số hoạt động có thể chạy trên phần cứng thông thường. Chỉ cần một GPU tiêu dùng với lượng tử hóa phù hợp là đủ để chạy toàn bộ mô hình. Không cần cụm máy, không cần H100, không cần ngân sách đầu tư ban đầu. Và nó đang cung cấp hiệu năng mã hóa tương đương với các mô hình dày đặc lớn hơn 10 lần về số tham số hoạt động. Điều này hoàn toàn thay đổi toán học. Đối với những người đang xây dựng trên các API đóng hiện nay, câu hỏi đã thay đổi. Không còn là liệu các mô hình mở có đạt được khả năng như các mô hình đóng hay không. Mà là bao lâu nữa thì việc tự lưu trữ một mô hình với 3 tỷ tham số hoạt động sẽ rẻ hơn chi phí API của nhà cung cấp đóng tương đương. Câu trả lời vừa trở nên ngắn hơn rất nhiều.