Alibaba hé lộ lộ trình AI: Qwen4 đang được huấn luyện, các thế hệ tương lai đạt tới 10 nghìn tỷ tham số

Theo tin từ IT ngày 22 tháng 9, tại Hội nghị Apsara 2026 diễn ra hôm nay, Alibaba đã công bố một loạt tiến bộ về mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Công nghệ tự cải tiến đệ quy (RSI) đã bước đầu được đưa vào các khâu huấn luyện mô hình, suy luận và phối hợp chip-mô hình. Qwen4 dựa trên kiến trúc thế hệ mới hiện đang trong quá trình huấn luyện, và các phiên bản tương lai như Qwen4.5, Qwen5 sẽ được mở rộng lên quy mô 5-10T tham số.

Đồng thời, các mô hình tạo video, mô hình giọng nói, mô hình hình ảnh, mô hình thế giới, mô hình âm nhạc cũng như các mô hình đa phương thức toàn diện của Alibaba đều đã ra mắt phiên bản mới trong ngày hôm nay hoặc thời gian gần đây.

Mô hình tạo video thế hệ tiếp theo hoàn toàn mới của Alibaba sẽ được phát hành vào tháng 11, hướng tới sự phát triển theo các tiêu chí: dài hơn, dễ kiểm soát hơn, hoàn thiện hơn và thông minh hơn. Ở thời lượng dài hơn, mô hình mới vẫn duy trì được tính nhất quán, cho phép người sáng tạo kiểm soát chính xác nhân vật, bối cảnh và góc máy. Đồng thời, mô hình còn sở hữu tư duy sáng tạo cấp đạo diễn, tiến từ việc tạo ra từng cảnh quay đơn lẻ sang thấu hiểu toàn bộ câu chuyện.

Tại Hội nghị Apsara lần này, Alibaba đã trình diễn hệ thống các kết quả khám phá mới nhất về khả năng tự tiến hóa của mô hình ngôn ngữ lớn Qwen:

Về khả năng tự huấn luyện mô hình, Qwen3.8-Max đã tự thiết lập quy trình huấn luyện, xây dựng dữ liệu huấn luyện, tự thiết kế các thí nghiệm và xác định lỗi. Trong điều kiện hoàn toàn "không có sự tham gia" của con người, mô hình đã liên tục lặp lại quá trình này trong hơn 1 tháng và hoàn thành 33 vòng lặp hiệu quả. Nhờ sự tối ưu hóa kết hợp từ các công nghệ như RSI và hậu huấn luyện (post-training), phiên bản mới của Qwen3.8-Max đã tăng điểm số trên Artificial Analysis từ 40 lên 45 điểm, đứng cùng nhóm dẫn đầu với các mô hình mạnh nhất của Claude và GPT, đồng thời vượt qua tất cả các mô hình nội địa khác như GLM5.3, Kimi-K3.

Về tối ưu hóa suy luận, trên dòng GPU mới của T-Head (Bình Đầu Ca) chưa từng xuất hiện trước đây, Qwen3.8-Max đã tự thích ứng và tối ưu hóa khung suy luận cho mô hình Qwen3.8-Flash thế hệ mới, giúp tăng lưu lượng suy luận trên mỗi instance lên 96%.

Về thiết kế phối hợp chip-mô hình, chỉ dựa trên một bản đặc tả mô-đun bus thực tế, Qwen3.8-Max đã tự triển khai toàn bộ quy trình từ front-end, kiểm thử đến back-end. Sau hơn 60 giờ tự vận hành và gọi các công cụ EDA hơn 10.000 lần, mô hình đã hoàn thành việc tối ưu hóa hiện thực vật lý, giúp giảm 42% diện tích chip.

Zheng Bo, Phó Chủ tịch kỹ thuật ATH của Alibaba kiêm Giám đốc khoa học của Taotian Group, đã chia sẻ tại Hội nghị Apsara rằng trong vòng ba năm tới, một mô hình thống nhất đa phương thức nguyên bản (native multimodal unified model) sẽ xuất hiện, nơi trải nghiệm người dùng sẽ không còn bị giới hạn bởi ranh giới của các phương thức (modality).

Ngoài ra, các mô hình lớn của Alibaba đang tăng tốc tiến ra thiết bị đầu cuối. Giải pháp toàn diện cho điện thoại AI mang tên Qwen Intelligence đã được công bố, được tối ưu hóa chuyên sâu cho các kịch bản trên điện thoại di động. Giải pháp này cung cấp cho các đối tác nền tảng công nghệ Agent dựa trên mô hình Qwen, giúp điện thoại có thể thực hiện các tác vụ phức tạp xuyên ứng dụng một cách đáng tin cậy hơn.