Alibabas Qwen4 rückt näher: GitHub-Code deutet auf baldigen Start hin

Worum es geht

In mehreren wichtigen Software-Bibliotheken zum Ausführen von KI-Modellen taucht zunehmend Code für Alibabas kommende Qwen4-Familie auf. Startup Fortune berichtet, dass dies keine Leaks sind, sondern Infrastruktur, die zu einer Architektur aufschließt, die Alibaba schon öffentlich gezeigt hat. Ein offizielles Datum für Qwen4 gibt es nicht.

Was im Code zu sehen ist

Unterstützung für die Architektur „Qwen4-Exp“ erschien Ende August in großen Inferenz-Repositories (Inferenz heißt: ein fertiges Modell ausführen). In llama.cpp wurde ein Pull Request mit dem Titel „model : add Qwen4-Exp“ (PR #27739, von einem Beitragenden namens JJJYmmm) geschlossen, ohne gemergt zu werden. Eine andere Implementierung, PR #27742 („model: add Qwen3.8-Flash-Next (qwen4exp)“), wurde am 27. August übernommen. Auch Hugging Face Transformers nennt Qwen4-Exp als Architektur des veröffentlichten Checkpoints. Die Modellkarte listet Transformers, vLLM und SGLang als kompatibel.

Alibaba hatte am 28. August (der Artikel nennt an anderer Stelle den 26. August, die Angaben widersprechen sich) das Modell Qwen3.8-Flash-Next veröffentlicht und es selbst als experimentelle Vorschau der Architektur beschrieben, die Qwen4 tragen soll. Der Artikel spricht von einem offenen Modell mit 125 Milliarden Parametern.

Was Alibaba angekündigt hat

Auf der Apsara Conference in Hangzhou am 22. September zeigte Qwen-Projektleiter Liu Dayiheng vier Namen unter dem Qwen4-Banner: Max, Plus, Flash und 27B. Laut schriftlicher Ankündigung befindet sich Qwen4 „derzeit im Training“; Konferenzberichten zufolge nannte Liu die Ankunft „sehr bald“. Veröffentlicht wurden keine Modellkarte, Lizenz, Benchmarks oder ein Termin. Unbestätigt ist, ob die 27B-Stufe herunterladbare Gewichte erhält. Für die späteren Serien Qwen4.5 und Qwen5 stellte Alibaba Modelle mit 5 bis 10 Billionen Parametern in Aussicht.

Was heute nutzbar ist

Für Entwickler zählt, was auf die eigene Grafikkarte passt. Aktuell ist das laut Artikel Qwen3.8-27B, erschienen am 14. August unter Apache-2.0-Lizenz. Es hat 27 Milliarden Parameter, ist ein „dichtes“ Modell (alle Parameter sind bei jeder Anfrage aktiv, anders als bei Mixture-of-Experts) und hat 262.144 Token Kontextfenster, erweiterbar auf eine Million. Dichte Modelle dieser Größe laufen laut Artikel berechenbar auf einer einzelnen High-End-Consumer- oder Workstation-GPU.

Konkurrenzdruck durch Moonshot

Der Artikel sieht den eigentlichen Wettbewerb nicht bei OpenAI oder Anthropic, sondern bei Moonshot AI. Dessen Modell Kimi K3 (2,8 Billionen Parameter, Mixture-of-Experts, 1 Mio. Token Kontext) erschien im Juli, die Gewichte am 27. Juli. Laut Axios schlug es in Arenas Blindtests für Frontend-Coding Anthropics „Fable 5“ und OpenAIs „GPT-5.6 Sol“. Es ist das erste offene Modell der 3-Billionen-Klasse. Alibaba hatte kurz vor der Flash-Next-Veröffentlichung zudem 10,2 Mrd. US-Dollar in Hongkong eingesammelt, kurz nach dem schlechtesten Börsentag seit Anfang 2025.

Reaktionen der Community

Auf r/LocalLLaMA fanden Beiträge zu Qwen4 und den Pull Requests hunderte Stimmen. Ein Beitrag auf r/Qwen_AI behauptete, Releases begännen Ende Oktober und liefen im November weiter; das ist unverifiziert.

Einordnung

Belegt ist: Die Architektur ist benannt, öffentlich vorab veröffentlicht, und Open-Source-Maintainer haben Unterstützung gebaut. Offen sind Termin, Lizenz, Leistung und die Frage, welche Qwen4-Modelle offene Gewichte bekommen. Wer jetzt ein Produkt auf einem offenen Modell bauen will, nimmt laut Artikel Qwen3.8-27B; Qwen4 27B ist eines zum Beobachten. Die Quelle ist ein kleines Portal, einzelne Angaben (Datum, Details zu Wettbewerbern) sind teils widersprüchlich und nicht unabhängig geprüft.