Alibaba, Qwen 4'ün eğitimde olduğunu doğruladı; işaretler yakın vadeli bir 27B sürümüne işaret ediyor

Alibaba'nın gerçekten söylediği

dev.to analizine göre Alibaba, 22 Eylül 2026'da Hangzhou'daki Apsara Konferansı'nda Qwen 4'ün eğitimde olduğunu doğruladı. Qwen ekibinin başı Liu Dayiheng modeli "yeni nesil bir mimari" üzerine inşa edilmiş ve "çok yakında" gelecek olarak tanımladı — ancak bir tarih, teknik özellik, benchmark sonucu veya lisans koşulu belirtmedi.

Geniş şekilde dolaşan 5–10 trilyon parametrelik rakamları, dev.to yazısına göre uzun vadeli Qwen 4.5 ve Qwen 5 yol haritasına ait, Qwen 4'ün kendisine değil. Mevcut amiral gemisi Qwen3.8-Max, yaklaşık 2,4 trilyon parametreli, yaklaşık 95 milyar aktif parametreye ve bir milyon token'lık bir bağlam penceresine sahip bir mixture-of-experts modeli.

Aynı duyurudan iki madde daha ilgili. Ağustos 2026 sonunda yayınlanan Qwen3.8-Flash-Next, Alibaba'nın kendi materyallerinde "Qwen 4 mimarisinin bir önizlemesi" olarak tanımlanıyor — bugün çalıştırılabilecek tek Qwen 4 kaynaklı model. Daha geniş yol haritası ayrıca T-Head'in Zhenwu V900 hızlandırıcısını, 2032'ye kadar 20 GW'ı aşan Alibaba Cloud veri merkezi kapasitesi hedefini ve yıl içinde birkaç multimodal sürümü de içeriyor.

Zamanlama sinyalleri ayları değil haftaları gösteriyor

Dolaşımdaki zamanlama iddialarının hiçbiri Alibaba'dan gelmiyor. dev.to'ya göre üç pencere konuşuldu: Temmuz'daki yol haritası sızıntısına bağlı olarak geçip bir lansman görmeden kapanan bir Eylül penceresi, r/LocalLLaMA'da bir lansman ortağını tanıdığı söylenen birine atfedilen Ekim sonu iddiası ve tracker konularından çıkan Ekim ile Kasım başı aralığına işaret eden bir tempoya dayalı çıkarım. Manifold tahmin piyasası, 1 Kasım 2026 öncesi bir lansmanı kabaca yüzde 74 olasılıkla fiyatlıyor — bunu kesin bir tarih değil, haftalar seviyesinde bir beklenti olarak okuyun.

Somut emsal ise mevcut neslin yayını: Qwen3.8-Max 3 Ağustos'ta lansman yapıldı ve açık 27B ağırlıkları yaklaşık on gün sonra Hugging Face'te göründü. Flash-Next'in amiral gemisinden önce gelmesi, Alibaba'nın mimariyi açıklamayı tam modeli sunmaktan ayırdığını düşündürüyor. Yerel kullanıcılar için izlenecek olay Hugging Face yayını, çünkü tarihsel olarak duyurudan sonra geldi.

Neden 27B kademesi hikâyenin merkezinde

Yerel yapay zekâ için asıl etkili ayrıntı, Alibaba'nın son nesillerin her birinde Apache 2.0 ile sunduğu ve şu anda tek bir tüketici GPU'da çalışan 27B yoğun (dense) kademe. Satıcı raporlu skorları son iki 27B nesli arasında karşılaştıran dev.to, en büyük hareketi agentic ve uzun vadeli işlerde buluyor: Terminal-Bench 2.1 63,4'ten 73,0'a, SWE-bench Pro 53,5'ten 61,7'ye yükselirken, doygunluğa yaklaştığı için GPQA Diamond 87,8'den 89,2'ye ancak küçük bir artış gösterdi.

dev.to tahmini — açıkça bir sızıntı değil, bir projeksiyon — Qwen 4 27B'yi Terminal-Bench 2.1'de kabaca 76–82 ve SWE-bench Pro'da 65–72 aralığına koyuyor. Yazar, doğrusal dışlayımın durumu abartacağı konusunda uyarıyor; çünkü kazanımlar benchmark'lar doygunlaştıkça zorlaşıyor ve geçmiş iyileştirmeler tekrarlanmayabilecek belirli eğitim ve eğitim sonrası kararlarından geldi.

Flash-Next ölçülebilir bir önizleme olarak

Flash-Next, bugün benchmark'lanabilecek tek Qwen 4 kanıtı. Alibaba'nın kendi karşılaştırmalarında Qwen3.8-27B'yi DeepSWE 1.1'de 16,5 puan ve JobBench'de 22,3 puan önde, GPQA Diamond ve LiveCodeBench v6'da ise mütevazı bir artış var. Bir uyarı: Flash-Next 27B yoğun bir model değil; yaklaşık 125 milyar ana parametre, 6 milyar aktif parametre ve ayrıca yaklaşık 51 milyar n-gram embedding parametresine sahip çok daha büyük bir MoE — dolayısıyla sonuçları yalnızca mimariye bağlanamaz.

ineceği quantization merdiveni

Skorları ne olursa olsun, bir 27B model quantize edilmiş şekilde dağıtılacak. Mevcut nesil için dev.to merdiveni Q4_K_XL'in yaklaşık 17,6 GB ve ağırlık başına kabaca 5,2 gerçek bit ile BF16 toplam skorunun yüzde 99,9'unu koruduğunu, ternary build'lerin 5,9 GB'da ayakta kaldığını, 1-bit QAT'nin 3,9 GB ile telefon sınıfına ulaştığını ve geleneksel IQ2_XXS'nin 70'lerin dibine düştüğünü gösteriyor. Bilgi, kodlama ve dil görevleri 1-bit'te bile skorlarının neredeyse tamamını koruyor; ekstra bitlerin satın aldığı şey aritmetik ve çok dilli yetenek.

Neden önemli

Qwen 4 hakkında paylaşılan neredeyse tüm somut bilgiler — varyant adları, tarihler, skorlar — Alibaba'dan değil topluluk konularından ve piyasalardan geliyor; bu yüzden doğrulamayı çıkarımdan ayırmak buradaki ilk disiplin. Pratik paylar 27B kademesinde yoğunlaşmış durumda: dev.to'nun çapraz kaynaklı tablosu 25–34B sınıfını, açık modellerin gigabayt başına sınır-dışı-yakın yetenek sunduğu yer olarak konumlandırıyor ve Q4_K_XL konumunu koruyan bir Qwen 4 27B bu yuvası devralır. Agentic kodlama kazanımları izin verici bir lisansla tek bir tüketici GPU'ya sığan bir boyutta tutunursa, kendi sunucusunu işletenler bir veri merkezine dokunmadan anlamlı bir nesil atlaması kazanır — ve bunun gerçeğe dönüşeceği an açılış konuşması değil, Hugging Face yayınıdır.