Tag: Alibaba

  • Qwen3.8-27B porta la potenza modelli AI avanzati sulle workstation locali

    Qwen3.8-27B porta la potenza modelli AI avanzati sulle workstation locali

    Più parametri non significano necessariamente un’AI migliore. Qwen3.8-27B punta a dimostrare che un modello compatto può mettere pressione anche ai giganti del cloud.

    Alibaba amplia la famiglia Qwen con Qwen3.8-27B, un modello open-weight da 27 miliardi di parametri pensato per offrire capacità avanzate di coding, ricerca e gestione di contesti complessi anche su hardware locale.

    Secondo i benchmark e i test riportati, il modello raggiungerebbe prestazioni paragonabili o superiori a sistemi molto più grandi, confrontandosi anche con soluzioni di Meta e Anthropic.

    La quantizzazione riduce sensibilmente i requisiti hardware: alcune varianti possono funzionare con 22 GB di memoria video, mentre quella NVFP4 ottimizzata per Nvidia Blackwell scenderebbe a 16 GB.

    Nei test di programmazione descritti dalla fonte, Qwen3.8-27B ha prodotto un’API REST completa e funzionante, mostrando anche capacità autonome di refactoring, pur con una certa tendenza a consumare token e tempo su dettagli non essenziali.

    Il risultato evidenzia soprattutto la crescente competitività dei modelli open-weight eseguibili localmente, interessanti per privacy, controllo dei dati e minore dipendenza dai servizi AI cloud.


    Link alla fonte: https://www.redhotcyber.com/post/alibaba-sfida-meta-e-anthropic-qwen3-8-27b-supera-modelli-10-volte-piu-grandi/⁠

    P.S. Se ti interessa l’AI locale non perderti il mio nuovo libro sull’argomento, lo trovi da settembre in tutte le librerie fisiche e online:

  • Wan3.0 porta la generazione video AI a 30 secondi e trasforma anche documenti in filmati

    Wan3.0 porta la generazione video AI a 30 secondi e trasforma anche documenti in filmati

    Wan3.0 genera fino a 30 secondi di video in un solo passaggio e accetta persino PDF, presentazioni e fogli di calcolo come input. Alibaba vuole portare l’AI video oltre la semplice generazione di brevi clip.

    Alibaba Cloud presenta Wan3.0, nuova generazione della famiglia Wan capace di creare video fino a 30 secondi in una singola generazione partendo da testo, immagini, audio, video e, per la prima volta nella serie, documenti come PDF, PPT e fogli di calcolo.

    Il modello punta a rendere più credibili volti, micro-espressioni e movimenti, mantenendo inoltre maggiore coerenza di personaggi, oggetti, ambienti e stile quando utilizza contenuti di riferimento.

    La funzione “everything to video” apre scenari interessanti per trasformare presentazioni, report, materiali formativi e dati aziendali direttamente in contenuti audiovisivi.

    Wan3.0 integra anche strumenti per modificare immagini, trama e dialoghi di un video senza dover ricominciare completamente la generazione.

    Secondo Alibaba Cloud, l’API parte da 0,05 dollari al secondo a 480p, salendo a 0,10 dollari per 720p e 0,20 dollari per 1080p; tra i limiti dichiarati restano invece la resa dell’audio e l’accuratezza del testo visualizzato nei video.


    Link alla fonte: https://www.alibabacloud.com/blog/wan3-0-30-second-ai-video-generation-from-any-input_603452⁠

  • Qwen 3.6 27B porta i modelli AI locali a un nuovo livello

    Qwen 3.6 27B porta i modelli AI locali a un nuovo livello

    Qwen 3.6 27B si sta affermando come uno dei modelli linguistici open-weight più convincenti per l’esecuzione in locale, offrendo un equilibrio tra qualità delle risposte, capacità di programmazione e requisiti hardware.

    Secondo diversi test e le valutazioni dell’esperto Piotr Migdal, la versione “dense” da 27 miliardi di parametri produce risultati più affidabili rispetto alla variante MoE 35B, pur sacrificando parte della velocità.

    Le prestazioni ottenute su hardware consumer di fascia alta dimostrano che l’esecuzione locale di modelli avanzati è sempre più praticabile, garantendo maggiore privacy, controllo dei dati e indipendenza dai servizi cloud.

    Il successo di Qwen 3.6 conferma la crescente maturità dell’ecosistema open-source e rafforza la tendenza verso un’AI personale, eseguibile direttamente su PC e, in prospettiva, anche su dispositivi mobili.


    Link alla fonte:
    https://www.hwupgrade.it/news/apple/qwen-36-27b-apre-una-nuova-era-per-l-ia-il-compromesso-ideale-fra-i-modelli-locali_155530.html

    P.S. Vuoi imparare a usare l’AI in locale passo per passo? La nuova guida della serie “for Dummies”, disponibile da settembre, è già prenotabile su Amazon:

    https://amzn.eu/d/0eWgGbyV

  • Subquadratic sostiene di aver aggirato il collo di bottiglia dei Transformer

    Subquadratic sostiene di aver aggirato il collo di bottiglia dei Transformer

    La startup Subquadratic ha presentato SubQ, un’architettura per modelli linguistici che punta a superare uno dei principali limiti dei Transformer: il costo computazionale che cresce quadraticamente con la lunghezza del contesto. Invece di calcolare l’attenzione tra tutti i token, SubQ utilizza una forma di sparse attention dinamica che seleziona solo le parti rilevanti del contesto, consentendo teoricamente di gestire fino a 12 milioni di token con costi drasticamente inferiori. Nei benchmark pubblicati dall’azienda, il modello risulta fino a 56 volte più veloce delle implementazioni basate su FlashAttention e mostra costi operativi enormemente ridotti rispetto ai modelli di fascia alta per contesti molto lunghi. Tuttavia, i risultati derivano principalmente da test controllati, il modello si basa su pesi preaddestrati di Qwen e mancano ancora validazioni indipendenti su larga scala. Se le prestazioni verranno confermate in ambienti reali, l’impatto potrebbe essere significativo per applicazioni enterprise che elaborano grandi quantità di testo, codice e documentazione.

    Link alla fonte:
    https://www.tomshw.it/business/subquadratic-subq-sparse-attention-llm-bottleneck-2026

  • Qwen3.5-9B supera GPT-OSS-120B: Alibaba spinge l’AI “evoluta” anche su hardware consumer

    Il team Qwen di Alibaba ha rilasciato la nuova serie Qwen3.5 Small Models, una famiglia di modelli open source da 0.8B a 9B parametri progettati per funzionare localmente su laptop, browser e dispositivi mobili.
    Il modello di punta Qwen3.5-9B ha dimostrato di superare il molto più grande GPT-OSS-120B di OpenAI in diversi benchmark di ragionamento, conoscenza multilingue e comprensione visiva.
    La serie introduce un’architettura ibrida che combina Gated Delta Networks e Mixture-of-Experts, migliorando efficienza, velocità e capacità multimodali native.
    I modelli sono rilasciati con licenza Apache 2.0, consentendo uso commerciale, modifica e distribuzione senza royalty.
    Questa evoluzione rafforza la tendenza verso un’AI “local-first”, in cui agenti intelligenti possono operare direttamente sui dispositivi senza dipendere dal cloud.

    Link alla fonte:
    https://venturebeat.com/technology/alibabas-small-open-source-qwen3-5-9b-beats-openais-gpt-oss-120b-and-can-run

  • Google scopre che i modelli AI cinesi imitano l’intelligenza collettiva umana

    Un nuovo studio di ricercatori di Google ha analizzato i modelli di ragionamento sviluppati da DeepSeek e Alibaba Cloud, rilevando che il loro funzionamento interno assomiglia ai meccanismi dell’intelligenza collettiva umana.
    In particolare, i modelli DeepSeek R1 e QwQ-32B di Alibaba generano dibattiti interni multi-agente, definiti dai ricercatori “società del pensiero”, in cui interagiscono prospettive e competenze diverse.
    Lo studio suggerisce che la diversità delle prospettive, oltre alla sola scala computazionale, sia un fattore chiave nell’aumento delle capacità di ragionamento dell’AI.
    I risultati, pubblicati su arXiv e non ancora sottoposti a peer review, evidenziano anche la crescente importanza dei modelli open-weight cinesi nella ricerca accademica statunitense.
    Questo approccio potrebbe ridefinire il modo in cui vengono progettati i futuri sistemi di intelligenza artificiale, favorendo architetture di ragionamento collettivo anziché entità isolate.

    Link alla fonte:
    https://amp.scmp.com/tech/tech-trends/article/3340690/google-study-finds-deepseek-alibaba-ai-models-mimic-human-collective-intelligence

  • L’AI intercetta il cancro al pancreas prima dei sintomi e salva vite

    In Cina, un nuovo strumento di intelligenza artificiale chiamato PANDA sta permettendo di individuare tumori pancreatici in fase precoce analizzando TAC senza mezzo di contrasto, esami normalmente poco efficaci per questo scopo.
    Il sistema, sviluppato da ricercatori affiliati ad Alibaba, ha già contribuito a diagnosticare decine di casi, molti dei quali in stadio iniziale, in pazienti che non presentavano sintomi evidenti.
    Utilizzato in via sperimentale presso l’Affiliated People’s Hospital of Ningbo University, l’algoritmo analizza esami già prescritti, senza costi o radiazioni aggiuntive.
    Nel 2025 lo strumento ha ottenuto lo status di “breakthrough device” dalla US Food and Drug Administration, accelerandone la revisione regolatoria.
    Restano però aperti i dubbi su falsi positivi, accettazione dei pazienti e reale efficacia su larga scala.

    Link alla fonte:
    https://www.omanobserver.om/article/1182106/opinion/ai-is-finding-deadly-tumours-that-doctors-might-miss