O Alibaba acabou de provar que consegue, por 500 mil dólares, fazer o mesmo que a OpenAI gasta 78 milhões para conseguir
O novo modelo de IA Qwen3-Next-80B-A3B é, segundo especialistas, excepcionalmente eficiente; seu treinamento custou apenas 500 mil dólares
Há uma nova técnica para treinar modelos de IA de forma supereficiente. Pelo menos é o que parece ter demonstrado o Alibaba, que, na sexta-feira, apresentou sua família de modelos Qwen3-Next, exibindo uma eficiência espetacular que até supera a alcançada pelo DeepSeek R1.
O Alibaba Cloud, divisão de infraestrutura em nuvem do grupo Alibaba, apresentou na sexta-feira uma nova geração de LLMs que descreveu como "o futuro dos LLMs eficientes". Segundo seus responsáveis, esses novos modelos são 13 vezes menores que o maior modelo lançado pela empresa, que foi apresentado apenas uma semana antes. Você pode testar o Qwen3-Next no site do Alibaba (lembre-se de selecioná-lo no menu suspenso, no canto superior esquerdo).
Qwen3-Next
É assim que se chamam os modelos desta família, entre os quais se destaca especialmente o Qwen3-Next-80B-A3B, que, segundo os desenvolvedores, é até 10 vezes mais rápido que o modelo Qwen3-32B lançado em abril. O realmente notável é que ele consegue ser muito mais rápido com uma redução de 90% nos custos de treinamento.
Segundo o AI Index Report da Universidade de Stanford, para treinar o GPT-4, a OpenAI investiu 78 milhões de dólares em computação. O Google gastou ainda mais no Gemini Ultra e, segundo esse estudo, a cifra chegou a 191 milhões de dólares. Emad Mostaque, fundador da Stability AI, estima que o Qwen3-Next custou apenas 500 mil dólares nessa fase de treinamento. O comunicado oficial do Alibaba não fornece números exatos, mas indica que o ...
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