En abril de 2023, Alibaba Cloud hizo una demostración de un chatbot cuyo nombre significa aproximadamente «la verdad entre mil preguntas». Tres años y medio después, su descendiente lanza pesas abiertas con 2,4 billones de parámetros. Esta es la historia de cómo Qwen llegó
allí, lanzamiento por lanzamiento. &&&Capítulo 1 — 2023: mil preguntas
Alibaba se movió después de ChatGPT, pero no por mucho. El 7 de abril de 2023, Alibaba Cloud comenzó a entregar códigos de invitación a clientes corporativos para un modelo llamado Tongyi Qianwen. El nombre se basa
en parte en el filósofo Mencius.Cuatro días después, en la Cumbre sobre la Nube de Alibaba en Beijing, el entonces director ejecutivo Daniel Zhang lo dio a conocer públicamente.
Alibaba dijo que implementaría el modelo en todas las empresas, empezando por DingTalk y el asistente de voz Tmall Genie (China Daily).El verdadero cambio llegó en agosto. El 3 de agosto de 2023, Alibaba lanzó Qwen-7B y Qwen-7B-Chat de código abierto, una respuesta directa a Llama 2 de Meta. Qwen-7B fue entrenado previamente con más de 2,2 billones de fichas en un contexto de 2.048 fichas.
Su licencia era gratuita para uso comercial por debajo de los 100 millones de usuarios mensuales.La visión apareció en cuestión de semanas.
Qwen-VL, la primera sucursal del lenguaje visual, se lanzó a finales de agosto de 2023.El 13 de septiembre de 2023, Tongyi Qianwen abrió sus puertas al público en general, lo que supuso la aprobación regulatoria china. El mismo mes, el equipo publicó el informe técnico de Qwen sobre
arXiv.El año se cerró a gran escala. Alibaba lanzó sus modelos 72B y 1,8B para su descarga alrededor del 1 de diciembre de 2023. Qwen ahora abarcaba pesas abiertas del tamaño de un portátil
hasta pesas abiertas del tamaño de una frontera.Capítulo 2 — 2024: la máquina de pesas abiertas
2024 es el año en que Qwen se convirtió en la opción por defecto para los desarrolladores. El equipo envió 3 generaciones en 8 meses.
Qwen1.5 (febrero): El 5 de febrero de 2024, el equipo lanzó Qwen1.5, que formaba parte de la versión beta de Qwen2. Cubrió entre 0,5 000 y 72 000 millones de modelos densos con un contexto estable de 32 000 en todos los tamaños. Le siguió un MoE de 14 000 millones con 2,7 B de parámetros activos. También lo hizo un modelo denso de 110 000 millones, el primero de la familia por encima de los 100 000 millones
.Qwen2 (junio): El equipo anunció la Qwen2 a principios de junio de 2024 en 5 tamaños, de 0,5 B a 72 B. Esa gama incluía la Qwen2-57B-A14B, su primer buque insignia abierto con una mezcla de expertos. Los datos de capacitación agregaron 27 idiomas además del inglés y el chino. Los modelos de instrucción 7B y 72B manejaron hasta 128 000 fichas.
El cambio de licencias fue lo que más importó: todos los tamaños, excepto los 72 B, pasaron a Apache 2.0.Los especialistas llegaron durante el verano. Qwen2-Math se lanzó en agosto, junto con Qwen2-Audio. A finales de agosto le siguió Qwen2-VL, capaz de analizar vídeos de más de 20 minutos de duración
.Qwen2.5 (septiembre): En la conferencia de Apsara del 19 de septiembre de 2024, Alibaba lanzó más de 100 modelos de código abierto a la vez. Según el informe técnico de Qwen2.5, los datos previos al entrenamiento aumentaron de 7 billones a 18 billones de tokens. Los tamaños oscilaron entre 0,5 y 72 000 millones, con una generación de 128 000
en contexto y 8 000 de tokens.La adopción ya era real. Alibaba dijo que los modelos de Qwen habían superado los 40 millones de descargas y habían inspirado más de 50 000 modelos derivados de Hugging Face
.Codificación y razonamiento (noviembre-diciembre): Qwen2.5-Coder lanzó su familia completa el 11 de noviembre de 2024. Luego llegó el primer modelo de razonamiento. El QWQ-32B-Preview llegó a finales de noviembre con Apache 2.0, como un rival abierto al o1 de OpenAI. El QVQ-72B-Preview
, un modelo experimental de razonamiento visual, cerró el año el 24 de diciembre.Capítulo 3 — Principios de 2025: respondiendo a DeepSeek
El mes de enero de 2025 pertenecía a DeepSeek-R1. La respuesta de Qwen llegó en semanas, no en meses.
El26 de enero, el equipo envió la Qwen2.5-VL en tamaños 3B, 7B y 72B. TechCrunch señaló que podía controlar ordenadores y teléfonos. Tres días después, el primer día del Año Nuevo Lunar, Alibaba lanzó el Qwen2.5-Max, un modelo MoE a gran escala. Reuters informó de la afirmación de Alibaba de que había superado a DeepSeek-v3
.La declaración más importante se produjo el 6 de marzo. El QWQ-32b, basado en Qwen2.5-32B y entrenado con aprendizaje por refuerzo, se distribuyó con Apache 2.0. Qwen afirmó tener un rendimiento comparable al del DeepSeek-R1, un modelo 671B. VentureBeat situó la brecha de hardware en unos 24 GB de VRAM frente a más de 1500 GB. Las acciones de Alibaba en Hong Kong subió
más de un 7% ese día.La multimodalidad mantuvo el ritmo. Qwen2.5-Omni-7B llegó el 26 de marzo con Apache 2.0. Tomaba texto, imágenes, audio y vídeo como entrada y respondía en texto o voz. CNBC lo definió como un modelo para agentes de IA rentables
.Capítulo 4 — 2025: Qwen3 y la línea de un billón de parámetros
Qwen3 (abril): El 29 de abril de 2025 (hora de Pekín), el equipo lanzó la Qwen3:6 modelos densos de 0,6 GB a 32 GB y 2 modelos MoE. El buque insignia era el Qwen3-235B-A22B, con 22 B de parámetros activos. Todos los modelos se distribuyeron con Apache
2.0.La característica clave era el pensamiento híbrido. Un modelo podía razonar paso a paso o responder al instante, con la opción que el usuario cambiaba entre sí. El informe técnico de Qwen3 enumera el entrenamiento previo con alrededor de 36 billones de tokens. La cobertura lingüística pasó de 29 a 119 idiomas y dialectos. TechCrunch lo llamó una familia de modelos de razonamiento «híbridos».
La actualización de la versión 2507 (julio): el 21 de julio de 2025, Qwen volvió a separar el pensamiento híbrido. El Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 se lanzó como un modelo irreflexivo con un contexto nativo de 262 000 ejemplares. Siguieron distintos puntos de control del Thinking-2507 (colección Hugging Face).
Agentes e imágenes (julio-agosto): Qwen3-Coder-480B-A35B se lanzó el 22 de julio de 2025 para la codificación por agencia. Alibaba lo combinó con Qwen Code, un agente de codificación de terminales de código abierto (Computerworld). El 4 de agosto, el equipo liberó Qwen-Image, un modelo MMDit de 20 000 millones de dólares creado para representar texto dentro de imágenes.
Una variante de edición, Qwen-Image-Edit, pasó a ser de código abierto el 18 de agosto de 2025.
El sprint de septiembre: Qwen3-Max-Preview, el primer modelo de Qwen con más de 1 billón de parámetros, apareció el 5 de septiembre. A diferencia de los buques insignia anteriores
, solo se distribuía mediante API.Días después llegó el Qwen3-Next-80B-A3B, una apuesta de arquitectura. Combinó la atención lineal de Gated DeltaNet con la atención cerrada en un diseño de 3:1. La tarjeta modelo supone el 10% del coste de formación de la Qwen3-32B y un rendimiento de
inferencia 10 veces superior a los 32 000 tokens.El 22 de septiembre, le siguieron Qwen3-Omni y Qwen3-VL. El 24 de septiembre, Alibaba lanzó formalmente el Qwen3-Max en Apsara. El director ejecutivo Eddie Wu dijo que el gasto superaría los 380 000 millones de yuanes (53 000 millones de dólares) del plan trienal de IA y nube
.Al final del año, Qwen era la infraestructura nacional para otros. En noviembre de 2025, AI Singapore anunció que su modelo Sea-Lion pasaría de Llama a Qwen
como base.Qwen también se convirtió en una marca de consumo. La aplicación Qwen entró en fase beta pública el 17 de noviembre de 2025. Alibaba dijo que superó los 10 millones de descargas en su primera semana
.Capítulo 5 — 2026:4 generaciones en 6 meses
Un comienzo rápido (enero-febrero): el 26 de enero de 2026, Qwen lanzó Qwen3-Max-Thinking, un modelo de razonamiento cerrado. Qwen afirmó que era comparable al GPT-5.2-Thinking, al Claude Opus 4.5 y al Gemini 3 Pro en 19 pruebas (TestingCatalog). El 2 de febrero apareció Qwen3-Coder-Next, un pequeño modelo híbrido de codificación por agencia. Qwen-Image-2.0
fusionó la generación y la edición en un solo modelo el 10 de febrero.Qwen3.5 (febrero): El 16 de febrero de 2026, en vísperas del Año Nuevo Lunar, Alibaba presentó Qwen3.5 para lo que denominó la era de la IA agencial. La Qwen3.5-397B-A17B abierta activa 17 B de los 397B parámetros. Se basa en el diseño híbrido de atención lineal que Qwen3-Next había previsualizado. Un Qwen3.5-Plus alojado añadió un contexto de 1 millón de fichas
. El24 de febrero le siguió una serie mediana. Qwen dijo que su Qwen3.5-35B-A3B superó al Qwen3-235B-A22B-2507 más antiguo. Los modelos pequeños para dispositivos llegaron el 2 de marzo.
Una pausa en el liderazgo (marzo): el 3 de marzo, el líder tecnológico Junyang Lin publicó que renunciaba. Reuters informó que fue la tercera figura importante de Qwen en dejar el cargo en 2026.
Yu Bowen, director de programación posterior al entrenamiento, también se fue, y Hui Binyuan, líder de programación, se unió a Meta en enero (Yicai).El motivo, por cada 36 coronas, fue un plan para dividir a Qwen en equipos horizontales de preentrenamiento, postentrenamiento y modalidad. El 16 de marzo, Alibaba unió sus unidades de inteligencia artificial a un nuevo grupo dirigido por el director ejecutivo Eddie Wu. Para entonces, Alibaba había lanzado más de 400 modelos Qwen abiertos, descargados más de mil millones de
veces.Qwen3.6 (abril): La cadencia no disminuyó. Qwen3.6-Plus se lanzó el 2 de abril como un modelo propietario y hospedado. Esto se ajustaba a un cambio más amplio: SCMP informó que los gigantes chinos de la IA estaban optando por modelos propietarios para obtener ingresos. El lado abierto siguió moviéndose. Qwen3.6-35B-A3B se lanzó con Apache 2.0 el 16 de abril y estaba destinado a la codificación por agencias
.Le siguieron dos más en una semana. Qwen3.6-Max-Preview, una versión preliminar exclusiva y cerrada, llegó el 20 de abril. El 22 de abril, el denso Qwen3.6-27B se lanzó con Apache 2.0. Qwen dijo que había superado a la Qwen3.5-397B-A17B en las principales pruebas de codificación
.Qwen3.7 (mayo-junio): En la Alibaba Cloud Summit del 20 de mayo, Alibaba presentó el Qwen3.7-Max, creado para tareas de agentes a largo plazo. Alibaba dijo que Artificial Analysis la situó en el quinto lugar a nivel mundial y en el primer lugar entre los modelos chinos. Le siguió Qwen3.7-Plus a principios de junio, con un precio de 0,4 USD y 1,6 USD por cada 1 millón de fichas. Ambos permanecieron
cerrados.En julio, CNBC informó que Qwen se integraría en Apple Intelligence en China.
Qwen3.8 (julio-agosto): Bloomberg publicó un adelanto del nuevo buque insignia el 19 de julio. El Qwen3.8-Max alojado se lanzó a principios de agosto. El 12 de agosto, Alibaba liberalizó su base como Qwen3.8-2.4T-A95B
: 2,4 billones de parámetros, 95 B activos (Gigazine).La licencia tenía un nuevo inconveniente. Los proveedores que ganen más de 50 millones de dólares en 12 meses necesitan una licencia comercial. Dos días después, Qwen3.8-27B se distribuyó con Apache 2.0 estándar. El 26 de agosto, Reuters cubrió Qwen3.8-Flash
. Su hermano abierto, Qwen3.8-Flash-Next, se anunció como una versión preliminar de la arquitectura Qwen4.Septiembre: El 20 de septiembre, Qwen-Image-2.1 llegó como un generador de 7B. A diferencia de los modelos de imagen abiertos anteriores de Qwen
, solo se utiliza para fines de investigación.Dos días después, en Apsara 2026, Alibaba dijo que Qwen 4 está «actualmente en formación». Proyectó que Qwen 4.5 y Qwen 5 oscilarían entre 5 y 10 billones de parámetros. No se especificó la fecha, el tamaño ni la licencia para Qwen 4
.Capítulo 6: El ecosistema y el arco de licencias
Elalcance de Qwen creció más rápido que el número de sus parámetros. En septiembre de 2024, Alibaba registró 40 millones de descargas y más de 50 000 modelos derivados. En marzo de 2026, Reuters calculó que tenía más de 400 modelos abiertos y más de mil millones de descargas. El mismo informe dice que la aplicación Qwen alcanzó los 203 millones de usuarios activos mensuales en febrero de 2026
.En el lanzamiento de Qwen3-Max-Thinking en enero de 2026, Alibaba también dijo que Qwen se había convertido en la primera familia de modelos abiertos con más de 200 000 modelos derivados en Hugging Face.
Las licencias cuentan una historia más discreta. Qwen ha pasado de una división restrictiva a una división abierta y a una división deliberada en dos niveles
.| Período | Qué cambió | Ejemplo | ||
|---|---|---|---|---|
| agosto de 2023 | Licencia personalizada, gratuita para menos de 100 millones de usuarios mensuales | Qwen-7B de | junio de 2024 | La mayoría de los tamaños pasan a | Apache 2.0; 72B
| Qwen2 ( | | abril de 2025 | ) Todos los modelos abiertos con Apache 2.0, el buque insignia de Qwen3 de septiembre de 2025 son exclusivos | de Qwen3-Max | (abril-junio de 2026), los niveles Plus y Max son propietarios | ; los de tamaño mediano están abiertos | |
| (agosto de 2026), 2.4 T, pesos abiertos, con un umbral de ingresos de 50 millones de dólares Qwen3.8-2.4T-A95B (septiembre de 2026) | | |||
| Modelo de imagen con licencia exclusiva de | investigación | Qwen-Image-2.1
El patrón es consistente. Los modelos pequeños y medianos siguen siendo permisivos para que los desarrolladores sigan apostando por Qwen. El segmento fronterizo obtiene ingresos a través
de Alibaba Cloud.Cronología
Todas las fechas siguientes están vinculadas en los capítulos anteriores. Los más nuevos primero.
Conclusiones clave
- Qwen comenzó como Tongyi Qianwen, una versión beta empresarial solo por invitación anunciada el 11 de abril de 2023.
- Los pesos abiertos llegaron rápido: Qwen-7B en agosto de 2023 y Qwen-72B a finales de ese año.
- Qwen3 (abril de 2025) incorporó el pensamiento híbrido, 36 toneladas de fichas de entrenamiento y 119 idiomas con Apache 2.0.
- En 2026 se generaron 4 generaciones en 6 meses (de Qwen3.5 a Qwen3.8) y se dividió la estrategia entre código abierto y propietario.
- La Qwen 4 está en fase de formación; la hoja de ruta de Alibaba sitúa a la Qwen 4.5 y la Qwen 5 entre 5 y 10 billones de parámetros.
Recursos:
- Blog de Qwen y QwenLM en GitHub
- Qwen en Hugging Face
- Informe técnico de Qwen (arXiv 2309.16609)
- Informe técnico de Qwen 2.5 (arXiv 2412.15115)
- Informe técnico de Qwen3 (arXiv 2505.09388)
- Alibaba Cloud: hoja de ruta de la conferencia Apsara de 2026
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