Kína mesterségesintelligencia-alapú szuperszámítógépet küld az űrbe, és a műholdak első csoportját máris fellőtték. A nevével a Cixin Liu regényekre és a belőlük készült televíziós sorozatokra, azaz a Háromtest-trilógiára utaló Három-test Számítási Csillagkép projektben tervezett 2800 műholdból tizenkettő májusban pályára állt.

Amikor teljesen elkészül, a szuperszámítógép-hálózat gyors űrbéli adatfeldolgozást fog végezni. A tevékenységre azért ott kerül sor, mert gyorsabb, mintha földi számítástechnikai eszközökre támaszkodnának az információk bolygónkra juttatásában, majd visszaküldésében. Másrészt, szintén komoly előny, hogy nincs szükség a földi szuperszámítógépek megfelelő hűtéséhez nélkülözhetetlen, óriási mennyiségű vízre.

Minden egyes műhold nyolcmilliárd paraméteres mesterségesintelligencia-modellt hordoz, a nyers adatokat azok dolgozzák fel a földkörüli pályán. A másodpercenkénti irdatlan adatmennyiséget jelentő trillió műveletre képes, masszív számítási kapacitással a Három-test a világ leghatékonyabb szuperszámítógépeivel fog versenyezni.

Az északnyugati Csiucsüan város Műholdkilövő Központjából felbocsátott műholdak egyedülálló tudományos objektumokat szállítanak. Gammasugarak kitörésének észlelésétől kezdve a Föld digitális ikreinek létrehozásáig, változatos tevékenységekre képesek. Szinte mindent detektálnak, hogy például segélyszolgálatokat és más iparágakat információkkal lássanak el.

Az űrbéli számításokban ugyan nincs sok új, viszont ez az első komolyabb megvalósítás. Népszerűek és egyelőre inkább elméletiek a felhőszámítások a világűrben kezdeményezések, magáncégek, például az Axiom Space és Jeff Bezos Blue Originje tervezik is számításokat végző saját műholdak fellövését.

A földi adatközpontok a Nemzetközi Energiaügynökség felmérése alapján 2026-ig annyi energiát használnak el, mint Japán. Ezzel szemben, a földkörüli pályára állítottak sokkal jobban hozzáférnek a napenergiához, az általuk termelt hőt a világűrbe sugározzák, mindezzel pedig csökkentik az energiaszükségletet és a széndioxid-lábnyomot.

A 2800 műhold első tizenkettőjének útra bocsátásával, a földkörüli szuperszámítógépek versenyében Kína megelőzte az Egyesült Államokat. Egyelőre persze nem lehet tudni, melyikük valósítja meg elsőként a teljes projektet.

Sam Altman, a mesterségesintelligencia-fejlesztésekben élenjáró OpenAI vezérigazgatója egy kiszivárgott beszélgetésben elmondta, hogy a vállalat „MI-társakat” fejleszt. A hír szenzációértékét nem az jelenti, hogy a munka oroszlánrészét az újonnan felvásárolt, MI-hardverfejlesztésben érintett io designcég végzi, hanem a munkát vezető szakember személye: Jony Ive, az Apple korábbi legendás formatervezője, a 6,5 milliárd dollárért megvett io vezetője.

A titokzatos eszköz érzékelni fogja a felhasználó környezetét, zsebben is elfér, nincs képernyője, és nem szemüveg, mindezeken túl az asztali számítógép/laptop és az okostelefon mellett, a harmadik legfontosabb eszköznek szánják. Altman szerint 2026 végéig több mint százmilliót forgalmaznak belőle, amellyel az akvizíció további egybillió dollárral növeli az OpenAI értékét.

Jony Ive a siker garanciájának ígérkezik.

Altman egyébként nem egyetlen eszközről, hanem komplett eszközcsaládról beszélt, de 2026 és annak is inkább a második fele előtt nem kerül kereskedelmi forgalomba. Az infók eddig hétpecsétes titoknak számítottak, és most sem árult el sokat. A fejlesztést már tavaly rebesgették, aztán meg is erősítették, arra viszont árgus szemekkel vigyáznak, hogy a versenytársak semmi érdemi adatot ne tudjanak meg, nehogy megjelenés előtt lemásolják az eszközt.

A CEO utalt arra, hogy a készülék feltűnésmentes lesz, teljes mértékben ismeri a felhasználó életét és környezetét, és a MacBook Pro és az iPhone mellé tesszük majd az asztalra. Szerinte népszerű lesz, és hamarabb eléri a százmillió darabos értékesítést, mint bármely cég bármilyen eddigi új terméke.

Ive nem akart semmiféle testen viselhető technológiát, és Altman azokat a híreszteléseket is cáfolta, melyek szerint az OpenAI okostelefont fejlesztene. Mindketten abból indultak ki, hogy a felhasználó figyelmét el kell vonni a képernyőtől, leszoktatnák őket róla. Ive egy interjúban elmondta, hogy következő termékének fejlesztését az iPhone-hoz kapcsolható, „nem-szándékos következményekben” való érintettsége vezérli.

„Szerencsések vagytok, hogy az általunk valaha is készített legnagyobb dolog részesei lehettek” – hívta fel Altman az OpenAI alkalmazottainak figyelmét, Ive pedig új designirányzatként beszélt a projektről, majd felidézte a régi szép időket, amikor szorosan együttdolgozott Steve Jobsszal, az Apple 2011-ben elhunyt legendás társalapító-vezérigazgatójával.

Most ugyanezt érzi az Altman-nel kialakult munkakapcsolatáról.

A generatív MI-eszközök egyre hasznosabbak a közösségimédia-használatban: tervezéstől ütemezésig, a tartalomkészítés rutinfeladatainak automatizálásáig komoly segítséget jelentenek. Gombamód szaporodnak is, ma már platformok és alkalmazások sokasága áll rendelkezésünkre. Bernard Marr jövőkutató tizenötöt ajánl figyelmünkbe.

Az influenszer-berkekben nagyon népszerű CapCuttal bárki könnyedén készíthet, szerkeszthet és megoszthat videókat. MI-je ötleteken való agyalást, keresőoptimalizálást, személyre szabott avatárokat, szkriptből azonnali videógenerálást kínál.

A korábban is népszerű Canva közösségi tartalmak kidolgozását leegyszerűsítő és automatizáló Magic Studioja (Magic Write és Magic Media) prompt-alapú szöveg- és képgenerálást kínál, és ha különböző csatornákon, hálózatokon átívelve dolgozunk, egyetlen egyszerű utasítással minden mindenre újraformázható. Csoportmunkára szintén ajánlják.

A közösségimédia-menedzserek körében népszerű Buffert tartalmak különféle hálózatokban történő újramegjelentetésére találták ki. Az OpenAI-technológián alapuló MI-asszisztense ötletel, más tónusban és más közönségek számára ír át anyagokat.

A „minden egyben” ContentStudio közösségimédia-posztok elkészítési, ütemezési és elemzőtechnikáit integrálja össze, MI-asszisztensét úgy finomhangolták, hogy a fogyasztói elköteleződést ösztönző bejegyzéseket, feliratokat készítsen. Marr a nagyobb platformok közötti ugrálást biztosító, felhasználóbarát dashboardját emeli ki. A ContentPen funkció pedig a cég profiljához passzoló blogok generálásában segít.

A korábban Adobe Spark néven futott, kisvállalatoknak és független tartalomkészítőknek kiemelten ajánlott Adobe Express szinte bármilyen digitális tervezőfeladatban segít. A szöveg- és képgenerálást a fejlesztő szabadalmaztatott saját modellje, az Adobe jogtiszta gyakorlóadatain pallérozódott Firefly végzi.

Az Anyword a másolatkészítést és a teljesítményelemzést automatizálja, a Contlo generatív MI-natív e-kereskedelmi marketingplatform üzleti felhasználóknak, A HoolSuite közösségi menedzsmentplatform MI íróasszisztense, az Owly szintén a tartalomgenerálás automatizálása felé tett lépés. A Lumen5 blogbejegyzéseket alakít át videóvá, az Omnkey hirdetéseket és más kreatív tartalmakat generál.

Marr még a Predis.ai, a Scalenut, a Sprout Social, a Vista Social és a Faceless.video MI-alapú eszközökre hívja fel a figyelmünket. De ez csak a kezdet – hangsúlyozza, mert a közeljövőben a technológiák exponenciális növekedése várható. Lényeg, hogy mindig megtaláljuk az igényeinknek legmegfelelőbbeket, ami viszont egyre nehezebb lesz az irdatlan mennyiségű választékban. 

Andrew Ng gépitanulás-szakértő szerint az üzletiérték-teremtésben alulértékelt a mesterséges intelligencia által a különböző feladatok végrehajtását nemcsak olcsóbbá tevő, de fel is gyorsító szerepe.

Kódírásban az MI megváltoztatja a jelenlegi állapotokat; segítségével, jóval kisebb ráfordítással és alacsonyabb költségen fejleszthetők szoftverek, rövidebb az ötlet és a működő prototípus megvalósulása között eltelt idő. Az elképzelések tesztelése, a felfedezés és feltalálás módja is megváltozik, mert teljesen más havi húsz, mint havi egy ötletet letesztelni.

Az MI-vel támogatott automatizációval például az ügyfélszolgálat is olcsóbb, mint az emberekkel teli hívásközpontokban. Sok vállalat költségek megtakarítása mellett a növekedésbe – vagy még inkább abba – is akar invesztálni, márpedig minél több a megtakarítás, annál nagyobb a növekedés lehetősége. A kevésbé értékelt gyorsaság viszont ugyanígy jelentős új értékeket eredményezhet.

Ng több területen látja a mintázat érvényesülését. Forgatókönyveket vázol fel róluk.

Ha az MI-t használó hitelező napok helyett percek alatt jóváhagy kölcsönöket, több lesz a hitelfelvételi lehetőség. Humán ellenőrzésre persze szükség van, a gyors hitelnyújtási lehetőség viszont mindenképpen megnyitja a piacot új ügyfelek előtt, és segíti a döntésre várókat.

Ha felsőoktatási intézmény percek, s nem napok alatt, MI használatával visszajelez a diákoknak a házi feladatokról, az automatizálás miatti költségcsökkenés mellett, a gyors visszacsatolás egyben a jobb tanulást is elősegíti.

Ha online eladó gyorsabban hagyja jóvá a vásárlásokat, több lesz az értékesítés. A hirdetésvásárlást elfogadó sok online platformon a jóváhagyási folyamat órákig, napokig is eltarthat. Ha ez felgyorsul, az eladó gyorsabban tesz szert bevételre, a hirdetéseket vásárló ügyfél pedig percek alatt fel tudja adni a hirdetést, gyorsabban tesztelhet ötleteket, értékesebbé teheti a reklámozott terméket.

Ha a vállalat értékesítési osztálya prioritást ad a potenciális ügyfeleknek, és napok helyett percek vagy órák alatt válaszol nekik, több üzlet üthető nyélbe. Az ajánlatkérésekre gyorsabban reagáló cégek több ügylethez jutnak hozzá.

A 2010-es években az üzleti világ megkerülhetetlen elemévé vált felhőszámítások folyamatosan biztosítják teljesen új szolgáltatás- és termékkategóriák, üzleti modellek megjelenését. Vállalatok ma már nem feltétlenül csak IT-infrastruktúraként, hanem stratégiai lehetőségként is tekintenek rá.

A technológia használatában azonban – cégmérettől függetlenül – visszatérő hibákat vétünk. Bernard Marr jövőkutató 2025-ben különösen aktuális ötre hívja fel a figyelmet.

Például nem stratégiailag közelítjük meg, holott a számítási felhő nemcsak szoftver- vagy platformszolgáltatásokból, adatközpontokból és online tárolásból áll. Ha viszont csak ezekért, kizárólag technológiaként tekintünk rá, nem tudjuk kiaknázni az általa nyújtott összes lehetőséget. Globális szereplővé vált hajdani garázscégek pontosan ezt ismerték fel: örökölt rendszereiket nem csak csillogó-villogó új szerverekre költöztették, hanem teljes üzleti modelljüket is újragondolták.

Másik probléma a biztonság nagyvonalú kezelése, figyelmen kívül hagyása. Azt hisszük, hogy a felhőszolgáltató mindent megtesz, és például az Amazon, a Google vagy a Microsoft rendszerét egyébként sem könnyű meghackelni. Sajnos nincs így, egyrészt, mert a kliensoldali rossz konfigurációk külső és belső adatlopásokhoz vezethetnek, másrészt, mert felhőarchitektúrákon is találhatók biztonsági rések. Az „első a biztonság” vállalati kultúra kialakítása, például MI-alapú adathalászat-ellenes megoldások bevezetése fontos lépés a probléma kezeléséhez.

Gondot okoz az is, ha a cég felhő- és MI-stratégiáját nem tudjuk szinkronba hozni egymással. A felhőszámítás méretezhetőséget, telepíthetőséget és az összes szükséges adathoz való hozzáférést biztosítja az MI-algoritmusoknak. Az MI-vel a felhőszolgáltatások optimalizálhatók, csökkenthető az adatközpontok energiafogyasztása. Sok vállalat mindezek ellenére külön kezeli a két technológiát, ami komoly hiba.

Az MI-vel kapcsolatos kiadások eltitkolása szintén téves lépés. Maguk a felhőszámítások sem olcsók, a mesterséges intelligenciával pedig tovább emelkednek a költségek. Ha nem tudjuk ellenőrizni – mivel ezek a rendszerek általában 24/7 működnek –, akkor irdatlan számlák érkezhetnek.

Egy Gartner-felmérés alapján a vállalatok 95 százaléka úgy érzi, hogy meglévő felhőszolgáltatójához van kötve, és nehézségekbe ütközne a szolgáltatóváltás. A túlzott függés korlátozhatja új technológiák bevezetését, új stratégiák tesztelését. Célszerűbb több-szolgáltatós modellben gondolkodni, felkarolni a nyílt forrású technológiákat, moduláris architektúrákat és a virtualizációt.

Az MI komoly gondokat okozhat bíróságoknak.

A nagy nyelvmodellek egyik hibája, hogy – ugyan már kevesebbszer, mint egy-két éve, de még mindig – hallucinálnak: valótlanságokat állítanak, történeteket találnak ki. A fejlesztővállalatok jogászoknak is értékesítenek generatív MI-eszközöket, és bár megbízhatónak mondják őket, mégsem mindig azok.

Az első bírósági hallucinációs történeteket 2023-ban jegyezték fel. A jelenség azóta markánsabb, terjedése nemhogy lassult volna, hanem felgyorsult. Sajnos ezek nem egyszeri esetek obskúrus cégekkel, ismert irodák is vétenek kínos hibákat mesterségesintelligencia-használatukkal. A hibák nem jogászok által írt dokumentumokban, például szakértői beszámolókban szintén előfordulhatnak.

Generatív MI írja meg ezeket a vitatható igazságtartalmú szövegeket, készíti el a szóban forgó anyagokat, amelyeket aztán bírósági vallomásokba, tanúskodásba is belefoglalnak. Pedig ha az ügyvédek mindig betartanák az érvényben lévő szabályokat, és alaposan megvizsgálnák bíróság elé tárt anyagaikat, kisebb lenne a felhajtás, és talán a probléma is könnyebben megoldódna.

A bírók egyre mérgesebbek az MI hallucinációi miatt.

Pár hete egy kaliforniai bíró felfigyelt egy ügyvédi iroda érveire a beadványukban. Az idézett cikkek alapján ugyan többet tudott meg az érvekről, de a cikkek nem léteztek. További részleteket kért az irodától, válaszként pedig a korábbinál is több furcsaságot, hibát tartalmazó tájékoztatót kapott. A bíró a hibákat megmagyarázó (eskü alatti) tanúvallomásra utasította az ügyvédeket, és így tudta meg, hogy egyikük a Google Geminijét és jogra specializálódott MI-modelleket használt a dokumentum megírásához. A modellek hamis infókat generáltak. A bíró végül 31 ezer dollár bírságot szabott ki az irodára.

Május közepén egy másik kaliforniai bíró is hallucinációt kapott kézhez egy, az Anthropic MI-fejlesztő által készített beadványban. Az MI-cég a lemezkiadók ellene indított szerzői jogi perében használta az anyagot. Csakhogy az Anthropic egyik ügyvédje Claude-ot, a saját fejlesztésű MI-t kérte meg, hogy keressen idézetet egy jogi témájú cikkhez, mire az MI rossz címet és szerzőt adott meg. Az Anthropic elismerte: a hibát senki nem vette észre, pedig többen átnézték a dokumentumot.

Egy harmadik eset: miután az izraeli rendőrség pénzmosás vádjával letartóztatott egy személyt az ügyészek kérelmezték a bírótól az illető telefonjának bizonyítékként történő megőrzését. Kérvényükben nemlétező törvényekre hivatkoztak. A gyanúsított ügyvédje erre megvádolta őket, hogy dokumentumuk MI-hallucinációkat tartalmaz. Az ügyészek elismerték, hogy ez így igaz, mire a bíró feddésben részesítette őket.

Az esetek komoly problémára mutatnak. Bíróságok pontos és hivatkozásokkal alátámasztott dokumentumokat használnak. MI-modellek ugyan időt spórolnak meg jogászoknak, de gyakran pont ezekben a feladatokban sülnek fel csúfosan.

Virális hatást ért el egy néhány másodperces TikTok-videó, amelyen egy fiatal nő látszatra áttetsző, üvegszerű okostelefonon görget, mire a felhasználók azt állították, hogy ez a Nokia új – átlátszó – készüléke.

A rövid klipet @askcatgpt posztolta. Egy nő sorban áll rajta egy boltban, miközben lenéz egy átlátszó okostelefonra, mozdulatai pedig a jól ismert görgetést utánozzák.

A szokatlan látványról hamar elkezdtek találgatni a kommentekben. Néhány felhasználó azonnal kijelentette, hogy ez a legújabb, csúcskategóriás Nokia-okostelefon. A Nokia azonban semmiféle átlátszó készülékre vonatkozó bejelentést nem tett.

Nem is volt az, hanem egy mobiltelefon-látszatot keltő, egyszerű akrillap, egy metafon, elgondolkodtató koncepcióval. Az elképzelés lényege a fizikai telefonálási szokások anélkül történő megzavarása, hogy tényleges képernyőre vagy alkalmazásokra hagyatkoznánk. A pszichológiai kísérlet célja, hogy a felhasználók elgondolkodjanak a viselkedésükön.

Egy következő videóban, az @askcatgpt (CatGPT) mögötti Macska (a chat szóhoz hasonló írású Cat) tisztázott mindent. Az iPhone-formájú átlátszó tárgyat egy barátja tervezte, és ő nevezte el metafonnak.

Ha ennyire függünk a telefonjainktól, a függőség esetleg csökkenthető, ha telefonnak tűnő, de a technológiája nélküli tárgyat kapunk a kezünkbe. Ismerősnek látszik, el is fér a zsebünkben – magyarázza a nő.

A mélyebb problémára rávilágító ötlet sokakat megragadott: ezeket az eszközöket azért találták fel, hogy az embereket közelebb hozzák egymáshoz, hatásuk viszont ellentétes: növelik a közöttünk lévő távolságot.

A nő azonban azt is hozzátette, hogy a metafon óta, valószínűleg nem használja kevesebbszer okostelefonját, viszont az ötlettel elgondolkodtatott, beszélgetéseket, vitákat indított el, és igazából ezek számítanak.

Ez is volt a cél.

Az üzleti és a fogyasztói világban használt mesterségesintelligencia-technológiák legújabb divathulláma az MI-ágensek, a generatív MI mostani csúcspontja körül bontakozik ki. A ma már klasszikus chatbotokkal, a ChatGPT és mások korábbi változataival összehasonlítva, az ágensek ahelyett, hogy egyszerűen kérdéseket válaszolnak meg vagy információt generálnak, számunkra cselekszenek, más eszközökkel és szolgáltatásokkal lépnek (interfészekként) kapcsolatba. Komplex feladatokat hajtanak így végre.

Egyelőre nem váltak mainstreammé, még nem jött el a „ChatGPT pillanatuk”, mint a nagy nyelvmodelleknek (LLM) az OpenAI chatbotjának nyilvánossá tétele volt. Viszont közeleg, és rendkívül komoly következményei lesznek, az MI-asszisztensek az élet összes aspektusát meghatározzák majd. Mielőtt ez megtörténik, nem árt tisztázni az ágensekkel kapcsolatos hamis mítoszokat.

Az egyik szerint alapvetően csak jobb chatbotokról van szó. Nem azok, mert cselekszenek, honlapokkal, digitális szolgáltatásokkal és szoftverekkel folytatnak interakciókat, azaz rengeteg munkát megspórolhatnak nekünk. Egyetlen monolitikus nyelvfeldolgozó eszköz (például chatbot) helyett hierarchikusan elrendezett, LLM-megoldás köré szervezett, különböző feladatokra specializálódott egymástól független alkalmazásokból és eszközökből tevődnek össze.

Szintén téves elképzelés, hogy az ágensek csak korlátozott számú feladatot képesek végrehajtani. Idővel lényegében minden olyat megtesznek majd nekünk, amire az okostelefonokat használjuk ma, és ez elég gyorsan be fog következni. Később teljes filmeket készíthetnek, céget vezethetnek, bonyolult virtuális világokat teremthetnek, karakterekkel együtt.

A harmadik tévedés, hogy az ágensek nem verhetők át, nem manipulálhatók. Tanulmányok bizonyítják az ellenkezőjét, ráadásul, mint tudjuk, a technológia fejlődésével a cyberbűnözők lehetőségei is folyamatosan nőnek.

Az MI-ágensek nem azonosak az AGI-val, az általános mesterséges intelligenciával. Az AGI ismereteit és készségeit mindenféle probléma, és nem csak egy problémacsoport megoldására összpontosítja (amire betanították). Az ágensek inkább az AGI felé vezető potenciális lépést jelentenek.

Téves az a vélekedés is, hogy emberi input és felügyelet nélkül is képesek dolgozni. Elméletben talán így van, a gyakorlatban viszont nem lenne jó. Hibákat vétenek, sok területen rosszabbak nálunk, a felelősség pedig a miénk. Ha teljes egészében nélkülünk ténykednének, az adataink feletti kontrollt is elveszítenénk.

Az Egyesült Államok több mint tizennyolcezer rendőrsége nagy függetlenséggel rendelkezik, túlnyomó többségük maga dönt arról, hogy például milyen technológiára költsön. Az utóbbi években egyre nagyobb mértékben vásárolnak kamerákat, rendszámtábla-olvasó, lövésdetektor szenzorokat, drónokat és az adattömegben eligazodó mesterségesintelligencia-eszközöket.

Ezekkel a megoldásokkal időt nyernek, kompenzálják a súlyosbodó munkaerőhiányt, és közelebb kerülnek esetek felderítéséhez. Másrészt viszont például az MI bevezetése több kérdést felvet: ki dolgozza ki a használati szabályokat, mikor megy át a hatékonyság megfigyelésbe, mennyire láthatja át a nyilvánosság az egészet?

Már többször előfordult, hogy a rendőrség és az általa szolgálni hivatott közösség ellentétbe került új technológiák, például a drónok miatt: egyrészt valóban gyorsan segítettek tisztázni bűnügyeket, másrészt viszont lakosok sokszor panaszkodtak az ember nélküli légi járművek tevékenységére, mert úgy érezték, megfigyelik őket.

Egyelőre nincs átfogó szövetségi szabályozás az új technológiák rendőrségi felhasználásáról. Nagy a mozgástér, először kipróbálják őket, tesztelik a közösség reakcióit.

A kaliforniai Veritone különleges követőtechnológiája növeli a megfigyeltség-érzetet. Mivel az arcfelismerés használata bizonytalan – bár növekvő tendenciát mutat –, egyes szövetségi államokban, nagyvárosokban tiltott, viszont más MI-módszerek szintén segítik a hatékony rendőri munkát, és az új eszköz pontosan ilyen.

Arc helyett olyan jegyeket használ az azonosításhoz, mint a testméret, a nem, a hajszín és -stílus, az öltözködés, kiegészítők stb. Népszerű a rendőrségnél, mert megkerüli a biometriát, biometrikus adatok használata nélkül is biztosra lehet menni vele.

Jogi szakértők szerint az ilyen technológiákat fejlesztő cégeknek először független szervezetekkel kellene teszteltetniük, a rendőrség pedig csak a közösség engedélyével használhatná, pontosítanák, mikor alkalmazhatják azokat, s mikor nem.

A kínai Alibaba nyolc nagy nyelvmodellről tett közzé súlyokat. Mindegyik használ (be- és kikapcsolható) következtetőmódot. Kettő, a Qwen3-235B-A22B és a Qwen3-30B-A3B „szakértők keveréke” architektúrát használ, előbbi 235 milliárd, utóbbi 32 milliárd paraméteres, amelyekből 22, illetve 0,6 milliárd mindig aktív. A többi hat tömörített, nagy nyelvmodell (LLM) szabványokhoz képest kisebb modell, de ők is következtetnek.

A Qwen3 család közel kétszer annyi adaton alapul, mint a Qwen2.5. Több nyelven, régióspecifikus nyelvjárásokban (haiti, luxemburgi, keleti jiddis stb.) és kevésbé ismert ausztronéz nyelveken is gyakoroltatták. A hosszabb és komplexebb adatok felé tartó előképzés három szakaszt foglalt magába.

A fejlesztők hosszú gondolatláncokon (Chain-of-Thought, CoT) gyakoroltatták a modelleket. A CoT területek olyan széles skálájára vonatkozott, mint a kódolás, mérnöki tervezés, logikai következtetés, matematika, tudomány és technológia.

A feladatok sikeres elvégzését jutalmazó modell erősítette meg. A fejlesztésben lévő MI-kkel szintetikus adatokat generáltattak a nem-következtető módhoz. Ezt követően jött a saját módszertanú megerősítéses tanulás, hogy sikeresen kövessenek utasításokat, speciális formátumban hozzanak létre outputokat, és ágensekként cselekedjenek.

A teljesítményteszteken a Qwen3-235B-A22B és a Qwen3-30B-A3B ugyanolyan jó vagy egyenesen jobb eredményeket ért el, mint a vezető nyílt súlyú modellek. A maradék hat közül a Qwen3-4B szintén jól teljesített, a többi eredményét az Alibaba viszont nem tette közzé.

Kódolási feladatokban (LiveCodeBench, Codeforces) a Qwen3-235B-A22B az OpenAI o1-et, a DeepSeek-R1-et, a Gemini 2.5 Pro-t egyaránt felülmúlta, az OpenAI o4-mini viszont jobbnak bizonyult. Matematikai képességek és egyéb problémamegoldó kérdések terén csak a Google-modell (Gemini) vizsgázott jobban.

A Qwen3-30B-A3B a kategóriájában rivális Google és DeepSeek (V3) modelleknél jobbnak, az OpenAI GPT-40-nél viszont rosszabbnak bizonyult. A Qwen3-4B szintén kompetitív volt, a DeepSeek V3-at például két kódolási teszten is legyőzte.

Mit jelent mindez?

Elsősorban azt, hogy a Qwen3-mal folytatódik a Kínában fejlesztett nyílt súlyú és nagyteljesítményű nyelvmodellek diadalútja. Az Alibaba elmondta: úgy tervezték őket, hogy ágensrendszerekben ők gondolkodjanak. A be- és kikapcsolható következtetéssel pedig kontrollálható az ágenses és más alkalmazások költsége.