Qwen4 foi anunciado

Autoria: Data Science in your pocket · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Qwen4 released · Canal: Data Science in your pocket · 04:15 · Assistir no YouTube

Tópicos: Avaliação e benchmarks de IA, Geração de conteúdo com IA, Modelos de IA, Modelos locais e open source

Resumo

O vídeo analisa uma demonstração de Qwen4, modelo que ainda está em treinamento e não foi lançado oficialmente, capaz de criar uma aplicação 3D interativa de helicóptero em cerca de 15 a 20 minutos. A demonstração é comparada à de Kimi K 3.1, enquanto o vídeo discute as capacidades e a arquitetura que podem servir de referência para Qwen4. O apresentador ressalta que uma demonstração impressionante não comprova confiabilidade em larga escala nem desempenho em benchmarks. Para avaliar o lançamento, recomenda observar documentação, preços, estabilidade da API, benchmarks independentes e os termos de eventuais pesos abertos.

Pontos-chave

Qwen4 ainda está em treinamento e não tem model card, API ou preço publicados.
Uma demonstração atribui a Qwen4 a criação de uma aplicação 3D de helicóptero em aproximadamente 15 a 20 minutos.
A demonstração de Qwen4 é comparada à de Kimi K 3.1, com resultados apresentados em tempos semelhantes.
Qwen 3.8 Max é citado como referência pública próxima, com pontuações em benchmarks, contexto de 1 milhão de tokens e preços divulgados.
Qwen 3.8 Flash Next é apresentado como uma prévia oficial da arquitetura de Qwen4, com muitos parâmetros e poucos ativos por token.
Uma demonstração completa mostra coordenação de geometria, renderização, controles e animação, mas não comprova confiabilidade em milhares de prompts.
Qwen4 é esperado em quatro versões: Max, Plus, Flash e 27B.
Os termos de licença de Qwen4 ainda são desconhecidos, e versões anteriores da família tiveram condições diferentes.
A avaliação do lançamento deve considerar documentação e preços, identificadores estáveis de API, benchmarks independentes repetidos e termos dos pesos abertos.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	A demonstração de Qwen4 antes do lançamento	O vídeo apresenta a criação de uma aplicação 3D de helicóptero e observa que Qwen4 ainda não foi lançado.
01:03	Referências de desempenho e arquitetura	São apresentados resultados de Qwen 3.8 Max e detalhes de Qwen 3.8 Flash Next como referências para Qwen4.
02:08	A demonstração 3D e seus limites	A comparação com Kimi K 3.1 mostra resultados próximos, mas o vídeo alerta que uma demonstração não comprova confiabilidade geral.
03:09	Versões previstas e critérios para avaliar o lançamento	O vídeo comenta as versões esperadas de Qwen4, a incerteza sobre licenças e os sinais a acompanhar antes de considerar o modelo pronto para produção.

Citações

Um prompt, um helicóptero 3D funcional, decolagem, pouso, montagem, vistas explodidas, raio X e estrutura de arame. — 00:00

Esses são os números que Qwen4 precisa superar, não o helicóptero. — 01:03

A diferença entre os dois laboratórios agora é medida em minutos, não em gerações. — 02:39

A pergunta certa não é: ele consegue construir um helicóptero? É: consegue construir seu app e consertá-lo quando ele quebra? — 03:09

A corrida das demonstrações acabou. A corrida da confiabilidade vem agora, e ainda não há um placar para ela. — 04:15

Conceitos e entidades

Qwen4 (modelo): Modelo da Alibaba ainda em treinamento no momento descrito, apresentado por meio de uma demonstração antes do lançamento oficial.
Alibaba (empresa): Empresa que desenvolve a família de modelos Qwen e informou que Qwen4 estava em treinamento.
Kimi K3.1 (modelo): Modelo comparado a Qwen4 em uma demonstração de criação de uma aplicação 3D de helicóptero.
Qwen3.8 Max (modelo): Modelo citado como referência pública próxima, com resultados de benchmarks, contexto de 1 milhão de tokens e preços informados.
Qwen3.8 Flash Next (modelo): Prévia oficial citada como indicação da arquitetura de Qwen4, com atenção híbrida e uma tabela de memória n-gram.
GPQA Diamond (conceito): Benchmark citado para comparar o desempenho de Qwen 3.8 Max.
PaperBench (conceito): Benchmark citado como uma das medidas de desempenho de Qwen 3.8 Max.
OSWorld (conceito): Benchmark citado na avaliação de Qwen 3.8 Max.
Code Arena (conceito): Ranking de programação no qual o vídeo afirma que Qwen 3.8 Max ocupa a quarta posição.
Apache License 2.0 (conceito): Licença mencionada para uma versão anterior de 27B da família Qwen.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Um prompt, um helicóptero 3D funcional, decolagem, pouso, montagem, vistas explodidas, raio X e wireframe. Criado em cerca de 15 a 20 minutos. Por um modelo que a Alibaba ainda não lançou. É o Qwen 4 aparecendo antes da hora. Em 22 de setembro de 2026, a Alibaba disse que o Qwen 4 estava em treinamento. Sem model card, sem API, sem preço. Um mês depois, ele está igualando o prompt de renderização de helicóptero do Kimi K 3.1

00:33 prompt por prompt. Essa diferença é a história. A demonstração chegou antes do produto. O Qwen 4 está numa trajetória muito acelerada. O Qwen 3.5 começou com 397 bilhões de parâmetros. O Qwen 3.8 Max saltou para 2,4 trilhões, com 95 bilhões ativos. O tamanho do Qwen 4 ainda não foi divulgado. O roadmap só diz que o Qwen 4.5 e o Qwen 5 vão escalar para 5 a 10 trilhões. Tudo o que há entre esses modelos é

01:03 inferência. A referência pública mais próxima é o Qwen 3.8 Max. Ele marca 92,6 no GPQA Diamond, 93 no Paper Bench e 86,1 no OS World. Fica em quarto lugar no Code Arena. Context window de 1 milhão de tokens. US$ 2 por entrada, US$ 6 por saída. Esses são os números que o Qwen 4 precisa superar, não o helicóptero.

01:35 A Alibaba já mostrou o projeto. O Qwen 3.8 Flash Next é uma prévia oficial da arquitetura do Qwen 4. São 125 bilhões de parâmetros, mais uma tabela de memória Ingram de 51 bilhões de parâmetros, com apenas 6 bilhões ativos por token. 512 especialistas, 10 roteados mais um compartilhado. Atenção linear híbrida e uma context window nativa de 262 mil tokens, que se estende a 1 milhão. O segredo é ter capacidade sem aumentar o cálculo proporcionalmente.

02:08 Depois, há a demonstração. O mesmo prompt: decolagem e pouso, montagem completa, vista explodida, raio X e wireframe. A Lumina relata que tanto o Qwen 4 quanto o Kimi K 3.1 terminaram em cerca de 15 a 20 minutos. Não é um benchmark: é uma aplicação 3D completa, criada de ponta a ponta. Lado a lado, os resultados são parecidos. Ambos ficam na mesma faixa de 15 a 20 minutos. Ambos oferecem o mesmo

02:39 modelo de interação: decolagem, montagem, vistas explodidas e modos de inspeção. A diferença entre os dois laboratórios agora é medida em minutos, não em gerações. Mas uma demonstração impressionante não é um benchmark. Ela prova que o modelo consegue coordenar geometria, renderização, controles e animação em um único projeto. Não prova confiabilidade em 10 mil prompts. A pergunta certa não é: ele consegue construir um helicóptero? É:

03:09 ele consegue criar seu app e depois consertá-lo quando der problema? Espera-se que o Qwen 4 chegue em quatro versões: Max, Plus, Flash e uma de 27B. A versão de 27B é a que os desenvolvedores que trabalham com pesos abertos estão acompanhando. O histórico recente do Qwen é variado. O último modelo de 27B foi lançado sob a licença Apache 2.0. O Qwen 3.8 Max veio com uma licença personalizada e um gatilho de receita de US$ 50 milhões. Os termos do Qwen 4 ainda são desconhecidos.

03:44 Quando o Qwen 4 for lançado, ignore o vídeo de lançamento. Observe quatro coisas: um model card com context window e preços reais, identificadores de API estáveis, benchmarks independentes executados mais de uma vez e pesos abertos com termos aceitáveis para você. O helicóptero chamou nossa atenção. Essas quatro coisas vão decidir se ele serve para produção. O Qwen 4 ainda não é um modelo lançado. É um aviso: uma demonstração de nível de fronteira feita por um modelo ainda em treinamento, chegando

04:15 na mesma faixa de 15 a 20 minutos que o Kimi K 3.1. A corrida das demonstrações acabou. A corrida da confiabilidade vem a seguir, e essa ainda não tem tabela de classificação.

Transcrição original

[00:00] One prompt, a working 3D helicopter, takeoff, landing, assembly, exploded views, x-ray, and wireframe. Built in roughly 15 to 20 minutes. By a model Alibaba still has not launched. This is Qwen 4 showing up early. On September 22nd, 2026, Alibaba said Qwen 4 was in training. No model card, no API, no price. One month later, it is matching Kim i K 3.1’s helicopter render

[00:33] prompt for prompt. That gap is the story. The demo is here before the product. Qwen 4 sits on a very fast ladder. Qwen 3.5 started at 397 billion parameters. Qwen 3.8 max jumped to 2.4 trillion with 95 billion active. Qwen 4’s size has not been published. The roadmap only says Qwen 4.5 and Qwen 5 will scale to 5 to 10 trillion. Everything in between is

[01:03] inference. The closest public proxy is Qwen 3.8 max. It scores 92.6 on GPQA Diamond, 93 on Paper Bench, and 86.1 on OS World. It ranks fourth on Code Arena. 1 million token context. $2 input, $6 output. Those are the numbers Qwen 4 has to beat, not the helicopter.

[01:35] Alibaba has already shown the blueprint. Qwen 3.8 Flash Next is an official preview of the Qwen 4 architecture. 125 billion parameters plus a 51 billion parameter Ingram memory table with only 6 billion active per token. 512 experts, 10 routed plus one shared. Hybrid linear attention and a native 262K context that extends to 1 million. The trick is capacity without proportional compute.

[02:08] Then there is the demo. The same prompt, takeoff and landing, full assembly, exploded view, X-ray, wireframe. Lumina reports both Qwen 4 and Kimi K 3.1 finishing in roughly 15 to 20 minutes. Not a benchmark, a complete 3D application built end to end. Side by side, the outputs are close. Both land in the same 15 to 20-minute window. Both deliver the same

[02:39] interaction model, takeoff, assembly, exploded views, and inspection modes. The gap between the two labs is now measured in minutes, not generations. But an impressive demo is not a benchmark. It proves the model can coordinate geometry, rendering, controls, and animation in one project. It does not prove reliability across 10,000 prompts. The right question is not, can it build a helicopter? It is,

[03:09] can it build your app then fix it when it breaks? Qwen 4 is expected to arrive as four tiers, Max, Plus, Flash, and a 27B. The 27B is the one open-weight developers are watching. Qwen’s recent history is mixed. The last 27B shipped under Apache 2.0. Qwen 3.8 Max came with a custom license and a $50 million revenue trigger. Qwen 4’s terms are still unknown.

[03:44] When Qwen 4 ships, ignore the launch video. Watch four things, a model card with real context and pricing, stable API identifiers, independent benchmarks run more than once, and open weights with terms you can live with. The helicopter got our attention. Those four things decide whether it belongs in production. Quinn 4 is not a released model yet. It is a warning shot, a frontier class demo from a model still in training, arriving

[04:15] in the same 15 to 20-minute window as Kimi K 3.1. The demo race is over. The reliability race is next, and that one has no leaderboard yet.