Alibaba lance Qwen3.7-Plus : texte, vidéo et images pour 0,4 $/1,6 $ par million de tokens, mais en source fermée

Qwen lance Qwen3.7-Max : un modèle agent de raisonnement avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens

Alibaba a présenté officiellement Qwen3.7-Max le 20 mai 2026 lors de l'Alibaba Cloud Summit, bien que deux versions preview du modèle aient discrètement fait leur apparition sur le classement Arena AI quelques jours plus tôt, sans communiqué de presse ni accès API annoncé. Le modèle texte uniquement obtient un score de 56,6 sur l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, le plaçant cinquième mondial, devant le Gemini 3.5 Flash de Google (55,3) mais derrière GPT-5.5 (60,2) et Claude Opus 4.7 (57,3). Les gains par rapport à son prédécesseur Qwen3.6 Max Preview (51,8) sont concentrés sur le raisonnement scientifique, les tâches agentiques et le code : le benchmark CritPt a progressé de 9,7 points, Humanity's Last Exam de 9,2 points, et Terminal-Bench Hard de 6,9 points. Le modèle dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de tokens, quadruplant la capacité des 256 000 tokens de la version précédente, de quoi ingérer un dépôt de code complet ou une grande pile de documents en une seule requête. Ce qui distingue Qwen3.7-Max des modèles classiques, c'est son architecture orientée agent longue durée. L'équipe Qwen le positionne comme son modèle agentique le plus avancé à ce jour, capable de gérer des tâches s'étendant sur des centaines, voire des milliers d'étapes successives : refactoring de code itératif, automatisation de flux bureautiques, orchestration d'outils sur de longues périodes sans intervention humaine. Le modèle utilise un mode de raisonnement étendu où il génère une chaîne de pensée interne avant de produire une réponse, ce qui se traduit par un volume de tokens considérable : lors des tests d'Artificial Analysis, Qwen3.7-Max a produit environ 97 millions de tokens, contre une moyenne de 24 millions pour les autres modèles du même benchmark. Pour des tâches simples, cette latence supplémentaire n'apporte rien ; pour de la planification complexe ou des pipelines agentiques, c'est précisément là que réside la valeur du modèle. Alibaba s'inscrit dans une course mondiale à l'agent IA autonome, où les grands laboratoires cherchent à dépasser les assistants conversationnels pour atteindre des systèmes capables d'exécuter des projets complets en autonomie. La série Qwen3 illustre la montée en puissance des acteurs chinois dans ce domaine : Alibaba se positionne désormais sixième laboratoire mondial en capacités texte et cinquième en vision selon LM Arena. La tarification de Qwen3.7-Max n'est pas encore annoncée, la version précédente étant facturée 1,30 $/7,80 $ le million de tokens en entrée/sortie sur Alibaba Cloud. Le modèle est propriétaire et fermé, et les tests indépendants sur la fiabilité effective de la fenêtre d'un million de tokens restent à venir, la dégradation du raisonnement sur de très longs contextes étant un problème connu dans l'industrie.

L'équipe Qwen d'Alibaba lance Qwen3.7-Plus avec vision, raisonnement avancé et agents autonomes sur Bailian

L'équipe Qwen d'Alibaba a lancé le 2 juin 2026 le modèle Qwen3.7-Plus, désormais disponible via API sur la plateforme Bailian d'Alibaba Cloud, accessible aux développeurs internationaux sous le nom Model Studio. Ce modèle multimodal comprend les images et les vidéos en plus du texte, ce qui le distingue de son frère jumeau Qwen3.7-Max, exclusivement textuel. Il s'agit d'une capacité de lecture visuelle, non de génération : Qwen3.7-Plus analyse des médias, il ne les crée pas. Au-delà de la vision, le modèle intègre cinq capacités agentiques : raisonnement approfondi, autoprogrammation (il écrit et révise son propre code), invocation d'outils externes et d'API, vérification et test des résultats, et itération autonome jusqu'à l'accomplissement complet d'une tâche. La préversion du modèle s'est classée 16e au classement Vision Arena de LM Arena, plaçant Alibaba au 5e rang mondial des laboratoires en compréhension visuelle. Le modèle texte Max, de son côté, avait obtenu 56,6 points sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, meilleur score d'un modèle chinois à sa sortie. Cette sortie marque un tournant dans la stratégie d'Alibaba : le groupe ne cherche plus seulement à rivaliser sur les benchmarks de raisonnement, mais à proposer des modèles capables d'exécuter des tâches longues et complexes de façon autonome. Pour les développeurs et les entreprises, cela ouvre des cas d'usage concrets comme l'analyse OCR à grande échelle, la lecture automatique de graphiques, l'analyse de séquences vidéo, ou encore l'automatisation de workflows techniques complets. La plateforme Bailian embarque deux mécanismes complémentaires : un système d'apprentissage par renforcement agentique (Agentic RL) qui affine la précision du modèle grâce aux retours d'exécution réels, et des garde-fous de sécurité intégrés pour maintenir les outils autonomes dans des limites opérationnelles prédéfinies, un détail crucial lorsqu'un agent exécute des commandes ou modifie des fichiers en production. Ce lancement s'inscrit dans la vague de modèles agentiques qui déferle sur l'industrie depuis début 2026, face à des acteurs comme OpenAI, Google DeepMind et Anthropic. Alibaba avait déjà dévoilé la génération Qwen3.7 en mai 2026, et la sortie de la variante multimodale complète maintenant l'offre de la famille. Le positionnement au 5e rang mondial en vision, malgré un retard encore visible sur les premiers laboratoires américains, confirme que les équipes chinoises se rapprochent du front technologique à un rythme soutenu. L'enjeu pour Alibaba est de transformer Bailian en plateforme de référence pour les entreprises cherchant à déployer des agents IA capables d'agir dans des environnements réels, pas seulement de répondre à des questions, une bataille qui s'annonce centrale dans les prochains mois.

L'équipe Qwen d'Alibaba publie Qwen3.5 Omni : un modèle multimodal natif pour le texte, l'audio, la vidéo et l'interaction en temps réel

L'équipe Qwen d'Alibaba a publié Qwen3.5-Omni, un modèle multimodal natif capable de traiter simultanément du texte, des images, de l'audio et de la vidéo au sein d'un seul pipeline computationnel. Disponible en trois variantes — Plus (raisonnement complexe), Flash (faible latence) et Light (efficacité) — le modèle phare Qwen3.5-Omni-Plus revendique des résultats de pointe sur 215 sous-tâches de compréhension et de raisonnement audio et audiovisuel, dépassant selon Alibaba le Gemini 3.1 Pro de Google sur la compréhension audio générale, la reconnaissance vocale et la traduction. Son encodeur audio natif (Audio Transformer) a été pré-entraîné sur plus de 100 millions d'heures de données audio-visuelles, et l'architecture supporte des fenêtres contextuelles de 256 000 tokens — soit plus de 10 heures d'audio continu ou 400 secondes de contenu vidéo 720p. Ce lancement marque un tournant dans la conception des modèles multimodaux : on passe des architectures « en patchwork », où des encodeurs spécialisés (comme Whisper pour l'audio) sont greffés sur un socle textuel, à des systèmes entièrement natifs et unifiés. Pour l'industrie, cela signifie des agents vocaux et visuels capables d'interaction en temps réel sans les pénalités de latence propres aux pipelines en cascade. L'architecture Thinker-Talker, couplée à un mécanisme Hybrid-Attention Mixture of Experts (MoE), permet au modèle d'allouer dynamiquement ses ressources selon la modalité dominante — favorisant les tokens visuels lors d'une analyse vidéo, par exemple — tout en conservant un débit compatible avec les services de streaming. Concrètement, les développeurs d'applications vocales, de systèmes de sous-titrage automatique ou d'assistants multimodaux disposent d'un socle technique plus robuste et moins coûteux à exploiter. La course aux modèles omnimodaux s'est accélérée depuis que Google a démontré avec Gemini la viabilité des architectures nativement multimodales, forçant les acteurs comme OpenAI, Meta et Alibaba à répondre. Qwen3.5-Omni s'inscrit dans la stratégie offensive d'Alibaba pour s'imposer comme alternative crédible aux modèles occidentaux, notamment sur les marchés asiatiques et auprès des entreprises sensibles à la souveraineté des données. Deux problèmes d'ingénierie spécifiques à l'interaction temps réel ont été adressés : la stabilité du flux de parole (via un mécanisme baptisé ARIA — Adaptive Rate Interleave Alignment, qui synchronise les tokens texte et audio de nature asymétrique) et la fluidité conversationnelle. Les benchmarks avancés par Alibaba — 8 tests de reconnaissance automatique de la parole, 156 tâches de traduction parole-texte dans des langues spécifiques, 43 tâches d'ASR ciblées — restent à valider par des évaluations indépendantes, mais positionnent déjà Qwen3.5-Omni comme un concurrent direct aux modèles les plus avancés du moment.

💬 L'architecture native, c'est vraiment ce qui change la donne ici. Pas un Whisper greffé sur un LLM avec du scotch, mais un seul pipeline qui ingère tout en même temps, avec 100 millions d'heures d'entraînement audio-vidéo derrière. Les benchmarks Alibaba, bon, à vérifier en conditions réelles — mais le socle technique, lui, a l'air solide.

NVIDIA AI lance Nemotron-Labs-Diffusion : modèle de langage à trois modes, 6 fois plus de tokens par inférence que Qwen3-8B

NVIDIA a publié Nemotron-Labs-Diffusion, une nouvelle famille de modèles de langage disponible en trois tailles, 3, 8 et 14 milliards de paramètres, avec des variantes de base, instruction et vision-langage. La particularité de cette architecture réside dans sa capacité à fonctionner selon trois modes de décodage distincts au sein d'un seul et même jeu de poids : le décodage autorégressif classique (AR), le décodage par diffusion parallèle, et un mode dit de "self-speculation". L'entraînement combine un objectif AR standard et un objectif de débruitage par diffusion, pondérés selon la formule L(θ) = LAR(θ) + 0,3 × Ldiff(θ). Le coefficient 0,3 a été déterminé par ablation sur une plage de 0,1 à 1,0, et s'est révélé optimal pour les deux modes simultanément. La procédure d'entraînement se déroule en deux phases : un trillion de tokens en mode purement autorégressif pour ancrer des priors linguistiques solides, suivi de 300 milliards de tokens supplémentaires avec l'objectif conjoint. Ce modèle répond à un problème fondamental des LLMs déployés en production : les modèles autorégressifs génèrent un token à la fois, ce qui sous-exploite massivement les GPU dans les scénarios à faible concurrence, typiquement les déploiements en edge ou pour un utilisateur unique. Le mode diffusion de Nemotron-Labs-Diffusion génère plusieurs tokens en parallèle par passe, grâce à une attention bidirectionnelle à l'intérieur de blocs contigus, tout en conservant une attention causale entre blocs pour réutiliser le cache KV. Le mode self-speculation est encore plus original : la voie diffusion génère un bloc de k tokens candidats, que la voie AR vérifie en une seconde passe, en validant le préfixe contigu le plus long. Chaque cycle produit entre 1 et k+1 tokens vérifiés, sans modèle auxiliaire ni tête de prédiction séparée, une différence notable par rapport aux approches comme Eagle3 ou Multi-Token Prediction. Les modèles de diffusion pour le langage souffrent depuis leur émergence d'un déficit de précision par rapport aux modèles autorégressifs : ils nécessitent davantage de données pour atteindre des performances comparables, notamment parce qu'ils ne tirent pas parti du biais gauche-droite naturel du langage. NVIDIA tente de résoudre cette tension structurelle en entraînant un modèle unique sur les deux objectifs, ce qui, selon leurs ablations, apporte un gain moyen de +7,48% via le seul ajout de la perte AR, et +5,74% grâce à l'entraînement en deux étapes. La publication de cette famille de modèles s'inscrit dans une compétition intense autour de l'efficacité inférentielle, où Qwen3-8B sert de référence explicite, NVIDIA revendiquant un ratio de 6× tokens par passe vers l'avant. La prochaine étape naturelle sera de voir si ces gains se confirment dans des benchmarks indépendants et des déploiements réels, et si l'approche tri-modale s'impose comme standard pour les futurs modèles hybrides.