Latest developer news about qwen, summarized in Vietnamese by AI.
Tines 3B cho phép người dùng miễn phí tích hợp mô hình riêng, trong đó Qwen 3.6 27B thể hiện khả năng vượt trội.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tận dụng mô hình AI lớn tự chủ như Qwen 3.6 không chỉ là công cụ hiệu suất cao mà còn là giải pháp tiết kiệm chi phí và linh hoạt cho các dự án cá nhân hoặc doanh nghiệp nhỏ.
ByteDance (Doubao) và Alibaba (Qwen) phải tắt các tính năng AI companion (tương tác cảm xúc) trước ngày 15/7 do quy định mới của Trung Quốc cấm các bot mô phỏng nhân cách và tương tác cảm xúc kéo dài, nhưng vẫn cho phép AI phục vụ năng suất. Người dùng lo ngại mất dữ liệu trò chuyện và hỗ trợ tinh thần. Chính sách này nhằm hạn chế rủi ro nghiện, tổn hại tâm lý và lộ lọt dữ liệu.
Những quy định mới của Trung Quốc về AI nhân hóa sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến các công nghệ tương tác nhân dạng người, giúp lập trình viên hiểu rõ về xu hướng quản lý an toàn và đạo đức trong AI, từ đó xây dựng các giải pháp phù hợp với thị trường mới.
Qwen 3.0 Image Pro hỗ trợ đầu vào lên đến 4.5k tokens, tạo bố cục phức tạp như báo, menu hay đề thi trong một lần sinh. Nó tái tạo chi tiết tinh xảo (như nét mặt, lỗ chân lông) với độ chính xác cao, thậm chí render chữ nhỏ 10px và đa ngôn ngữ (12 ngôn ngữ, 20+ font). Ngoài ra, nó mô phỏng chân thực giao diện web, game hay livestream nhờ tích hợp kiến thức bên ngoài.
Lập trình viên nên đọc bài này vì công nghệ này không chỉ tạo ra hình ảnh thực tế cho UI/UX, mà còn giúp tối ưu hóa thiết kế giao diện phức tạp, từ các giao diện web chuyên nghiệp đến game hoặc hệ thống quản lý dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian phát triển và nâng cao chất lượng sản phẩm.
Alibaba đã phát triển thành công một công cụ CLI hoàn toàn tự động bằng AI Qwen3.8-Max trong 16 ngày, với 265 lần commit và 127 pull request trên GitHub mà không cần sự can thiệp của con người.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa quá trình phát triển phần mềm từ ý tưởng đến triển khai, giúp tiết kiệm thời gian và mở rộng khả năng sáng tạo trong công việc.
Alibaba vừa tung ra Qwen-2.5-Pro, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) open-weights cạnh tranh trực tiếp với GPT-4, khiến cuộc đua AI trở nên khốc liệt hơn khi thiết lập tiêu chuẩn mới cho các mô hình mã nguồn mở.
Lập trình viên nên đọc bài này vì Alibaba Qwen-2.5-Pro không chỉ là một mô hình AI mạnh mẽ mà còn thể hiện cách tiếp cận mới về tính mở rộng và tính mở rộng mở rộng trong kiến trúc mô hình, có thể mang lại những công cụ và kiến thức mới cho việc tối ưu hóa, triển khai và phát triển các ứng dụng AI trong tương lai.
Một thí nghiệm kết nối LLM cục bộ (Qwen3.6-35B-A3B) với node ảo hóa Proxmox thông qua harness Pi mà không có rào cản quyền hạn đã cho phép LLM tự động xây dựng tiện ích mở rộng Proxmox và quản lý hiệu quả tài nguyên, LXC/VM, snapshot cùng cấp phát VM, mặc dù vẫn gặp hạn chế trong cấu hình đa node và thực thi lệnh bên trong LXC.
Nếu bạn đang tìm kiếm cách tự động hóa quản lý hệ thống virtualization một cách sáng tạo và an toàn, bài viết này sẽ cho bạn thấy cách một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể mở rộng khả năng của Proxmox thông qua các plugin tự động hóa, từ việc theo dõi tài nguyên đến tạo VM, nhưng cũng cảnh báo về những rủi ro cần kiểm soát khi cho nó quyền tự chủ.
Hướng dẫn chi tiết cách thiết lập một hệ thống coding agent hoàn toàn cục bộ bằng các mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở (LLM) như Qwen3.6 35B-A3B thông qua Ollama, thay thế các dịch vụ độc quyền như Claude Code hay Codex. Bài viết bao gồm kết nối với ba harness (Qwen-Code, Codex CLI, Claude Code), đánh giá hiệu suất, kiểm tra bảo mật, cấu hình quyền riêng tư, so sánh token usage, thiết lập SSH tunnel giữa máy Mac và DGX Spark, cùng kết quả benchmark cho thấy Qwen3.6 và North Mini Code vượt trội hơn Gemma 4 E2B trong các tác vụ sử dụng công cụ.
Nếu bạn muốn tự chủ hóa công cụ AI hỗ trợ lập trình, tránh phụ thuộc vào các dịch vụ cloud đắt tiền và có rủi ro về quyền riêng tư, bài hướng dẫn này sẽ giúp bạn xây dựng một hệ sinh thái mã nguồn mở hoàn toàn trên máy tính cá nhân của mình, tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật.
A developer replayed 27 real production tasks from a 90-tool personal AI agent (Jarvis) against two local models, benchmarking them against a frozen Claude baseline. On a single RTX 3090 with a 16K context window, qwen3-coder:30B scored 22.8/100 vs Claude's 89.4, with malformed tool-call syntax appearing in 25.9% of answers. After upgrading to three RTX 3090s (72 GB VRAM) and running a 122B MoE model at 256K context, the score jumped to 80.0/100 — 89.4% of Claude's performance — with zero malformed tool calls. The local model costs $0.000969 per task vs Claude's $0.763, roughly 787× cheaper. The author switched Jarvis to the local model and cancelled Claude Max, while noting the key caveat: model size and context window changed simultaneously, making it impossible to isolate which factor drove the improvement. The hypothesis is that context window size mattered more than parameter count, since the most characteristic failures in round 1 match what you'd expect from truncated tool schemas.
vLLM đạt tốc độ 25.000 TPS/GPU (tokens per second) trên mô hình Qwen3.5-397B-A17B-NVFP4 nhờ kiến trúc disaggregated serving trên hệ thống GB200 NVL72, kết hợp với nhân Blackwell GDN, cơ chế HMA cache transfer và lập lịch bất đồng bộ.
Lập trình viên phát triển hệ thống AI cần hiểu về cách vLLM tối ưu hóa hiệu suất với các kernel Blackwell và cache HMA để áp dụng vào các giải pháp serving hiệu quả hơn trên các thiết bị GPU hiện đại.
Alibaba ra mắt Qwen3.8-Max, một mô hình open-weight mới nhắm đến các tác vụ lập trình doanh nghiệp và xử lý đa phương thức, nhằm cạnh tranh với OpenAI và Anthropic trong bối cảnh doanh nghiệp quan tâm đến hiệu suất và hiệu quả triển khai AI.
Lập trình viên nên đọc bài này vì Qwen3.8-Max của Alibaba không chỉ là một mô hình AI mạnh mẽ mà còn được thiết kế đặc biệt để tối ưu hóa hiệu suất trong các ứng dụng phát triển phần mềm doanh nghiệp và công việc đa mô hình, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tích hợp và triển khai.
Để triển khai Qwen 3 trong sản xuất, hãy so sánh các nhà cung cấp inference hàng đầu dựa trên hiệu suất, chi phí, khả năng mở rộng và các tính năng sẵn sàng sản xuất cho ứng dụng AI hiện đại.
Một lập trình viên cần đọc bài này để so sánh các giải pháp triển khai hiệu quả và chi phí hợp lý cho mô hình Qwen 3 trong sản xuất, giúp tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho ứng dụng AI của mình.
Tôi đã thử nghiệm 7 mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ trên NAS cho hệ thống tự động hóa nhà thông minh và chỉ có một mô hình hoạt động ổn định. Kết quả này giúp cải thiện đáng kể hiệu suất tự động hóa của tôi.
Là người phát triển hệ thống tự động hóa nhà thông minh, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của các mô hình ngôn ngữ nhỏ (LLM) trên thiết bị cá nhân của mình, giúp nâng cao hiệu quả và ổn định cho các ứng dụng tự động hóa phức tạp.
Bài viết kể về trải nghiệm khó khăn khi chơi Pokémon Red, nơi một lối ra tưởng là tường đã khiến nhân vật game (và cả AI) bị mắc kẹt, cho thấy độ khó bất ngờ của trò chơi.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI và hệ thống logic có thể bị lỗi cơ bản khi không được thiết kế với các trường hợp ngoại lệ hoặc dữ liệu không chính xác, dẫn đến kết quả bất ngờ và khó debug trong thực tế.
Sau khi cấp quyền truy cập filesystem cho local LLM thông qua MCP, tác giả đã từ bỏ Claude Code vì không cần phụ thuộc vào các công cụ đám mây xử lý file nữa.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo mật và kiểm soát dữ liệu riêng của mình khi sử dụng các công cụ AI trên đám mây, tránh rủi ro về quyền riêng tư và kiểm soát toàn bộ quy trình phát triển.
Chọn mô hình lập trình cục bộ phù hợp nhất cho Atomic Chat và Kilo Code dựa trên nhu cầu cấu hình phần cứng và mục đích sử dụng.
Nếu bạn muốn tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật cho các dự án AI/ML của mình mà không phụ thuộc vào cloud, bài viết này sẽ hướng dẫn bạn lựa chọn các mô hình mã nguồn mở chạy trên thiết bị cá nhân hiệu quả nhất.
Bài viết kiểm tra phiên bản lượng tử hóa (quantizations) của Qwen 3.6 27B (Unsloth) trên Hugging Face thông qua các nhiệm vụ như pelicans on bikes, gears, Terminal-Bench 2.1 và AIME-120.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách optim hóa mô hình AI lớn bằng kỹ thuật quantization (giảm dung lượng) như Unsloth, giúp tiết kiệm tài nguyên và cải thiện hiệu suất cho ứng dụng AI trong các dự án của mình.
Alibaba vừa công bố Qwen 3.8, phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ lớn, và đang gây chú ý trong cộng đồng AI nhờ những cải tiến vượt trội so với Kimi K3.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng AI tiên tiến như Qwen 3.8 có thể tối ưu hóa hiệu suất, tự động hóa công việc lập trình và giải quyết vấn đề phức tạp hơn thông qua các công cụ mới nhất trong ngành.
Running Local AI Coding Agents on macOS: How I Bypassed an Xcode Wall to Get OpenCode + Ollama Working A quick fix for anyone stuck installing OpenCode on Apple Silicon because of an outdated Xcode …
Small models are doing more than they should
Đăng ký gói Token Plan trên QwenCloud.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý tài nguyên hiệu quả với Token Plan của QwenCloud, giúp tối ưu chi phí và tăng hiệu suất khi sử dụng các dịch vụ AI trên nền tảng.
Bài viết giới thiệu cách triển khai vLLM trong Qwen Serving, từ sử dụng transformers.generate() cơ bản đến kỹ thuật batching liên tục, nhằm tối ưu hiệu suất phục vụ mô hình trên GPU đơn. vLLM giúp cải thiện đáng kể tốc độ và hiệu quả xử lý inference.
Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho ứng dụng AI trên GPU phải biết cách vLLM cải tiến việc batching liên tục từ transformers, giúp giảm thời gian phản hồi và tiết kiệm tài nguyên.
Tác giả đã sử dụng mô hình ngôn ngữ Qwen3.6-35B-A3B cục bộ để mở rộng khả năng của hệ thống lập trình tự động (coding harness) bằng cách yêu cầu nó xây dựng các phần mở rộng cho hằng số Pi.
Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó cho thấy cách tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Qwen3.6 vào công cụ phát triển trực tiếp trên máy tính, mở rộng khả năng tự động hóa và sáng tạo trong quá trình viết mã một cách hiệu quả và cá nhân hóa.
The Cyberspace Administration approved Apple AI services alongside Huawei. A Khosla-backed startup compressed Qwen from 54GB to under 4GB to run on-device.
AWS has made Qwen3-VL-Embedding-2B and Qwen3-Reranker-4B available in Amazon SageMaker JumpStart. The embedding model handles multimodal inputs (text, images, screenshots, videos) across 30+ languages, generating semantic vectors for tasks like image-text retrieval and visual question answering. The reranker model takes query-document pairs and outputs relevance scores for text, code, and multilingual content across 100+ languages. Both models are designed to work together in a two-stage retrieval pipeline and can be deployed via SageMaker Studio or the SageMaker Python SDK.
A developer running a Mac Studio M3 Ultra with 96GB unified memory shares their experience switching from DS4 Flash to Qwen 3.5 122B for local long-context agentic coding. The core issue was that DS4 Flash's prefill latency at 50k+ tokens caused 3-5 minute waits before the first token. After switching to Qwen 3.5 122B via a fork of rapid-mlx called qMLX, three bugs had to be fixed to make the disk-backed KV cache work reliably: a unique timestamp in the system prompt breaking byte-exact cache matching, an interrupted generation not being committed to history, and a background checkpoint writer flooding the disk store and evicting valid checkpoints. After fixes, warm-turn prefill dropped from minutes to sub-second (137x faster at 32k tokens). The post also critiques the common throughput benchmarking lie of mixing prefill and decode tokens, and provides honest separate measurements showing ~55 tok/s decode at short context tapering to ~28 at 64k.
A Thoughtworks technologist shares hands-on experience running local LLMs for agentic coding over four weeks on Apple Silicon hardware (M3 Max 48GB and M5 Pro 64GB). The post systematically covers the key factors affecting viability: RAM constraints, processing power, memory bandwidth, parameter count, reasoning capabilities, tool calling reliability, model format (GGUF vs MLX), quantization levels, MoE vs dense architecture, context window size, runtime choice (LM Studio), and harness compatibility (OpenCode, Pi, Claude Code). Key findings include: Qwen3.6 35B MoE offers the best balance of capability and RAM footprint; reasoning mode can actually hurt performance for smaller models; tool calling remains unreliable but models often self-correct; and the overall experience is still too messy for plug-and-play developer use. A follow-up memo covering specific task results is promised.
Running a local LLM with full tool-calling capabilities comparable to Claude is achievable on consumer hardware. Using the Pi agent harness with MCP and pi-subagents extensions, the author connects Playwright for browser automation, SearXNG for web search, Crawl4AI for content extraction, and Qdrant/mem0 for persistent memory — all self-hosted. The setup runs on an AMD RX 7900 XTX (Qwen3.6 27B at 40-60 tokens/sec) and a Lenovo ThinkStation with 128GB unified memory (Qwen3.6 35B MoE). Key insight: tool-calling reliability matters more than parameter count, and modern quantized models like Qwen3.6 retain their tool-use capabilities at Q4/Q8 quants without meaningful degradation.
A hands-on comparison of three local vision-capable models — Gemma 4 E4B, Qwen 3.5 9B, and Ministral 3 3B — tested on identical tasks: a Docker error screenshot, a busy UI with a counting task, and a low-quality photo of a medicine bottle. Qwen 3.5 9B came out clearly ahead, correctly reading fine print, counting models, identifying active ingredients, and even suggesting UI interactions. Gemma 4 E4B handled simpler tasks but got lossy on busy screens. Ministral 3 3B performed well on the debugging screenshot but hallucinated on more complex visual tasks. The takeaway: vision capability varies significantly among local models, and only Qwen 3.5 9B consistently understood what it was looking at.
A comparison of the top 5 Chinese large language models: DeepSeek R1, Alibaba Qwen3, Baidu Ernie Bot, Huawei PanGu, and Zhipu ChatGLM-4.5. DeepSeek R1 uses a 671B MoE architecture activating only 37B parameters, matching GPT-4 performance at 27x lower cost. Qwen3 runs on consumer hardware with a hybrid thinking mode. Ernie Bot leads on multimodal and Chinese-language benchmarks with 300M users. PanGu offers modular, industry-specific architectures for vision, weather, and scientific computing. ChatGLM-4.5 is agent-native with a 90.6% tool-calling success rate. The overarching theme is that Chinese models are delivering competitive or superior performance at dramatically lower prices, reshaping global AI economics.
A practical guide to running Qwen3 8B locally on a MacBook Air M4 using Ollama. Covers installation without Homebrew, PATH setup, starting the server, pulling the model, and three interaction modes: interactive chat, one-shot terminal commands, and HTTP API via Python. Also covers disabling chain-of-thought thinking tokens, a privacy caveat about Ollama's web search feature, and integrating the local model with VS Code via the Continue.dev extension for offline coding assistance.
Running the largest model that fits on your GPU isn't always the best strategy. Small 2B models like Gemma 4 E2B and Qwen 3.5 2B, purpose-built for edge hardware, handle the majority of everyday tasks — explaining concepts, summarizing, image analysis, structured text tasks — without maxing out VRAM or squeezing other processes. These models aren't stripped-down versions of larger ones; they're architected from the ground up for efficiency on consumer hardware, with features like 128K context windows, multimodal input, and tool calling.
Most large language models exhibit a striking homogeneity in their outputs — ask any major chatbot for a random number and you'll almost always get 7. Research presented at NeurIPS 2025 confirmed this 'artificial hivemind' effect, showing that 25 different LLMs converged on nearly identical metaphors when given open-ended prompts. Australian startup Springboards built Flint, an LLM fine-tuned on Alibaba's Qwen 3, that targets specific decision points in its output to inject controlled randomness rather than blindly cranking up the temperature parameter. The approach aims to serve creative professionals in advertising and marketing who need genuinely novel brainstorming rather than statistically average responses.
A hands-on comparison of Qwen 3.6 27B running locally via llama.cpp against GPT-5.5 across five challenging test categories: long-context retrieval (90K tokens), hardware research questions, hallucination resistance, and constrained generation. The local model matched or outperformed the cloud model in most tests, with GPT-5.5 notably mishandling the long-context task by querying the filesystem instead of reading the provided context. The author concludes the gap between local and frontier cloud models has narrowed significantly for everyday practical tasks.
Qwen 3.6 27B is presented as the first local model worth using as a general-purpose coding assistant. The dense 27B variant is recommended over the faster mixture-of-experts 35B A3B for its higher quality output. Setup involves running llama.cpp with an 8-bit quantized GGUF from Hugging Face, with multi-token prediction enabled for speed. On a MacBook Max M5 with 128GB RAM, it achieves ~30 tokens/second; Nvidia RTX 5090 users report ~50 tokens/second. The model integrates with AI coding agents like OpenCode via a simple config pointing to the local llama-server endpoint. Benchmarks from Artificial Analysis show it competitive with frontier models, outperforming Gemma 4 31B for local coding. The post also touches on the broader trend toward viable local models, mentioning GLM 5.2 as a new frontier-level open-weight option.
Sau nhiều tháng thử nghiệm, tác giả chia sẻ các mô hình ngôn ngữ cục bộ (LLM) thay thế hiệu quả cho các tác vụ cụ thể: Qwen3-Coder cho phát triển Python, Gemma 4 cho brainstorming và phân tích tài liệu riêng tư nhờ cửa sổ ngữ cảnh 256K cùng hỗ trợ đa phương thức, và Qwen3 4B Instruct cho tự động hóa Home Assistant. Các công cụ như Ollama và LM Studio đã đơn giản hóa quá trình triển khai mô hình cục bộ, mang đến giải pháp bảo mật thay thế cho AI đám mây.
Là lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất, tiết kiệm chi phí và bảo mật dữ liệu khi phát triển, tự động hóa hoặc tư duy sáng tạo, bài viết này sẽ chỉ cho bạn những mô hình AI local hiệu quả nhất hiện nay, từ cách sử dụng đến công cụ hỗ trợ dễ dàng.
Một nhà phát triển sở hữu RTX 3070 (8GB VRAM) chia sẻ kinh nghiệm chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ trên phần cứng khiêm tốn, quyết định không nâng cấp GPU sau khi thử nghiệm Llama 3.1 8B Instruct đủ mạnh cho các tác vụ trích xuất dữ liệu, dịch thuật và chat tài liệu ở tốc độ 23 tokens/giây. Bài viết cũng đề cập đến những hạn chế thực tế của 8GB VRAM (giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, khó chạy mô hình trên 13B hiệu quả) và vai trò của các kiến trúc tối ưu như Gated DeltaNet hay MoE trong việc nâng cao hiệu suất của các mô hình nhỏ.
Bạn nên đọc bài này vì nó chứng minh rằng với những mô hình nhỏ như 8B token, hiệu suất tốt hơn nhiều so với mong đợi khi chỉ có 8GB VRAM, giúp tiết kiệm chi phí và thời gian cho những người không muốn đầu tư vào GPU mạnh hơn.
Running Qwen 3.6 27B locally on an RTX 5090 as an alternative to paid cloud LLM subscriptions like Claude or Codex. The author compares Qwen 3.6 27B against Claude Opus 4.8 on coding tasks including bug detection and CSV parsing, finding the local model competitive for most everyday use cases. Key motivations include avoiding per-token billing changes, data privacy, and freedom to choose any harness tool. The main tradeoff is inference speed — local hardware is slower than cloud APIs.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.