Qwen

Qwen (chinesisch 通义千问 Tōngyì Qiānwèn, „universelle Bedeutung – tausend Fragen”; ältere englische Schreibweise Qianwen) ist die von Alibaba Cloud (Tochterunternehmen der Alibaba Group) seit April 2023 entwickelte Familie großer Sprachmodelle und der gleichnamige Konsumenten-Assistent.

Qwen wird primär als Open-Weights-Modellfamilie unter Apache-2.0-Lizenz vertrieben und ist Stand 2025/2026 nach kumulativ über 942 Millionen Downloads (Stand März 2026) die wirkungsmächtigste Open-Source-Modellfamilie weltweit, mit substantiellem Vorsprung vor Meta-Llama und DeepSeek.

Zentral sind drei Charakteristika: erstens die ungewöhnlich breite Modell-Palette (von 0,5 Milliarden bis 500 Milliarden Parameter) (IntuitionLabs 2025), zweitens eine konsequente Open-Weights-Strategie für die meisten Varianten – mit der bemerkenswerten Verschiebung zu Closed-Weights bei den jeweils aktuellen Flagship-Modellen ab April 2026, drittens eine starke multilinguale Position mit besonderem Fokus auf chinesische, englische und über 100 weitere Sprachen.

Qwen-Modelle sind in der Sekundärliteratur häufig gemeinsam mit DeepSeek als zentraler Bestandteil der chinesischen Open-Source-Disruption der zeitgenössischen LLM-Landschaft diskutiert.

Zusammenfassung

Qwen entstand aus der Forschungs-Abteilung der Alibaba Group – Alibaba DAMO Academy, später unter dem Dach von Alibaba Cloud organisiert.

Das Qwen Team (auch Tongyi Lab) hat Stand 2025/2026 über 100 Modell-Varianten unter offenen Lizenzen veröffentlicht, darunter Dense-Modelle, MoE-Modelle, multimodale Vision-Language-Modelle (Qwen-VL), Audio-Modelle (Qwen-Audio), Code-Modelle (CodeQwen, Qwen-Coder), Reasoning-Modelle (QwQ, Qwen-Reasoning) und spezialisierte Varianten.

Die Genealogie verläuft über sieben Hauptgenerationen: Qwen 1 (April 2023), Qwen 1.5 (Februar 2024), Qwen 2 (Juni 2024), Qwen 2.5 (September 2024), Qwen 3 (29. April 2025) mit der wirkungsmächtigen Integration von Thinking Mode und Non-Thinking Mode in einem einzigen Modell, Qwen 3.5 (Ende 2025), Qwen 3.6 (April 2026) und Qwen 3.7-Max (19. Mai 2026).

Besonders wirkungsmächtig waren QwQ-32B-Preview (November 2024) als eines der ersten chinesischen Open-Weights-Reasoning-Modelle und Qwen 3.6-27B (April 2026), das laut Alibaba-Benchmarks leistungsfähiger sei als das vorherige 397-Milliarden-Parameter-Modell.

Stand Mai 2026 markiert Qwen 3.7-Max eine erste Verschiebung zu Closed-Weights bei der Flagship-Variante – eine in der Open-Source-Community kontrovers diskutierte strategische Wende.

Begriffsgeschichte

Vorgeschichte: Alibaba DAMO Academy (2017–2023)

Die Vorgeschichte Qwens liegt in der Alibaba DAMO Academy (chinesisch 达摩院 Dámó Yuàn), die im Oktober 2017 als Forschungs-Initiative mit einer angekündigten Investition von 15 Milliarden US-Dollar über drei Jahre gegründet wurde (IntuitionLabs 2025).

Die Schwerpunkte umfassten quantencomputing, autonomes Fahren, maschinelles Lernen und seit etwa 2020 zunehmend Sprachmodellierung. Vor Qwen entwickelte die DAMO Academy verschiedene Vorläufer-Modelle, darunter M6 (2021) und PLUG (2021).

Qwen 1 (April–Dezember 2023)

Im April 2023 – wenige Monate nach der ChatGPT-Veröffentlichung – startete Alibaba den Tongyi Qianwen-Konsumenten-Assistenten als chinesischen ChatGPT-Konkurrenten. Im August 2023 veröffentlichte das Qwen-Team Qwen-7B unter offener Lizenz, im September 2023 Qwen-VL (Vision-Language).

Im Dezember 2023 folgten Qwen-72B und Qwen-1.8B unter der Tongyi Qianwen License Agreement – methodisch eine Open-Weights-Lizenz, die kommerzielle Nutzung mit Antragspflicht für Unternehmen mit über 100 Millionen monatlichen aktiven Nutzer:innen kombinierte (Bai u. a. 2023).

Qwen 1.5 und Qwen 2 (Februar–Juni 2024)

Im Februar 2024 veröffentlichte das Qwen-Team Qwen 1.5 in den Größen 0,5B, 1,8B, 4B, 7B, 14B, 32B, 72B und 110B Parameter – eine substantielle Erweiterung der Modell-Palette. Im Juni 2024 folgte Qwen 2 mit verbesserten Trainings-Pipelines und einer wichtigen architektonischen Verschiebung: Erstmals enthielten Qwen-Modelle dichte und MoE-Varianten parallel.

Qwen 2.5 und Qwen 2.5-Max (September 2024–Januar 2025)

Am 19. September 2024 veröffentlichte das Qwen-Team Qwen 2.5 in zahlreichen Varianten (0,5B, 1,5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B Parameter). Wirkungsmächtig waren die spezialisierten Linien – Qwen 2.5-Coder für Programmierung, Qwen 2.5-Math für mathematisches Reasoning, Qwen 2.5-VL für Vision-Language-Aufgaben.

Im Januar 2025 erschien Qwen 2.5-Max – eine MoE-Variante, die laut Alibaba-Benchmarks DeepSeek V3 in mehreren Aufgaben übertraf. Qwen 2.5-Max wurde nicht als Open-Weights veröffentlicht, sondern als proprietäre API.

QwQ und Reasoning-Linie (November 2024)

Am 28. November 2024 veröffentlichte das Qwen-Team QwQ-32B-Preview – eines der ersten chinesischen Open-Weights-Reasoning-Modelle, vergleichbar mit OpenAI o1. QwQ wurde unter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht, ohne Trainingsdaten-Offenlegung. Die Innovation: QwQ erreichte auf zahlreichen mathematischen Reasoning-Benchmarks (AIME, MATH-500) konkurrenzfähige Leistung bei einer Modellgröße von nur 32 Milliarden Parametern (Qwen Team 2024).

Qwen 3 und Hybrid-Thinking (April 2025)

Am 29. April 2025 veröffentlichte das Qwen-Team die Qwen 3-Familie mit zahlreichen Varianten (0,6B, 1,7B, 4B, 8B, 14B, 32B Dense; 30B-A3B und 235B-A22B MoE).

Wirkungsmächtig war die Integration eines Hybrid-Thinking-Modus: Das Modell kann zwischen Thinking Mode (für komplexes Reasoning, Mathematik, Coding) und Non-Thinking Mode (für effiziente Standard-Konversation) umschalten – eine Innovation, die später auch von Claude 3.7 und Gemini 2.5 übernommen wurde.

Qwen 3.5, Qwen 3.6 und Closed-Weights-Verschiebung (2025–April 2026)

Im Verlauf von Ende 2025 und Anfang 2026 veröffentlichte das Qwen-Team mehrere Iterationen – Qwen 3.5 mit erweiterter agentischer Capability, Qwen 3.6 (April 2026) mit weiteren Architektur-Verbesserungen.

Am 20. April 2026 veröffentlichte Alibaba Qwen 3.6-Max-Preview – die erste Closed-Weights-Variante an der Spitze der Qwen-Produktlinie. Das Modell ist ausschließlich über die Alibaba Cloud Model Studio API zugänglich, mit einem 260.000-Token-Kontextfenster und einer preserve_thinking-Funktion für mehrgeschriebene agentische Workflows (Qwen Team 2026).

Zwei Tage später, am 22. April 2026, folgte Qwen 3.6-27B – als Open-Weights-Modell unter Apache 2.0 veröffentlicht und nach Alibaba-Benchmarks vergleichbar mit dem vorherigen 397-Milliarden-Parameter-Modell.

Qwen 3.7-Max (Mai 2026)

Am 19. Mai 2026 veröffentlichte das Qwen-Team Qwen 3.7-Max – als „The Agent Frontier” positioniert. Wie Qwen 3.6-Max-Preview ist auch Qwen 3.7-Max proprietär und ausschließlich über die Alibaba Cloud Model Studio API zugänglich.

Methodische Grundlagen

Trainings-Pipeline und Datenmenge

Qwen-Modelle werden auf substantiellen Trainings-Datenmengen trainiert. Qwen 2.5-Max wurde nach Unternehmensangaben auf 20 Billionen Tokens trainiert (Qwen Team 2025) – eine der größten dokumentierten Trainings-Datenmengen. Qwen 3 wurde auf 36 Billionen Tokens trainiert (Qwen Team 2025), mit besonderem Fokus auf Mehrsprachigkeit (über 100 Sprachen) und Code-Daten.

Mixture-of-Experts-Architektur

Ab Qwen 2 enthält die Familie sowohl Dense-Modelle als auch MoE-Varianten. Qwen 3 235B-A22B ist eine MoE-Variante mit 235 Milliarden Gesamt- und 22 Milliarden aktiven Parametern pro Token (Qwen Team 2025).

Hybrid-Thinking-Modus

Qwen 3 etablierte den Hybrid-Thinking-Ansatz: ein einziges Modell kann zwischen ausgedehntem internem Reasoning und direktem Antworten umschalten. Diese Innovation ist Gegenstand laufender Vergleichs-Diskussion mit Anthropics Extended Thinking (Claude 3.7) und Gemini 2.5 Deep Think.

Hybrid-Open-Weights-Strategie

Bis Qwen 3.5 verfolgte das Qwen-Team eine konsequente Open-Weights-Strategie für nahezu alle Modelle. Ab Qwen 2.5-Max (Januar 2025) und insbesondere ab Qwen 3.6-Max-Preview (April 2026) verschob sich die Strategie zu einer Hybrid-Tier-Struktur: Flagship-Modelle proprietär (API-only über Alibaba Cloud), kleinere und ältere Modelle als Open-Weights unter Apache 2.0.

Trainings-Hardware

Qwen-Modelle werden primär auf NVIDIA-H800-GPUs trainiert – der für den chinesischen Markt aufgrund US-Exportbeschränkungen verfügbaren reduzierten Variante. Wie bei DeepSeek ist die Anpassung der Trainings-Pipeline an diese hardware-bedingte Einschränkung Gegenstand Sekundärliteratur.

Anwendungsfelder

Tongyi-Konsumenten-App

Über Tongyi (auch Quark-Suchmaschine-Integration und DingTalk) ist Qwen ein zentraler Konsumenten-Assistent im chinesischsprachigen Raum, mit Stand 2025/2026 mehreren hundert Millionen Nutzer:innen.

Internationale Web-App: chat.qwen.ai

Über chat.qwen.ai ist Qwen international verfügbar – eine eigenständige Konsumenten-Anwendung, die mit ChatGPT, Claude, Gemini und Mistrals Le Chat konkurriert.

Alibaba Cloud Model Studio

Die Alibaba Cloud Model Studio-API ist der zentrale Enterprise-Zugang zu allen Qwen-Modellen, einschließlich der proprietären Max-Varianten.

Open-Source-Ökosystem

Qwen-Modelle sind auf Hugging Face, ModelScope (Alibabas Modell-Hub) und über lokale Inferenz-Lösungen (Ollama, llama.cpp, vLLM) verfügbar. Die Adoption in der Open-Source-Community ist substantiell – nach Anbieter-Angaben über 100.000 Derivate Stand 2025 (CometAPI 2026).

Spezialisierte Modelle

Qwen-Coder (Code-Generierung), Qwen-Math (mathematisches Reasoning), Qwen-VL / Qwen2.5-VL (Vision-Language), Qwen-Audio (Audio-Verarbeitung), Qwen2.5-Omni (multimodal Text/Bild/Audio/Video) und Qwen-Reasoning (QwQ-Linie) decken zahlreiche spezialisierte Anwendungsdomänen ab.

Wissenschaftliche und industrielle Anwendung

Qwen-Modelle werden in zahlreichen wissenschaftlichen Publikationen als Forschungs-Basis verwendet. In der chinesischen Industrie sind sie methodisch zentrale Komponente zahlreicher kommerzieller Anwendungen – insbesondere im E-Commerce-Ökosystem von Alibaba (Taobao, Tmall, Alibaba.com).

Kontroversen und Kritik

Closed-Weights-Verschiebung (April 2026)

Die Verschiebung zu Closed-Weights bei Qwen 3.6-Max-Preview wurde in der Open-Source-Community kontrovers diskutiert. Kritiker:innen argumentieren, dass die Veränderung das ursprüngliche Selbstverständnis Qwens als Open-Source-Demokratisierungs-Initiative untergrabe. Befürworter:innen verweisen auf den Bedarf an monetisierbaren Frontier-Tiers zur Finanzierung der breiten Open-Source-Linie.

Trainingsdaten-Transparenz

Wie bei DeepSeek und Llama publiziert das Qwen-Team nicht die vollständige Trainingsdaten-Provenienz. Analysen (Stanford CRFM Foundation Model Transparency Index) bewerten Qwen-Modelle im mittleren Bereich der Transparenz-Skala.

Zensur und politisch sensible Themen

Wie bei anderen in China entwickelten Modellen (DeepSeek, Baichuan, GLM) verweigert Qwen methodisch Antworten zu politisch sensiblen Themen – Tiananmen 1989, Taiwan-Status, Xi Jinping-Kritik, Uigurische Lage in Xinjiang.

Analysen (PromptFoo, AI Forensics) dokumentieren die Zensur-Muster systematisch. Open-Weights-Versionen können durch Fine-Tuning teilweise entzensiert werden, was die Spannung zwischen Open-Source-Veröffentlichung und chinesischer regulatorischer Aufsicht sichtbar macht.

Datenschutz und US-amerikanische Aufmerksamkeit

Wie bei DeepSeek ist die Verwendung von Qwen-Modellen in westlichen Märkten Gegenstand Datenschutz- und Sicherheits-Aufmerksamkeit. Die direkte Nutzung der proprietären Qwen-API über Alibaba Cloud unterliegt chinesischer Daten-Speicherungs-Rechtsprechung. Open-Weights-Versionen können lokal auf eigener Infrastruktur deployt werden, was diese Bedenken adressiert.

Wettbewerb mit DeepSeek

Qwen und DeepSeek konkurrieren um die Position des wirkungsmächtigsten chinesischen Open-Source-Modells. Qwen verfolgt die breitere Modell-Palette und stärkere Enterprise-Integration; DeepSeek erreichte substantiell stärkere internationale Aufmerksamkeit mit dem R1-Veröffentlichung im Januar 2025.

Trainings-Benchmark-Vergleiche

Wie bei allen Frontier-Modellen sind Benchmark-Vergleiche teils kontrovers. Alibaba-publizierte Benchmark-Werte für Qwen 2.5-Max und Qwen 3.6-Max werden von unabhängigen Analyst:innen teils nicht repliziert.

Stand 2025/2026

Stand Mai 2026 ist Qwen die wirkungsmächtigste Open-Source-Modellfamilie weltweit, mit kumulativ über 942 Millionen Downloads (Stand März 2026) – substantieller Vorsprung vor Meta-Llama und DeepSeek. Die dominanten Varianten sind Qwen 3.6 (Open-Weights bis 27B), Qwen 3.6-Max-Preview und Qwen 3.7-Max (Closed-Weights, API-only).

Die Verschiebung zu Closed-Weights bei den Flagship-Varianten ab April 2026 markiert eine wichtige Strategie-Wende, deren langfristige Folgen Stand Mai 2026 nicht vollständig absehbar sind.

Qwen-Modelle sind im EU AI Act als GPAI eingestuft; die größten Varianten erfüllen die Schwelle für GPAI mit systemischem Risiko (10^25 FLOPs). Alibaba hat den General-Purpose AI Code of Practice der EU-Kommission (Juli 2025) nicht unterzeichnet.

Forschungslinien umfassen die Skalierung der MoE-Architektur, die Verbindung zu agentischen Systemen (Qwen 3.7-Max als „Agent Frontier”), die Spezialisierung in Vertikalen (Coding, Math, Multimodalität) und die Auseinandersetzung mit der Konkurrenz von DeepSeek und westlichen Frontier-Modellen.

Offene Fragen umfassen die langfristige Wettbewerbsdynamik zwischen chinesischen und westlichen Open-Source-Linien, die Wirkung der Closed-Weights-Verschiebung auf das Open-Source-Ökosystem, die geopolitische und regulatorische Behandlung in westlichen Märkten und die Verbindung zur chinesischen KI-Industriepolitik.

Verwandte Begriffe

• Alibaba Cloud – entwickelnde Organisation
• Llama – konkurrierende Open-Source-Modellfamilie
• Mixture-of-Experts (MoE) – Architektur
• Open-Source-LLM – Hauptpositionierung
• Foundation Models – übergeordneter Begriff
• Hybrid-Thinking – Innovation (Qwen 3)
• ModelScope – Distributions-Plattform

Quellenangaben

1. Bai, Jinze u. a., 2023. Qwen Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2309.16609.
2. Bai, Shuai u. a., 2023. Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model. Alibaba Cloud. arXiv: 2308.12966.
3. Bommasani, Rishi u. a., 2024. The Foundation Model Transparency Index v1.1. Stanford CRFM. arXiv: 2407.12929.
4. CometAPI, 2026. Alibaba’s Qwen: Is It Truly Open Source?
5. Europäische Union, 2024. Verordnung (EU) 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz. In: Amtsblatt der Europäischen Union L, 2024/1689, 12. Juli 2024. (Artikel 9 Risikomanagementsystem; Artikel 17 Qualitätsmanagementsystem.)
6. Hui, Binyuan u. a., 2024. Qwen2.5-Coder Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2409.12186.
7. IntuitionLabs, 2025. An Overview of Chinese Open-Source LLMs. intuitionlabs.ai, September 2025.
8. Qwen Team, 2024. Qwen2.5: A Party of Foundation Models. qwenlm.github.io, 19. September 2024.
9. Qwen Team, 2024. QwQ: Reflect Deeply on the Boundaries of the Unknown. qwenlm.github.io, 28. November 2024.
10. Qwen Team, 2025. Qwen3: Think Deeper, Act Faster. qwenlm.github.io, 29. April 2025.
11. Qwen Team, 2025. Qwen2.5-Max: Exploring the Intelligence of Large-Scale MoE Model. qwenlm.github.io, Januar 2025.
12. Qwen Team, 2026. Qwen3.6 Series Release. qwenlm.github.io, April 2026.
13. Qwen Team, 2026. Qwen3.7: The Agent Frontier. qwenlm.github.io, 19. Mai 2026.
14. Yang, An u. a., 2024. Qwen2 Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2407.10671.
15. Yang, An u. a., 2025. Qwen2.5 Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2412.15115.
16. Yang, An u. a., 2024. Qwen2.5-Math Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2409.12122.

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