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; CometAPI 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.
In einfachen Worten
Der Begriff bezeichnet eine große Familie von Sprachmodellen aus einem Technologieunternehmen. Die Familie reicht von kleinen bis zu sehr großen Modellen. Der Hersteller veröffentlicht viele Varianten offen, sodass andere sie herunterladen und selbst nutzen können. Dadurch ist diese Familie zu einer der meistgenutzten offenen Modellreihen überhaupt geworden. Die neuesten und stärksten Varianten bleiben inzwischen aber geschlossen. Die Modelle unterstützen zudem sehr viele verschiedene Sprachen.
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; CometAPI 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.
Weitere Modelllinien
Die Marke Qwen trägt neben den Sprachmodellen auch Qwen-Image für Bilderzeugung und Qwen-TTS für Sprachsynthese. Alibabas Videomodelle laufen dagegen unter dem eigenen Namen Wan.
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
- Bai, Jinze u. a., 2023. Qwen Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2309.16609.
- Bai, Shuai u. a., 2023. Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model. Alibaba Cloud. arXiv: 2308.12966.
- Bommasani, Rishi u. a., 2024. The Foundation Model Transparency Index v1.1. Stanford CRFM. arXiv: 2407.12929.
- CometAPI, 2026. Alibaba’s Qwen: Is It Truly Open Source?
- 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.)
- Hui, Binyuan u. a., 2024. Qwen2.5-Coder Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2409.12186.
- IntuitionLabs, 2025. An Overview of Chinese Open-Source LLMs. intuitionlabs.ai, September 2025.
- Qwen Team, 2024. Qwen2.5: A Party of Foundation Models. qwenlm.github.io, 19. September 2024.
- Qwen Team, 2024. QwQ: Reflect Deeply on the Boundaries of the Unknown. qwenlm.github.io, 28. November 2024.
- Qwen Team, 2025. Qwen3: Think Deeper, Act Faster. qwenlm.github.io, 29. April 2025.
- Qwen Team, 2025. Qwen2.5-Max: Exploring the Intelligence of Large-Scale MoE Model. qwenlm.github.io, Januar 2025.
- Qwen Team, 2026. Qwen3.6 Series Release. qwenlm.github.io, April 2026.
- Qwen Team, 2026. Qwen3.7: The Agent Frontier. qwenlm.github.io, 19. Mai 2026.
- Yang, An u. a., 2024. Qwen2 Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2407.10671.
- Yang, An u. a., 2025. Qwen2.5 Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2412.15115.
- Yang, An u. a., 2024. Qwen2.5-Math Technical Report. Alibaba Cloud. arXiv: 2409.12122.