เจาะเส้นทาง Qwen: จากแชทบอทสู่ AI 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์

ย้อนกลับไปในเดือนเมษายน 2023 Alibaba Cloud ได้เผยโฉมแชทบอทต้นแบบในชื่อที่มีความหมายว่า 'ความจริงจากคำถามพันข้อ' เพียงสามปีครึ่งหลังจากนั้น ทายาทของมันได้ก้าวข้ามขีดจำกัดด้วยการปล่อย open weights ที่มีพารามิเตอร์สูงถึง 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ นี่คือเรื่องราวการเดินทางที่น่าทึ่งของ Qwen ในแต่ละยุคสมัย

Chapter 1-2023: จุดเริ่มต้นของคำถามหนึ่งพันข้อ

Alibaba เริ่มขยับตัวตามหลัง ChatGPT อย่างรวดเร็ว โดยในวันที่ 7 เมษายน 2023 Alibaba Cloud ได้เริ่มส่ง รหัสคำเชิญให้แก่ลูกค้าองค์กร สำหรับทดสอบโมเดล Tongyi Qianwen ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจชื่อมาจากนักปรัชญา Mencius

สี่วันถัดมา Daniel Zhang ซีอีโอในขณะนั้นได้เปิดตัวโมเดลต่อสาธารณะในงาน Alibaba Cloud Summit ที่ปักกิ่ง โดยประกาศแผน นำโมเดลนี้เข้าสู่ทุกธุรกิจ ของเครือ Alibaba เริ่มจาก DingTalk และผู้ช่วยเสียง Tmall Genie (China Daily)

จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นในเดือนสิงหาคม เมื่อ Alibaba ตัดสินใจ เปิดโอเพนซอร์ส Qwen-7B และ Qwen-7B-Chat เพื่อท้าชน Llama 2 ของ Meta โดย Qwen-7B ได้รับการเทรนด้วย โทเคนมากกว่า 2.2 ล้านล้านโทเคน พร้อมรองรับ context 2,048 โทเคน และอนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์ได้ฟรีสำหรับผู้ใช้งานต่ำกว่า 100 ล้านคนต่อเดือน

นอกจากนี้ยังมีการขยายความสามารถด้าน Vision ด้วย Qwen-VL ที่ เปิดตัวในช่วงปลายเดือนสิงหาคม 2023 จนกระทั่งวันที่ 13 กันยายน 2023 Tongyi Qianwen จึงได้รับ อนุมัติให้เปิดบริการแก่ประชาชนทั่วไป อย่างเป็นทางการ พร้อมกับการเผยแพร่ Qwen Technical Report บน arXiv

ปี 2023 ปิดฉากลงด้วยการขยายขนาดโมเดล โดย Alibaba ปล่อย รุ่น 72B และ 1.8B ให้ดาวน์โหลด ในช่วงต้นเดือนธันวาคม ทำให้ Qwen ครอบคลุมการใช้งานตั้งแต่อุปกรณ์พกพาไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ระดับสูง

Chapter 2-2024: สู่มาตรฐานใหม่ของ Open-weight

ปี 2024 คือปีที่ทองของนักพัฒนา เมื่อทีม Qwen ส่งมอบโมเดลถึง 3 เจนเนอเรชันภายในเวลาเพียง 8 เดือน

Qwen1.5 (กุมภาพันธ์): ทีมงาน ปล่อย Qwen1.5 เพื่อเป็นรุ่นเบต้าของ Qwen2 โดยมีขนาดตั้งแต่ 0.5B ถึง 72B และรองรับ context 32K อย่างเสถียรในทุกขนาด นอกจากนี้ยังมีการเปิดตัวรุ่น MoE ขนาด 14B และ โมเดลหนาแน่น 110B ซึ่งเป็นรุ่นแรกที่พารามิเตอร์ทะลุหลักร้อยล้านล้าน

Qwen2 (มิถุนายน): มีการประกาศ เปิดตัว Qwen2 ใน 5 ขนาดความจุ รวมถึงรุ่นเรือธง Mixtrue-of-Experts อย่าง Qwen2-57B-A14B โดยเพิ่มการรองรับ ภาษาต่างๆ อีก 27 ภาษา และขยาย context ได้ถึง 128K โทเคน ที่สำคัญคือการเปลี่ยนใบอนุญาตส่วนใหญ่เป็น Apache 2.0

ในช่วงฤดูร้อนยังมีการเปิดตัว Qwen2-Math ในเดือนสิงหาคม ตามด้วย Qwen2-Audio และ Qwen2-VL ที่สามารถวิเคราะห์วิดีโอได้นานกว่า 20 นาที

Qwen2.5 (กันยายน): ในงาน Apsara Conference Alibaba ได้ ปล่อยโมเดลโอเพนซอร์สกว่า 100 โมเดล รวดเดียว โดย Qwen2.5 Technical Report ระบุว่าใช้ข้อมูลเทรนเพิ่มขึ้นเป็น 18 ล้านล้านโทเคน ความนิยมของ Qwen พุ่งสูงขึ้นจนมียอด ดาวน์โหลดเกิน 40 ล้านครั้ง และเกิดโมเดลต่อยอดกว่า 50,000 โมเดล บน Hugging Face

ช่วงปลายปีเน้นหนักไปที่ความสามารถเฉพาะทาง โดยส่ง Qwen2.5-Coder สำหรับเขียนโค้ด และ QwQ-32B-Preview โมเดลการใช้เหตุผลที่เป็นคู่แข่งโดยตรงกับ o1 ของ OpenAI ปิดท้ายด้วย QVQ-72B-Preview สำหรับการใช้เหตุผลเชิงภาพ

Chapter 3: ต้นปี 2025: การตอบโต้ DeepSeek

เมื่อ DeepSeek-R1 สร้างแรงสั่นสะเทือนในเดือนมกราคม 2025 ทีม Qwen ก็ใช้เวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์ในการโต้กลับ

26 มกราคม ทีมงานส่ง Qwen2.5-VL ที่สามารถ ควบคุม PC และโทรศัพท์ได้ และในวันตรุษจีนก็ได้เปิดตัว Qwen2.5-Max ซึ่ง Alibaba เคลมว่า ก้าวข้าม DeepSeek-V3 ไปแล้ว

หมัดเด็ดถัดมาคือ QwQ-32B ในเดือนมีนาคม ที่เทรนด้วย reinforcement learning จนมีประสิทธิภาพเทียบเท่า DeepSeek-R1 แต่ใช้ทรัพยากรน้อยกว่ามาก โดยใช้ VRAM เพียง 24 GB เมื่อเทียบกับ 1,500 GB ส่งผลให้หุ้น Alibaba พุ่งขึ้นกว่า 7% ในวันนั้น

ปิดท้ายไตรมาสด้วย Qwen2.5-Omni-7B โมเดล Multimodal ที่รองรับทั้งภาพ เสียง และวิดีโอ ซึ่ง CNBC มองว่าเป็นทางเลือกที่ คุ้มค่าสำหรับเอเจนต์ AI

Chapter 4-2025: Qwen3 และกำแพงล้านล้านพารามิเตอร์

Qwen3 (เมษายน): Alibaba ปล่อย Qwen3 ชุดใหญ่ 8 โมเดล นำโดยเรือธง Qwen3-235B-A22B ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ชูจุดเด่นระบบ "Hybrid Thinking" ที่เลือกสลับโหมดการใช้เหตุผลได้ตามต้องการ โดยใช้ข้อมูลเทรนถึง 36 ล้านล้านโทเคน และรองรับภาษาเพิ่มเป็น 119 ภาษา

ช่วงเดือนกรกฎาคมถึงสิงหาคมมีการเปิดตัว Qwen3-Coder-480B-A35B สำหรับงานเอเจนต์เขียนโค้ด และ Qwen-Image โมเดลสร้างภาพที่เน้นการเรนเดอร์ข้อความในรูปภาพได้อย่างแม่นยำ

ความก้าวหน้าในเดือนกันยายน: Qwen3-Max-Preview กลายเป็นโมเดลแรกที่มี พารามิเตอร์เกิน 1 ล้านล้าน แต่มาในรูปแบบ API-only นอกจากนี้ยังมีการเปิดตัว Qwen3-Next-80B-A3B ที่ใช้สถาปัตยกรรมใหม่ ลดต้นทุนการเทรนเหลือเพียง 10% แต่ประมวลผลเร็วขึ้น 10 เท่า

ในงาน Apsara 2025 ซีอีโอ Eddie Wu ยืนยันแผนลงทุนด้าน AI และคลาวด์ เกิน 53,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ใน 3 ปี ขณะเดียวกัน Qwen ก็ถูกใช้เป็นฐานให้โมเดล Sea-Lion ของสิงคโปร์ แทนที่ Llama และเปิดตัวแอป Qwen จนมียอดดาวน์โหลดทะลุ 10 ล้านในสัปดาห์แรก

Chapter 5-2026: ยุคแห่งความรวดเร็วและการเปลี่ยนแปลง

ครึ่งปีแรกที่ดุเดือด: Qwen เปิดตัว 4 เจนเนอเรชันใน 6 เดือน เริ่มจาก Qwen3-Max-Thinking ในเดือนมกราคมที่ท้าชน GPT-5.2 และ Claude 4.5 จากนั้นในวันตรุษจีนก็ เผยโฉม Qwen3.5 สำหรับยุค Agentic AI โดยมีรุ่น Qwen3.5-397B-A17B เป็นรุ่นชูโรงแบบเปิด

ท่ามกลางความสำเร็จมีการเปลี่ยนแปลงระดับผู้บริหาร เมื่อหัวหน้าฝ่ายเทคนิค Junyang Lin และทีมงานระดับสูง ทยอยลาออก เพื่อปรับโครงสร้างหน่วย AI ใหม่ภายใต้การนำของซีอีโอ Eddie Wu โดยตรง

ก้าวสู่รุ่น 3.6 - 3.8: การพัฒนายังคงดำเนินต่อไปด้วย Qwen3.6 ที่เริ่มหันไปหา โมเดลลิขสิทธิ์เฉพาะ (Proprietary) มากขึ้นเพื่อสร้างรายได้ ก่อนจะเปิดตัว Qwen3.7-Max ที่ถูกจัดอันดับให้เป็น ที่หนึ่งของจีน และได้รับการยืนยันว่าจะรวมเข้ากับ Apple Intelligence ในจีน

จุดสูงสุดเกิดขึ้นในเดือนสิงหาคม 2026 เมื่อ Alibaba เปิดโอเพนซอร์ส Qwen3.8-2.4T-A95B โมเดลขนาดมหาศาล 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ ภายใต้เงื่อนไขใบอนุญาตใหม่สำหรับผู้ประกอบการรายใหญ่

ในงาน Apsara 2026 Alibaba ได้ประกาศว่า Qwen 4 กำลังอยู่ระหว่างการเทรน พร้อมตั้งเป้าหมายใหญ่ให้รุ่น 4.5 และ 5 มีขนาดพารามิเตอร์สูงถึง 5-10 ล้านล้านพารามิเตอร์ในอนาคต

Chapter 6: ระบบนิเวศและทิศทางใบอนุญาต

การเติบโตของ Qwen นั้นน่าทึ่ง จากยอดดาวน์โหลด 40 ล้านครั้งในปี 2024 พุ่งสู่ 1,000 ล้านครั้งในเดือนมีนาคม 2026 และกลายเป็นตระกูลโมเดลเปิดรุ่นแรกที่มี โมเดลต่อยอดกว่า 200,000 โมเดล บน Hugging Face

กลยุทธ์ใบอนุญาตของ Qwen สะท้อนการปรับตัวทางธุรกิจอย่างชัดเจน:

รูปแบบการดำเนินงานของ Alibaba คือการคงโมเดลขนาดเล็กและกลางให้เปิดกว้างเพื่อรักษาระบบนิเวศนักพัฒนา ขณะที่ใช้โมเดลระดับสูงสุดสร้างรายได้ผ่านบริการคลาวด์เพื่อความยั่งยืนในระยะยาว

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม:

• บล็อกทางการของ Qwen และ GitHub QwenLM
• คลังโมเดล Qwen บน Hugging Face
• รายงานทางเทคนิค: Qwen (2309.16609), Qwen2.5 (2412.15115), Qwen3 (2505.09388)