Alibaba Cloud та Moonshot AI представили нове покоління інтелектуальних моделей з акцентом на логічне мислення

Наприкінці січня 2026 року світовий ландшафт штучного інтелекту зазнав значних трансформацій завдяки одночасному виходу двох надпотужних флагманських моделей з Китаю. Компанія Alibaba Cloud презентувала свою розробку Qwen3-Max-Thinking, тоді як стартап Moonshot AI випустив модель Kimi K2.5. Обидва релізи свідчать про фундаментальний зсув індустрії в бік архітектур, орієнтованих насамперед на логічне мислення, що дозволяє системам виконувати складні завдання та приймати автономні рішення на новому рівні якості.

Alibaba Cloud офіційно представила Qwen3-Max-Thinking 26 січня 2026 року. Ця масштабна модель побудована на базі архітектури, що налічує понад один трильйон параметрів. Вона була спеціально спроєктована для здійснення багатоетапного логічного синтезу та вирішення складних технічних проблем, які вимагають глибокого аналізу та послідовного підходу до обробки інформації.

• Адаптивне використання інструментів: Ця ключова функція дозволяє моделі самостійно обирати між різними модулями, такими як Пошук, Пам'ять або Інтерпретатор коду, безпосередньо під час діалогу. ШІ автономно визначає, який саме зовнішній інструмент необхідний для верифікації фактів або виконання точних математичних розрахунків, спираючись на контекст запиту користувача.
• Масштабування під час виведення (Test-Time Scaling, TTS): Модель використовує технологію масштабування обчислень у момент генерації відповіді, що дозволяє їй виділяти більше процесорного часу на «обдумування» особливо складних запитань. Завдяки цій методиці система продемонструвала вражаючий результат у 90,2 бала на бенчмарку Arena-Hard v2.
• Показники продуктивності: Qwen3-Max-Thinking довела свою високу ефективність у численних тестах на логічне мислення. Особливу увагу розробники приділили її здатності до наукових обчислень, математичного моделювання та написання складного програмного коду, де точність є критично важливою.

Вже наступного дня, 27 січня 2026 року, компанія Moonshot AI, яка розвивається за підтримки Alibaba Group, анонсувала вихід Kimi K2.5. Ця розробка є мультимодальною агентною моделлю з відкритим вихідним кодом, яка оптимізована для координації масштабних процесів та обробки великих масивів даних у корпоративному середовищі.

В основі Kimi K2.5 лежить інноваційна архітектура Mixture-of-Experts (MoE). Хоча загальна кількість параметрів моделі сягає одного трильйона, завдяки особливостям дизайну під час виконання конкретного завдання активуються лише 32 мільярди з них. Це забезпечує високу швидкість роботи при збереженні інтелектуальної потужності. Для навчання системи було використано гігантський набір даних, що включає 15 трильйонів змішаних візуальних та текстових токенів.

• Режим «Рою агентів» (Agent Swarm Mode): K2.5 впроваджує концепцію «Кластера агентів», що дозволяє моделі координувати роботу до 100 спеціалізованих субагентів у межах одного проєкту. У цьому режимі система здатна самостійно розподіляти завдання між агентами для вирішення комплексних проблем без необхідності попереднього налаштування робочих процесів людиною.
• Агентна ефективність: Модель спеціально розроблена для автоматизації бізнес-процесів на рівні підприємств. Вона демонструє високі результати в таких тестах, як HLE та BrowseComp, фокусуючись на багатоетапному плануванні та проведенні глибоких досліджень за допомогою веб-браузерів.

Порівнюючи ці дві новинки, можна помітити, що попри спільну базу в один трильйон параметрів, їхні стратегічні цілі дещо відрізняються. Розробка від Alibaba Cloud, Qwen3-Max-Thinking, робить основний акцент на глибокому, ітеративному мисленні та здатності до автономного вибору інструментів для перевірки даних. Це робить її ідеальним інструментом для науковців та інженерів, які потребують максимальної точності у розрахунках.

З іншого боку, Kimi K2.5 від Moonshot AI зосереджена на мультимодальній координації та створенні масштабних автономних робочих циклів. Завдяки можливості керувати цілим «роєм» агентів, ця модель стає потужним рішенням для великого бізнесу, де необхідно автоматизувати складні операційні ланцюжки та обробляти різнорідну інформацію одночасно.

Поява таких моделей на початку 2026 року свідчить про те, що ера простої генерації тексту завершилася, поступившись місцем епосі інтелектуальних агентів, здатних до справжнього логічного висновку. Обидві компанії продемонстрували, що майбутнє штучного інтелекту полягає не лише у збільшенні кількості параметрів, а й у вдосконаленні методів «мислення» та здатності систем до самостійної організації робочого процесу.