Wer entwickelt Qwen? Die Qwen-Modelle von Alibaba Cloud erklärt

Wer entwickelt Qwen? Alibaba Cloud. Die offizielle Qwen-Organisation auf GitHub, QwenLM, beschreibt sich als „Allzweck-KI-Modelle von Alibaba Cloud“, verlinkt auf qwen.ai und veröffentlicht seit August 2023 Modelle. Ihre Repository-Beschreibungen nennen das Team direkt: Qwen3-TTS wird beispielsweise „vom Qwen-Team bei Alibaba Cloud entwickelt“.^[1] Auf Chinesisch trägt dieselbe Familie auf der chinesischsprachigen Website von Alibaba Cloud den Namen 千问 (Qianwen). Deshalb führen Suchanfragen nach „千问是哪个公司的“ zurück zu Alibaba.^[2]

Qwen bezeichnet zugleich zwei Dinge: eine Sammlung von Modellen mit offenen Gewichten, die jeder herunterladen kann, und eine Sammlung gehosteter Modelle, die über Alibaba Cloud Model Studio verkauft werden. Wer diese Unterscheidung kennt, kann die meisten praktischen Fragen zu Lizenzierung, Kosten und Betriebsort beantworten.

Wer Qwen entwickelt und wo die Modelle erscheinen

Qwen-Veröffentlichungen erscheinen auf drei offiziellen Kanälen:^[1][3]

• GitHub (QwenLM): Code, Modellinformationen und Fehlerverwaltung. Die meisten Repositories stehen unter Apache 2.0, darunter das aktuelle Repository der Qwen3.8-Serie.
• Hugging Face und ModelScope: die Modellgewichte. Die Qwen-README empfiehlt ModelScope für Nutzer, die Hugging Face nicht erreichen können.
• Qwen Studio unter chat.qwen.ai, die Chat-App für Endnutzer, die in derselben README verlinkt ist.

Die gehostete API läuft über Alibaba Cloud Model Studio. Dort werden Modell-IDs wie qwen3.8-max, qwen3.8-flash und frühere Versionen von qwen3.7, qwen3.6 und qwen3.5 aufgeführt.^[4]

Qwen: Veröffentlichungen im Jahr 2026

Das Qwen3.8-Repository listet die jüngsten offenen Veröffentlichungen auf:^[3]

Laut Alibaba wird mit Qwen3.8 „zum ersten Mal“ ein Modell der Qwen-Max-Klasse offen veröffentlicht, aufgebaut auf der Qwen3.5-Architektur.^[3] Alibaba beschreibt so benannte Modelle wie Qwen3.5-397B-A17B und Qwen3-Next-80B-A3B als Mixture-of-Experts-Modelle, bei denen die A-Zahl den Anteil der Parameter angibt, der für jedes Token verwendet wird.

Die README nennt als wichtigste Neuerungen von Qwen3.5 eine einheitliche Vision-Language-Basis, die mit Early Fusion trainiert wurde, eine hybride Architektur aus Gated Delta Networks und Sparse Mixture-of-Experts sowie Unterstützung für 201 Sprachen und Dialekte. Qwen3.6 konzentrierte sich auf agentisches Programmieren und den Erhalt des Denkkontexts über mehrere Gesprächsrunden. Qwen3.8 ergänzt die Steuerelemente reasoning_effort und preserve_thinking.^[3]

Mehr als Chatmodelle

Die QwenLM-Organisation deckt weit mehr als einen Chatbot ab. Ihre Repositories umfassen Qwen3-VL für Vision-Language-Aufgaben, Qwen3-Omni, Qwen3-TTS für Spracherzeugung und Stimmklonen, Qwen3-ASR für Spracherkennung, Qwen-Image für Bilderzeugung und Bildbearbeitung mit komplexer Textdarstellung sowie Qwen3-Coder für Code. Das Repository mit den meisten Sternen ist Qwen Code, „ein quelloffener KI-Coding-Agent, der in Ihrem Terminal arbeitet“, veröffentlicht unter Apache 2.0.^[1]

Qwen mit offenen Gewichten selbst betreiben

Mehrere Qwen-Modelle sind klein genug für einen einzelnen Rechner. Die Bibliothek von Ollama führt beispielsweise qwen3.6:27b mit 17 GB und qwen3.6:35b mit 23 GB in 4-Bit-Form auf, beide mit einem Kontext von 256K, sowie qwen3-coder:30b mit 19 GB. Das größere qwen3-coder-next umfasst 52 GB.^[7] Das Spitzenmodell Qwen3.8-2.4T-A95B gehört in eine völlig andere Größenklasse und benötigt Serverhardware. Unser Leitfaden zum Betrieb eines lokalen LLM für Programmieraufgaben ordnet diese Modelle nach Speicherbudget ein und erklärt, warum die Kontextlänge genauso wichtig ist wie die Modellgröße.

Was Qwen über die API kostet

Nach der internationalen Preisliste von Alibaba Cloud Model Studio kostet qwen3.8-max bei Anfragen bis zu 1 Million Tokens $2 pro Million Input-Tokens und $6 pro Million Output-Tokens, sowohl im Thinking- als auch im Non-Thinking-Modus. Das vorherige qwen3.7-max wird mit $2.50 und $7.50 gelistet.^[4] Modelle mit offenen Gewichten lassen sich kostenlos herunterladen; für ihren Betrieb bezahlen Sie Ihre eigenen GPUs.

Qwen vs. DeepSeek

Qwen wird häufig mit DeepSeek verglichen, der anderen weit verbreiteten chinesischen Modellfamilie. Die praktischen Unterschiede laut der Dokumentation der jeweiligen Unternehmen:

Quellen: QwenLM auf GitHub und Preise von Alibaba Cloud; Modelle und Preise von DeepSeek.^[1][4][5] Die Preise von DeepSeek ändern sich je nach Tageszeit: Die Spitzenzeiten liegen an Werktagen zwischen 01:00 und 04:00 sowie zwischen 06:00 und 10:00 UTC.^[5] Rein nach Listenpreis ist DeepSeek günstiger; Qwen deckt mehr Modalitäten ab und veröffentlicht mehr Modellgrößen für das Selbsthosting. Die Qualität hängt von der Aufgabe ab. Testen Sie daher beide mit Ihren eigenen Prompts. Details zur Abrechnung von DeepSeek finden Sie in unserem Leitfaden zu Kontext und Preisen von DeepSeek V4.

FAQ

Ist Qwen Open Source?

Viele Qwen-Modelle haben offene Gewichte. Die Serien Qwen3.8, Qwen3.6 und Qwen3.5 werden auf Hugging Face und ModelScope veröffentlicht, und die QwenLM-Repositories stehen überwiegend unter Apache 2.0. Prüfen Sie die genaue Lizenz in der jeweiligen Model Card.^[1][3]

Ist Qwen ein chinesisches Modell?

Ja. Qwen wird vom Qwen-Team bei Alibaba Cloud entwickelt und trägt auf der Website von Alibaba Cloud die chinesische Marke 千问. Seine Gewichte werden sowohl auf Hugging Face als auch auf der chinesischen Plattform ModelScope veröffentlicht.^[1][2][3]

Ist Qwen dasselbe wie Tongyi?

Die chinesische Website von Alibaba Cloud verwendet für diese Modelle und Apps inzwischen die Marke 千问 (Qianwen); der englische Name lautet Qwen.^[2]

Wo kann ich Qwen nutzen?

In Qwen Studio unter chat.qwen.ai, über die API von Alibaba Cloud Model Studio oder durch Herunterladen der offenen Gewichte von Hugging Face oder ModelScope.^[3][4]

Qwen-Modelle auf reAPI nutzen

reAPI stellt die Bildmodelle von Qwen bereit, nicht dessen Sprachmodelle. Qwen Image 3 kostet im Standard-Tarif $0.024 pro Bild und im Pro-Tarif bei 1K ab $0.035 pro Bild, geprüft am 4. November 2026.^[6] Unser Leitfaden zur Frage, ob Qwen Image 3 Open Source ist, behandelt Gewichte und Lizenz. Für die Textmodelle von Qwen führen die direkten Wege über Alibaba Cloud Model Studio oder die offenen Gewichte; zu den Sprachmodellen von reAPI gehören DeepSeek V4 und Kimi K3.

Wenn also jemand fragt, wer Qwen entwickelt, lautet die kurze Antwort: das Qwen-Team von Alibaba Cloud. Die längere Antwort ist, dass es zwei Bereitstellungswege gibt: offene Gewichte, die Sie selbst hosten und prüfen können, und gehostete Model-Studio-Modelle, die Sie pro Token bezahlen. Entscheiden Sie danach, wo Ihre Daten liegen müssen und wie viel Infrastruktur Sie selbst betreiben möchten.

Quellen

1. GitHub. QwenLM organization profile and repositories. Abgerufen am 4. November 2026 von github.com/QwenLM
2. Alibaba Cloud (阿里云). 千问 product site. Abgerufen am 4. November 2026 von tongyi.aliyun.com
3. Qwen. Qwen3.8 repository README (Qwen3.5, Qwen3.6 and Qwen3.8 series). Abgerufen am 4. November 2026 von github.com/QwenLM/Qwen3.8
4. Alibaba Cloud. Model Studio: model pricing. Abgerufen am 4. November 2026 von alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing
5. DeepSeek. Models & Pricing. Abgerufen am 4. November 2026 von api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
6. reAPI. Qwen Image 3 model page. Abgerufen am 4. November 2026 von reapi.ai/models/qwen-image-3
7. Ollama. Model tag pages: qwen3.6, qwen3-coder and qwen3-coder-next. Abgerufen am 4. November 2026 von ollama.com/library