Qui développe Qwen ? Les modèles d'Alibaba Cloud expliqués

Qui développe Qwen ? Alibaba Cloud. L'organisation GitHub officielle de Qwen, QwenLM, se présente comme « les modèles d'IA généralistes d'Alibaba Cloud », renvoie vers qwen.ai et publie des modèles depuis août 2023. Les descriptions de ses dépôts nomment directement l'équipe : Qwen3-TTS, par exemple, est « développé par l'équipe Qwen d'Alibaba Cloud ».^[1] En chinois, cette même famille porte la marque 千问 (Qianwen) sur le site chinois d'Alibaba Cloud, ce qui explique pourquoi les recherches « 千问是哪个公司的 » renvoient vers Alibaba.^[2]

Qwen désigne aussi deux choses à la fois : un ensemble de modèles à poids ouverts que chacun peut télécharger, et un ensemble de modèles hébergés vendus via Alibaba Cloud Model Studio. Distinguer les deux permet de répondre à la plupart des questions pratiques sur la licence, le coût et le lieu d'exécution.

Qui développe Qwen et où les modèles sont publiés

Trois canaux officiels diffusent les sorties de Qwen :^[1][3]

• GitHub (QwenLM) : code, informations sur les modèles et suivi des problèmes. La plupart des dépôts sont sous Apache 2.0, dont le dépôt actuel de la série Qwen3.8.
• Hugging Face et ModelScope : les poids des modèles. Le README de Qwen recommande ModelScope aux utilisateurs qui n'ont pas accès à Hugging Face.
• Qwen Studio sur chat.qwen.ai, l'application de chat grand public, accessible depuis le même README.

L'API hébergée fonctionne sur Alibaba Cloud Model Studio, qui répertorie des identifiants de modèles comme qwen3.8-max, qwen3.8-flash et les versions précédentes qwen3.7, qwen3.6 et qwen3.5.^[4]

Calendrier des sorties de Qwen en 2026

Le dépôt Qwen3.8 répertorie les dernières versions ouvertes :^[3]

Alibaba indique que Qwen3.8 rend « pour la première fois » disponible en version ouverte un modèle de la classe Qwen-Max, construit sur l'architecture Qwen3.5.^[3] Alibaba décrit les modèles ainsi nommés, comme Qwen3.5-397B-A17B et Qwen3-Next-80B-A3B, comme des modèles à mélange d'experts, où le nombre après A représente la part des paramètres utilisée pour chaque token.

Le README présente les principales évolutions de Qwen3.5 : une base vision-langage unifiée entraînée par fusion précoce, une architecture hybride de Gated Delta Networks et de mélange d'experts parcimonieux, et la prise en charge de 201 langues et dialectes. Qwen3.6 se concentrait sur le développement agentique et la conservation du contexte de réflexion entre les tours, tandis que Qwen3.8 ajoute les réglages reasoning_effort et preserve_thinking.^[3]

Bien plus que des modèles de chat

L'organisation QwenLM couvre bien plus qu'un chatbot. Ses dépôts comprennent Qwen3-VL pour les tâches vision-langage, Qwen3-Omni, Qwen3-TTS pour la génération de parole et le clonage de voix, Qwen3-ASR pour la reconnaissance vocale, Qwen-Image pour la génération et l'édition d'images avec rendu de texte complexe, et Qwen3-Coder pour le code. Son dépôt le plus étoilé est Qwen Code, « un agent de programmation IA open source qui s'exécute dans votre terminal », publié sous Apache 2.0.^[1]

Exécuter soi-même les modèles Qwen à poids ouverts

Plusieurs modèles Qwen sont assez petits pour une seule machine. La bibliothèque d'Ollama répertorie par exemple qwen3.6:27b à 17 GB et qwen3.6:35b à 23 GB en 4 bits, tous deux avec un contexte de 256K, ainsi que qwen3-coder:30b à 19 GB. Le modèle plus volumineux qwen3-coder-next fait 52 GB.^[7] Le modèle phare Qwen3.8-2.4T-A95B appartient à une tout autre catégorie et nécessite du matériel serveur. Notre guide pour exécuter un LLM local pour le code les classe par budget mémoire et explique pourquoi la longueur du contexte compte autant que la taille du modèle.

Combien coûte Qwen via l'API

Selon les tarifs International d'Alibaba Cloud Model Studio, qwen3.8-max coûte $2 par million de tokens d'entrée et $6 par million de tokens de sortie pour les requêtes jusqu'à 1 million de tokens, avec ou sans mode réflexion. Le précédent qwen3.7-max est affiché à $2.50 et $7.50.^[4] Les modèles à poids ouverts se téléchargent gratuitement ; les exécuter implique de payer vos propres GPU.

Qwen vs DeepSeek

Qwen est souvent comparé à DeepSeek, l'autre famille de modèles chinois largement utilisée. Voici les différences pratiques, selon la documentation de chaque entreprise :

Sources : GitHub QwenLM et tarifs Alibaba Cloud ; modèles et tarifs DeepSeek.^[1][4][5] Les tarifs de DeepSeek varient selon l'heure : ses heures de pointe vont de 01:00 à 04:00 et de 06:00 à 10:00 UTC en semaine.^[5] Sur le seul prix catalogue, DeepSeek est moins cher ; Qwen couvre davantage de modalités et publie plus de tailles de modèles pour l'auto-hébergement. La qualité dépend de la tâche : testez les deux avec vos propres prompts. Pour le détail de la facturation DeepSeek, consultez notre guide du contexte et des tarifs de DeepSeek V4.

FAQ

Qwen est-il open source ?

De nombreux modèles Qwen sont à poids ouverts. Les séries Qwen3.8, Qwen3.6 et Qwen3.5 sont publiées sur Hugging Face et ModelScope, et les dépôts QwenLM sont principalement sous Apache 2.0. Vérifiez la licence exacte sur la fiche de chaque modèle.^[1][3]

Qwen est-il un modèle chinois ?

Oui. Qwen est développé par l'équipe Qwen d'Alibaba Cloud, et sa marque chinoise sur le site d'Alibaba Cloud est 千问. Ses poids sont publiés à la fois sur Hugging Face et sur la plateforme chinoise ModelScope.^[1][2][3]

Qwen et Tongyi sont-ils la même chose ?

Le site chinois d'Alibaba Cloud utilise désormais la marque 千问 (Qianwen) pour ces modèles et applications, et le nom anglais est Qwen.^[2]

Où utiliser Qwen ?

Dans Qwen Studio sur chat.qwen.ai, via l'API d'Alibaba Cloud Model Studio, ou en téléchargeant les poids ouverts sur Hugging Face ou ModelScope.^[3][4]

Utiliser les modèles Qwen sur reAPI

reAPI propose les modèles d'image de Qwen plutôt que ses modèles de langage. Qwen Image 3 coûte $0.024 par image dans la formule Standard et à partir de $0.035 par image en Pro à 1K, selon la vérification du 4 novembre 2026.^[6] Notre guide sur le caractère open source de Qwen Image 3 couvre ses poids et sa licence. Pour les modèles de texte Qwen, Alibaba Cloud Model Studio ou les poids ouverts sont les voies directes ; les modèles de langage de reAPI incluent DeepSeek V4 et Kimi K3.

À la question « qui développe Qwen ? », la réponse courte est donc l'équipe Qwen d'Alibaba Cloud. La réponse plus complète est qu'il existe deux modes de distribution : des poids ouverts que vous pouvez héberger et auditer, et des modèles Model Studio hébergés que vous payez au token. Choisissez selon le lieu où vos données doivent résider et l'infrastructure que vous souhaitez gérer.

Références

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