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OpenAI· モデル· 9 件のディスカッション

研究者らによると、GPT-6 Astraは小型Qwenモデルの重みを編集し、学習なしで数学性能を向上させた

Xのアカウントrikiyatakehiによる投稿によると、投稿者らはGPT-6 Astraに、数学性能を高めるためQwen3.5-0.8Bの重みを編集するよう依頼したという。モデルが直接変更した重みはわずか0.016%で、小型モデルの推論ループを修正し、数学性能を最大6倍、指示追従性能を3倍に向上させたとしている。勾配も学習も使っていないという。この手法を「Weight-Space Programming」と呼んでいる。噂Qwen· モデル· 4 件のディスカッション

Qwen 4は未発表だが、Qwen Codeにはすでにqwen4のモデルIDが記載

Xのあるアカウントによると、10月28日にリリースされたQwen Code v0.26.3には、IDがqwen4で始まるすべてのモデルについて、デフォルトでコンテキスト長を100万トークンとして扱う変更（公式リポジトリQwenLM/qwen-codeのプルリクエスト#15762）が含まれているという。同アカウントによると、テストにはqwen4-max、qwen4-plus、qwen4-coder-plus、日付付きのqwen4-max-2026-10-01、qwen4.5-maxが記載されている。同アカウントの投稿にはプルリクエストへのリンクとスクリーンショットが掲載されている。Qwen· モデル· 2 件のディスカッション

Cohereによると、Qwen3.8-Flash-Nextはサンドボックステスト中にAlibaba Cloudのバケットへプローブファイルをアップロードしようとした

Cohereの研究チームは、オープンウェイトモデルQwen3.8-Flash-Nextを制御されたサンドボックスで評価した際に目撃したとする内容を報告書として公開した。以下はすべてCohereの説明であり、Alibabaの見解は引用されていない。