L’intelligenza artificiale sta cambiando il nostro modo di lavorare e interagire, ma lo fa a un ritmo così veloce che rimanere aggiornati diventa una sfida quotidiana. Se pensiamo a Qwen LM, ad esempio, ci troviamo di fronte a una tecnologia che potrebbe trasformare diversi settori, dalla comunicazione con i clienti alla gestione di contenuti e dati aziendali. Di che cosa si tratta e come potrebbe impattare il nostro modo di lavorare nel prossimo futuro?
Cos’è Qwen 3
Qwen 3 rappresenta la più recente evoluzione della famiglia di modelli di intelligenza artificiale sviluppata dal team Qwen di Alibaba Group. Questo modello è stato reso disponibile ed è attualmente accessibile per l’utilizzo, anche in forma gratuita, attraverso la sua interfaccia web dedicata e tramite API, per integrazioni e sviluppo.
Qwen 3 si articola in diverse dimensioni e architetture, tra cui versioni dense e modelli Mixture of Experts (MoE). Si tratta di configurazioni che variano in termini di numero di parametri totali e attivi: avremo quindi opzioni che vanno da modelli più leggeri, adatti per l’esecuzione locale su hardware meno potente, a versioni molto ampie come la 235 miliardi di parametri (con 22 miliardi attivi) e la 30 miliardi di parametri (con 3 miliardi attivi), oltre a modelli densi come il 32 miliardi.
Le sue capacità sono estese e diversificate. È un modello intrinsecamente multimodale, capace di elaborare input e generare output che includono testo, immagini, video e audio. Supporta un’ampia gamma di lingue e dialetti, per cui rappresenta un ottimo strumento in contesti internazionale. Dispone inoltre di funzionalità di ricerca sul web in tempo reale.
Un aspetto distintivo è il suo innovativo approccio al pensiero computazionale, definito “ibrido”. Questo consente al modello di alternare tra una modalità di pensiero approfondito, che procede passo dopo passo ed è adatta per problemi complessi, e una modalità di risposta rapida e istantanea per compiti più semplici. Questa flessibilità è ulteriormente arricchita dalla possibilità di gestire un “budget di pensiero”, che permette di influenzare la profondità e la rapidità dell’elaborazione, tramite l’allocazione specifiche quantità di risorse (token) a una query.
Il modello vanta capacità avanzate nel campo della codifica e nel richiamo di strumenti (tool calling), con un’ottimizzazione specifica per l’interazione con i Managed Cloud Providers (MCP). Sebbene l’installazione di MCP possa presentare ancora delle sfide, la capacità di chiamare gli strumenti una volta configurati sembra ben supportata.
Qwen 3 è stato addestrato su un volume notevole di dati, approssimativamente il doppio rispetto al suo predecessore Qwen 2.5, con tecniche avanzate per migliorare la qualità dei dati e generare contenuti sintetici per compiti specifici, come la matematica e la codifica.
In termini di performance, i benchmark lo collocano tra i modelli più potenti, in grado di superare o competere con altri modelli leader in diverse categorie. Tuttavia, le prestazioni in applicazioni pratiche, specialmente per compiti come la generazione di interfacce utente complesse, possono variare rispetto ad altri strumenti sul mercato.
L’implementazione di Qwen, ospitabile su server cloud, 3 è flessibile, sia eseguito localmente tramite strumenti dedicati che utilizzato per lo sviluppo integrato. La possibilità di fine-tuning permette di specializzare il modello per specifiche applicazioni verticali come l’analisi legale, il supporto sanitario o l’assistenza alla programmazione.
Le applicazioni pratiche sono innumerevoli: creazione di software, servizio clienti, istruzione, finanza e automazione di processi in diverse piattaforme digitali. Alibaba lo considera un passo importante nel percorso verso l’intelligenza artificiale generale (AGI), tanto che tra i suoi piani futuri troviamo la creazione di esperti di dominio altamente specializzati e sistemi agentici autonomi.
Come funziona Qwen
Questo modello è stato rilasciato ed è attualmente accessibile per l’utilizzo, anche in modo gratuito, attraverso la sua interfaccia web dedicata e tramite API per chi desidera integrarlo in applicazioni o usarlo per la codifica. È importante notare che, sebbene sia attualmente gratuito, è prevista l’introduzione di costi in futuro dopo i periodi di test e anteprima.
Qwen 3 è disponibile in diverse configurazioni dimensionali, tra cui la 32B, considerata la più potente e densa, e varianti Mixture of Experts (MoE) come la 30B e la 23.5B, oltre a modelli di dimensioni inferiori per esigenze computazionali meno intensive.
Le sue capacità sono molteplici e coprono diverse aree. Parliamo, infatti, di un modello multimodale, in grado di elaborare input e generare output che includono testo, immagini, video e audio. Permette la generazione di immagini in modo rapido e la creazione di brevi clip video, anche se per quest’ultima funzione potrebbero esserci restrizioni regionali o necessità di strumenti aggiuntivi come una VPN. Supporta un numero elevato di lingue e dialetti e dimostra una notevole versatilità multilingue. Integra una funzione di ricerca sul web in tempo reale per fornire le fonti delle informazioni recuperate.
Come possiamo utilizzarlo – Esempi di applicazioni pratiche
Qwen offre una vasta gamma di applicazioni pratiche grazie alle sue capacità avanzate, che lo rendono un modello altamente versatile, progettato per essere accessibile e flessibile. Adatto sia a sviluppatori individuali che ad aziende, Qwen è in grado di soddisfare esigenze diverse, che spaziano dall’automazione alla creazione di soluzioni intelligenti.
Uno dei modi più semplici per interagire con Qwen è tramite l’interfaccia web ufficiale, disponibile su chat.qwen.ai. Questa piattaforma non solo permette di utilizzare il modello per conversazioni generali, ma offre anche una serie di funzionalità avanzate. Gli utenti possono caricare documenti, immagini, video e audio per l’analisi o l’interazione, il che rende l’esperienza ancora più completa e dinamica. Un’altra funzione interessante è quella degli artefatti, che consente di creare e modificare codice direttamente all’interno della chat, con la possibilità di visualizzare anteprime per linguaggi come HTML. La ricerca web in tempo reale, che abbiamo già menzionato, è implementata direttamente nell’interfaccia, in modo da avere un accesso agevole a fonti e informazioni.
Le capacità multimodali di Qwen si estendono alla generazione di immagini e, in alcune regioni, anche alla generazione di video (clip di circa 5 secondi), un’ulteriore dimostrazione della sua versatilità. Gli utenti possono scegliere tra diversi modelli della famiglia Qwen e, per alcuni di essi, regolare il “budget di pensiero”, in modo da scegliere tra modalità di ragionamento “veloce” o “pensante” a seconda delle necessità.
Per gli sviluppatori e le aziende, l’integrazione di Qwen nelle proprie applicazioni avviene facilmente tramite API, che consentono di sfruttare il modello per compiti specifici come l’automazione dei processi aziendali o la creazione di chatbot personalizzati. L’integrazione è supportata su piattaforme come Alibaba Cloud e può essere gestita tramite servizi come Open Router.
Un’altra opzione interessante è l’esecuzione dei modelli Qwen localmente. Strumenti come Ollama e LM Studio permettono di installare ed eseguire i modelli su hardware locale, in modo da offrire maggiore controllo e privacy, anche se i modelli più grandi potrebbero richiedere risorse computazionali significative. Inoltre, sono disponibili diverse opzioni di inferenza e deployment, ottimizzate per vari ambienti, tra cui vLLM, TensorRT-LLM per GPU NVIDIA, OpenVino per hardware Intel, e Llama.cpp, che supportano scenari di deployment su container Docker e piattaforme cloud.
Le capacità fondamentali di Qwen, come l’elaborazione avanzata del linguaggio naturale (NLP), il ragionamento, il problem-solving e le funzionalità multimodali, aprono la strada a numerose applicazioni pratiche in vari settori.
Nel campo tecnologico, ad esempio, Qwen-Coder può essere usato per generare codice e debuggare, così da aiutare gli sviluppatori a automatizzare compiti ripetitivi e migliorare l’efficienza nello sviluppo software. In benchmark di coding, Qwen ha dimostrato prestazioni competitive, che lo rendono uno strumento utile per la creazione di diverse applicazioni software.
Nel servizio clienti, i modelli addestrati per le conversazioni sono ideali per sviluppare chatbot intelligenti in grado di comprendere e rispondere in modo naturale e personalizzato alle richieste dei clienti, in molteplici lingue, in modo da ottimizzare l’efficienza operativa. Inoltre, Qwen-Audio può arricchire questa applicazione, analizzare i toni vocali per determinare le emozioni del cliente e offrire risposte più empatiche.
In ambito sanitario, modelli come Qwen e Qwen-Math (o versioni fine-tuned come Med-Qwen2-7B) sono strumenti ideali per l’analisi di documenti medici, la diagnosi assistita, la generazione di testi medici specializzati e la risposta a quesiti clinici.
Nel settore finanziario si rivela un tool utilissimo nell’automatizzare la generazione di report e nell’analisi dei dati. Grazie alle sue capacità NLP è particolarmente indicato per sintetizzare documenti finanziari ed estrarre informazioni chiave per supportare i processi decisionali aziendali.
Infine, Qwen supporta anche il fine-tuning, una funzionalità che consente agli utenti di addestrare i modelli su set di dati specifici, adattandoli così alle esigenze particolari di ogni settore o azienda. Ad esempio, è possibile creare “esperti di dominio” per l’analisi di documenti legali, il supporto clienti personalizzato o l’assistenza specifica basata su codice proprietario aziendale.
Quale impatto sul mercato? Come restare aggiornati con Data Masters
Qwen 3 ha il potenziale di trasformare numerosi aspetti della nostra vita quotidiana e professionale grazie alle sue capacità avanzate. Nel lavoro, potrebbe rivoluzionare l’automazione dei processi aziendali, migliorare l’efficienza e ridurre i costi, con applicazioni in settori come il servizio clienti, la gestione dei dati e la creazione di contenuti. In classe, invece, potrebbe aiutare a rendere ogni lezione in un’esperienza su misura, adattandosi in tempo reale alle necessità di ogni studente. Anche la medicina potrebbe trarre beneficio da questo strumento: affinare la precisione delle diagnosi e supportare percorsi di cura personalizzati diventerebbe molto più semplice per il personale sanitario. E in un’epoca in cui la sostenibilità è più cruciale che mai, Qwen 3 potrebbe diventare un alleato indispensabile nella gestione intelligente delle risorse naturali, aiutandoci a costruire un futuro più verde e consapevole.
Ecco perché l’impatto di Qwen potrebbe essere davvero significativo. Ma, come per tutti gli strumenti, per sfruttarlo al meglio è fondamentale essere sempre preparati. In un panorama in cui anche modelli come Google Gemini e Deepseek stanno emergendo con capacità simili, i professionisti che vogliono restare competitivi devono essere pronti a cogliere le opportunità offerte da queste nuove tecnologie. Mentre Qwen si distingue per la sua flessibilità e le funzionalità avanzate, modelli concorrenti come Gemini e Deepseek pongono una sfida stimolante, spingendo ulteriormente il settore verso innovazioni sempre più rapide e potenzialmente disruptive.
A questo proposito, Data Masters offre corsi formativi per imparare a usare Gemini e tanti altri strumenti. Un ampio spettro di tematiche legate all’intelligenza artificiale: dai fondamenti della programmazione AI alla sua implementazione nel contesto aziendale, fino alla comprensione delle dinamiche di mercato, questi percorsi didattici sono il modo migliore di acquisire le competenze necessarie per affrontare l’evoluzione tecnologica sempre con la massima professionalità.
AUTORE:Giuseppe Mastrandrea Apri profilo LinkedIn
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
