अलीबाबा ने कॉर्पोरेट क्षेत्र में टोकन के अक्षम उपयोग को दूर करने के लिए QwenWork पेश किया

सौ साल पुरानी चीनी सौंदर्य प्रसाधन कंपनी कॉर्पोरेट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंटों के परीक्षण के लिए एक प्रयोगशाला बन गई है। अप्रैल में, Tencent Smart Retail ने शांगहाई जाहवा की आईटी और एचआर टीमों के साथ मिलकर Tencent का एआई-आधारित कार्यालय एजेंट वर्कबडी का पायलट प्रोजेक्ट शुरू किया। कुछ महीनों के बाद, यह कार्यान्वयन एक नियमित प्रक्रिया बन गया: वर्कबडी अब आपूर्ति श्रृंखला, ब्रांडिंग, आरएंडडी, वित्त, मानव संसाधन और आईटी सहित नौ व्यावसायिक इकाइयों को कवर करता है, जिससे कर्मचारियों की औसत उत्पादकता 4.5 गुना से अधिक बढ़ गई है।

पिछले महीने के उपयोग के आंकड़ों से पता चलता है कि एजेंट का उपयोग केवल दस्तावेज़ और प्रस्तुतिकरण बनाने के लिए नहीं किया जाता है। लगभग 67% उपयोगकर्ता विशिष्ट ऊर्ध्वाधर कार्य के लिए वर्कबडी का उपयोग करते हैं, 63% डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए, और 57% स्वचालन और परिचालन कार्यों के लिए करते हैं।

आरएंडडी टीमें कॉस्मेटिक फॉर्मूलेशन विकसित करने और नियामक ढांचे पर शोध करने के लिए उपकरण का उपयोग करती हैं; वित्त विभाग प्रतिपूर्ति जांच नियमों को स्वचालित करता है और निवेश मूल्यांकन रिपोर्ट तैयार करता है; मानव संसाधन विभाग परिवीक्षा अवधि की लंबित समीक्षाओं को चिह्नित करता है; आपूर्ति श्रृंखला दैनिक रूप से उत्पादन पर मॉनिटरिंग डैशबोर्ड अपडेट करती है; और विपणन इसका उपयोग उपभोक्ता अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और सामग्री उत्पन्न करने के लिए करता है।

आपूर्ति श्रृंखला से एक उदाहरण क्षमताओं की गहराई को दर्शाता है। जाहवा का बी2सी व्यवसाय टीमाल, जेडी और डौइन प्लेटफॉर्म पर मौजूद है, जिसमें गोदाम, प्रसंस्करण और वितरण पर खर्च सात प्रकार के खातों में वितरित किया गया है, जो 18 महीनों में लगभग 60 मिलियन पंक्तियाँ है। पहले लॉजिस्टिक्स टीम इस कार्य को स्प्रेडशीट में संभालती थी, और प्रत्येक मासिक समीक्षा में पांच से छह कार्य दिवस लगते थे। अर्थशास्त्र संकाय से स्नातक, कोडिंग कौशल के बिना एक संचालन प्रबंधक ने प्रक्रिया को चरणों में विभाजित किया ताकि वर्कबडी पायथन स्क्रिप्ट बना सके, जिनकी बाद में 18 महीने के इतिहास के आधार पर जांच की गई और पुन: प्रयोज्य कौशल में पैक की गई।

इस कारण से, मासिक खाता विश्लेषण दो कार्य दिवसों से घटकर 15 मिनट हो गया, एक विज़ुअलाइज़ेशन तीन मिनट तक कम हो गया, और पूरा मासिक चक्र 20 मिनट से भी कम हो गया, जबकि एक कार्य 150 गुना तेज हो गया। यह अभ्यास कार्य संस्कृति पर भी लागू होता है: कर्मचारी कौशल साझा करते हैं, जिससे एक विभाग की क्षमताओं का उपयोग दूसरे में किया जा सकता है, और एक टीम ने साप्ताहिक पीपीटी समीक्षाओं को पूरी कंपनी के लिए उपलब्ध एचटीएमएल पृष्ठों में बदल दिया।

Tencent के लिए, यह मामला एक व्यापक विचार पर प्रकाश डालता है: कॉर्पोरेट एजेंट नौकरियों को बदलने के बजाय मदद करते हैं, जिससे विषय वस्तु विशेषज्ञ, जिन्हें प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता नहीं है, दिनचर्यात्मक काम सौंप सकते हैं और अपनी कार्य प्रक्रियाओं को तैयार उत्पादों में बदल सकते हैं।

अलीबाबा के Qwen ऐप ने 7 अगस्त को एक बड़ा अपडेट जारी किया, जिसमें उपभोक्ता एआई एप्लिकेशन में एक ऑफिस असिस्टेंट, शेड्यूल्ड टास्क फ़ंक्शन और Qwen3.8-MAX मॉडल तक पहुंच को एक ही संस्करण में एकीकृत किया गया। इस रिलीज़ में पहली बार एक स्पष्ट मूल्य संकेत दिखाई दिया: मुख्य सुविधाएँ मुफ़्त बनी रहेंगी, लेकिन नया ऑफिस असिस्टेंट एक कोटा पर काम करेगा जिसके समाप्त होने पर भुगतान की आवश्यकता होगी।

यह दृष्टिकोण उस मॉडल को दोहराता है जिसे बाइटडांस ने जून में अपने Doubao के साथ स्थापित किया था, जिसमें 68 से 500 युआन प्रति माह की तीन-स्तरीय सदस्यता पेश की गई थी। टेंसेंट ने भी इस उदाहरण का अनुसरण करते हुए 99 से 999 युआन की सीमा में अपनी व्यक्तिगत दरें पेश कीं। अलीबाबा ने पहले ही 3 अगस्त को 98 युआन प्रति माह की कीमत पर मानक कॉर्पोरेट सदस्यता QwenWork चुपचाप लॉन्च कर दी थी।

ऑफिस वर्कफ़्लो वह खंड बन गया है जहां चीनी एआई डेवलपर्स मानते हैं कि उपयोगकर्ता भुगतान करने को तैयार हैं। हालांकि, Qwen ऐप अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अधिक जटिल स्थिति में है। इसे अलीबाबा के उपभोक्ताओं के लिए एक प्रमुख उत्पाद के रूप में बनाया गया था, जो Taobao, Alipay, Fliggy और Amap के साथ एकीकृत था, और इसे नए साल के लिए 30 बिलियन युआन के विपणन अभियान के साथ समर्थन मिला, जिसने दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को 7 मिलियन से बढ़कर 73.5 मिलियन के चरम पर पहुंचा दिया।

इस अभियान के पूरा होने के बाद, दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या लगभग आधी हो गई। उपयोगकर्ता के सत्र का समय भी तेजी से गिरा: अभियान के बाद 6.3 मिनट से घटकर लगभग 3 मिनट हो गया, जो 51% की गिरावट है। एक उपयोगकर्ता को प्राप्त करने की लागत DAU के लिए लगभग 144 युआन थी, जो बाइटडांस के Doubao और टेंसेंट के Yuanbao के आंकड़ों से काफी अधिक है।

आंतरिक रूप से, Qwen ऐप QwenWork उत्पाद का भी सामना करता है, जिसे अलीबाबा ने 3 अगस्त को नए सीईओ DingTalk Chen Yusen के नेतृत्व में सार्वजनिक रूप से प्रस्तुत किया था। इस ऑफिस उत्पाद ने पहले से प्रतिस्पर्धा कर रहे तीन एजेंट उत्पादों - QoderWork, Wukong और MuleRun - को एक ही प्रवेश बिंदु में समेकित कर दिया। चूंकि DingTalk कॉर्पोरेट क्षेत्र में बिक्री करता है, और QwenWork प्रदर्शन रोडमैप के लिए जिम्मेदार है, Qwen ऐप को अपनी अनूठी उपभोक्ता पहचान का बचाव करना पड़ता है, जिसे उसने अभी तक आकार नहीं दिया है।

इस प्रकार, सशुल्क ऑफिस कार्यक्षमता पर दांव मोनेटाइजेशन से कम, बल्कि नैरेटिव बनाने से अधिक जुड़ा हुआ है। यह निर्धारित करेगा कि क्या Qwen ऐप पर्याप्त कोटा उपयोग प्रदान कर सकता है ताकि उसे एक पूर्ण ऑफिस उत्पाद माना जा सके, या यह केवल भीड़ भरे बाजार में एक और चैटबॉट बनकर रह जाएगा जो अलीबाबा के एआई स्टैक का उपभोक्ता इंटरफ़ेस बनेगा।

अलीबाबा की Qwen टीम ने 'मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स' (MoE) प्रकार का एक ओपन मल्टीमॉडल मॉडल Qwen3.8-Flash प्रस्तुत किया है। इस मॉडल को 3.x लेबल बनाए रखते हुए भी अगली पीढ़ी के Qwen4 आर्किटेक्चर का तकनीकी पूर्वावलोकन माना जाता है। यह रिलीज समुदाय को पूर्ण Qwen4 श्रृंखला के आने से पहले नई वास्तुकला का परीक्षण करने की अनुमति देने के लिए समय से पहले की गई थी।

मॉडल का मुख्य लाभ लागत में उल्लेखनीय कमी है। हालांकि समग्र मॉडल में 125 बिलियन पैरामीटर हैं और 51 बिलियन पैरामीटर का एक अतिरिक्त N-ग्राम एम्बेडिंग मॉड्यूल है, प्रत्येक टोकन को संसाधित करते समय केवल लगभग 6 बिलियन पैरामीटर सक्रिय होते हैं। MoE दृष्टिकोण केवल आवश्यक विशेषज्ञों को आकर्षित करने की अनुमति देता है, जिससे प्रति टोकन गणना लागत घनी मॉडलों की तुलना में काफी कम हो जाती है जो प्रत्येक टोकन के लिए सभी मापदंडों का उपयोग करते हैं। मॉडल 262 हजार टोकन की मूल संदर्भ लंबाई का समर्थन करता है, जिसे YaRN का उपयोग करके दस लाख तक बढ़ाया जा सकता है।

अलीबाबा ने घोषणा की कि Qwen3.8-Flash को प्रशिक्षित करने की लागत Qwen3.7-Plus को प्रशिक्षित करने की लागत का लगभग एक नौवां हिस्सा है। इसके अलावा, यह मॉडल कोडिंग और कार्यालय कार्यों में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है। इसके परिणामों में DeepSWE 1.1 पर 58.7 अंक, SWE-bench Pro पर 62.5 और AndroidWorld पर 84.5 शामिल हैं, जो बेंचमार्क मॉडल DeepSeek V4 Flash के स्कोर से बेहतर है।

API की मूल्य निर्धारण नीति भी कम लागत को दर्शाती है: प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए 1 युआन और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए 3 युआन। यह V4 Flash की लागत का लगभग एक तिहाई है, जबकि पीक और नॉन-पीक दरों के बीच कोई अंतर नहीं है। वास्तुशिल्प रूप से ध्यान हाइब्रिड GDN-plus-QSA का उपयोग करता है: GDN ऐतिहासिक जानकारी को संपीड़ित करता है, और QSA एक हल्के इंडेक्सर के माध्यम से उच्च विवरण के साथ महत्वपूर्ण संदर्भ को फ़िल्टर करता है। दस लाख टोकन की अनुक्रमों के साथ काम करते समय, QSA ध्यान कोर प्रीफिल और डिकोडिंग चरणों में क्रमशः 7.6 और 4.9 गुना तक त्वरण प्रदान करता है।

N-ग्राम एम्बेडिंग मॉड्यूल को होस्ट मेमोरी में अनलोड और अतुल्यकालिक रूप से प्रीलोड किया जा सकता है, और प्रशिक्षण refit स्केलिंग नियम के साथ Muon ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करता है। मॉडल वज़न को पकिन समय के अनुसार 23:00 बजे Hugging Face और ModelScope प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित किया गया था, जिसमें FP8 क्वांटाइज़्ड संस्करण भी शामिल है, जो स्थानीय परिनियोजन को सरल बनाता है। अलीबाबा ने इस रिलीज़ को Qwen3.8-Flash-Next नाम दिया, इसे स्पष्ट रूप से पूर्ण श्रृंखला से पहले सामुदायिक प्रतिक्रिया के लिए Qwen4 के ब्लूप्रिंट के रूप में स्थिति देते हुए। मॉडल Qwen AI प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध है, जिसमें डिफ़ॉल्ट संदर्भ सेटिंग दस लाख टोकन और नए कार्यालय उत्पाद में डेब्यू करते हुए अंतर्निहित उपकरण हैं।

डेवलपर्स के लिए, प्रारंभिक रिलीज पूर्ण श्रृंखला के बाहर Qwen4 आर्किटेक्चर के अनुकूल होने और अग्रणी लाभ प्राप्त करने का अवसर प्रस्तुत करती है। आक्रामक मूल्य निर्धारण नीति, विशेष रूप से आउटपुट डेटा को कई विदेशी उन्नत मॉडलों की तुलना में लगभग तीस गुना सस्ता पेश करना, नए उपयोग परिदृश्यों को खोलता है जो पहले अव्यावहारिक थे, जिसमें लंबे दस्तावेज़ों का प्रसंस्करण, एजेंट कार्यभार और डेटा बैच प्रोसेसिंग शामिल है।