Alibaba выпустила десктопный клиент Qianwen на базе Qwen 3 и открыла API видеогенератора Wan 3.0

Компания Alibaba выпустила десктопные клиенты для ИИ-ассистента Qianwen, построенные на базе новой языковой модели Qwen 3. Приложение ориентировано на интеграцию в рабочие процессы через режим глубокого исследования, инструменты для автоматической верстки презентаций и функцию выделения текста для мгновенного перевода. Версия для Windows получила нативную поддержку транскрипции аудио с системного выхода наушников, что избавляет от необходимости использовать сторонние виртуальные аудиокабели для протоколирования онлайн-собраний.
Одновременно с этим компания перевела в стадию публичного бета-тестирования модель генерации видео Wan 3.0, способную создавать видеоряд с синхронным звуком продолжительностью до 30 секунд. Обновленная архитектура поддерживает разрешения вплоть до 1080p, предоставляя встроенные алгоритмы автоматического определения оптимальной длительности клипа и функцию догенерации существующих фрагментов. В результате улучшилась консистентность сцен, что позволяет сохранять визуальную стабильность персонажей и объектов на длинных временных дистанциях без распада геометрии.
Коммерческое использование видеомодели через API тарифицируется на посекундной основе, где стоимость генерации в разрешении 480p составляет $0.04 за секунду, а рендер в 720p обойдется в $0.08. Подобное одновременное развертывание утилитарных десктопных приложений и облачных мультимодальных API означает планомерное расширение инфраструктуры компании, охватывающей как базовые корпоративные задачи, так и ресурсоемкий видеопродакшн.
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад