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De acordo com reportagem da Jinse Finance, a Tongyi Qianwen, subsidiária da Alibaba, lançou a próxima geração de arquitetura de modelo fundamental, Qwen3-Next, e abriu o código da série de modelos Qwen3-Next-80B-A3B baseada nessa arquitetura. Em comparação com a estrutura MoE do Qwen3, esta nova arquitetura apresenta as seguintes melhorias principais: mecanismo de atenção híbrida, estrutura MoE de alta esparsidade, uma série de otimizações que favorecem a estabilidade do treinamento e um mecanismo de previsão multi-token que aumenta a eficiência da inferência. Com base na estrutura do modelo Qwen3-Next, a Alibaba treinou o modelo Qwen3-Next-80B-A3B-Base, que possui 80 bilhões de parâmetros, mas ativa apenas 3 bilhões deles. Este modelo Base alcança desempenho semelhante ou até ligeiramente superior ao modelo denso Qwen3-32B, enquanto o custo de treinamento (horas de GPU) é inferior a um décimo do Qwen3-32B, e a taxa de throughput de inferência em contextos acima de 32k é mais de dez vezes maior que a do Qwen3-32B, alcançando uma relação custo-benefício extrema tanto no treinamento quanto na inferência.

De acordo com ChainCatcher, após o sucesso do bitcoin ETF, a BlackRock planeja tokenizar fundos que possuem ativos do mundo real e ações, colocando-os na blockchain.