קרן 0G ו-Alibaba Cloud משתפות פעולה כדי להביא את מודלי השפה הגדולים Qwen לאונצ'יין

נקודות מפתח:

• 0G Foundation ו-Alibaba Cloud השיקו גישה על-שרשרת למודלי השפה הגדולים Qwen עבור סוכני AI ב-21 באפריל 2026.
• המהלך מעביר את ה-AI מממשקי API למערכות ממותקנות (tokenized), ומאפשר ל-Qwen3.6 להגיע לפלטפורמות אוטונומיות מתפתחות.
• מפתחים יכולים כעת להשתמש בשכבת הנתונים הניתנת לאימות של 0G כדי לבנות תהליכי עבודה סוכניים מרובי-שלבים שניתנים לביקורת ב-100%.

גישור על הפער בין בינה מלאכותית לבלוקצ’יין

סוכני בינה מלאכותית (AI) יכולים כעת לגשת ישירות למודלי שפה גדולים מובילים על גבי הבלוקצ’יין לראשונה, בעקבות שיתוף פעולה חדש בין 0G Foundation ל-Alibaba Cloud, עמוד השדרה הדיגיטלי והאינטליגנטי של קבוצת Alibaba. השותפות מאפשרת גישה מבוססת-בלוקצ’יין ל-Qwen של Alibaba, אחת ממשפחות מודלי השפה הגדולים (LLM) המאומצות ביותר.

המהלך מעביר את תשתיות ה-AI ממערכות מרכזיות המבוססות על API לגישה מתוכנתת וממותקנת (tokenized) המיועדת לסוכנים אוטונומיים. סוכני AI צברו תאוצה במגוון תעשיות, אך היעילות שלהם הוגבלה בשל הקושי לשלב מודלים מובילים בסביבות מונעות-סוכנים בקנה מידה גדול. רוב ה-LLMs עדיין נעולים מאחורי APIs מרכזיים הדורשים פתיחת חשבון, חיוב בפיאט והגדרה ידנית — מה שיוצר חיכוך עבור מערכות אוטונומיות.

באמצעות שיתוף הפעולה, 0G מאפשרת למפתחים להטמיע גישה ל-Qwen ישירות בתשתית שלה באמצעות מנגנונים מבוססי טוקנים. הדבר מבטל את הצורך בניהול חשבונות מסורתי ומאפשר גישה תכנותית, לפי דרישה, לחישוביות AI. סוכנים הפועלים על 0G יכולים לתשאל את Qwen כדי לייצר תשובות, לעבד מידע או לבצע משימות בזמן אמת.

“ברמה גבוהה, ההסקה רצה על Qwen, והאימות רץ על 0G — ובכך נוצרת תשתית מלאה יותר של חישוב ואמון עבור מערכות AI אוטונומיות,” אמר מייקל היינריך, מנכ”ל ומייסד-שותף של 0G Labs. “האינטגרציה של 0G עם Qwen של Alibaba Cloud מסמנת אבן דרך שבה אינטליגנציה מהשורה הראשונה פוגשת תשתית אמינה.”

Qwen, שפותח על ידי Alibaba, הפך לאחת ממשפחות המודלים שהורדו ביותר, ותומך במקרי שימוש מולטימודליים ובשימושים ארגוניים. ההשקה האחרונה שלו, Qwen3.6, הציגה ביצועים חזקים במספר מדדים, וחיזקה את מעמדה בין מערכות ה-AI המובילות.

שיתוף הפעולה מדגיש את החשיבות הגוברת של נגישות והפצה באקוסיסטם של ה-AI. באמצעות אפשרות לגישה מבוזרת, ממותקנת (tokenized), טווח ההגעה של Qwen מתרחב מעבר לסביבות ארגוניות מסורתיות אל תוך מערכות אוטונומיות מתפתחות.

מפתחים יכולים כעת לבנות תהליכי עבודה מונעי-סוכנים המנצלים את Qwen להבנת שפה טבעית, קבלת החלטות אוטומטית והסקה מרובת-שלבים. בשילוב עם חישוביות ושכבת הנתונים הניתנים לאימות של 0G, המערכת משפרת אמון ויכולת ביקורת — דרישות מפתח לאימוץ רחב-היקף של AI אוטונומי.