Alibaba je otvorio Qwen3.5, popeo se na vrh najjačih otvorenih velikih modela na svetu. Nakon testa samo jedna rečenica: zaista dobro.

Ovih dana verovatno ste svi zauzeti novogodišnjom večerom i posetama rodbini i prijateljima.

Veliki AI proizvođači, naprotiv, iskoristili su praznični period da se jako plate. Na primer, Qwen je objavio Qwen3.5 u novogodišnjoj noći, a ukupne performanse su se znatno popravile.

Qwen3.5

Nakon testa, moram reći jednu stvar: velike kompanije zaista umeju da se napregnu, a domaći veliki modeli zaista napreduju.

Isprva sam mislio da između otvorenih i zatvorenih modela stoji još uvek provalija, ali sam nakon testa otkrio — tu provaliju tim Qwen polako zatvara.

Ova recenzija će kroz tri slučaja pokazati stvarne sposobnosti Qwen3.5-Plus. Pročitate li je, razumećete zašto kažem da je zaista dobar.

01. Zašto Qwen3.5 vredi?

Prvo jedno znanje: serija Qwen ima veoma redak tag — potpuno otvaranje svih veličina.

Svi koji su zaista sami rasporedili model znaju koliko je ovaj tag retko dobivši. Mnogi navodno otvoreni modeli objave samo okrnjene verzije sa manjim brojem parametara, dok stvarno jaki modeli ostaju skriveni u zatvorenim proizvodima.

Qwen je drugačiji — od 0.5B do 397B, sve veličine su otvorene.

Performanse Qwen3.5

Popeo se na vrh najjačih otvorenih velikih modela na svetu

Kako dokazati da je jak? Najneposrednije je pogledati broj preuzimanja na HuggingFace.

To je mnogo pouzdanije od podataka koje možete dobiti lajkovanjem nakon otvaranja naloga. Na kraju krajeva, fajl sa težinama modela od skoro 500GB se ne preuzima tek tako.

Rezultat na koji se zajednica izjasnila nogama: otkako je serija Qwen3 objavljena, broj preuzimanja je neprekidno na vrhu.

NeurIPS Best Paper: Gating mehanizam

Tehnički, tim Qwen nije tipa koji radi u tišini.

Njihov sopstveni gating tehnika (Gating mehanizam) osvojio je NeurIPS Best Paper 2025.

Koliko vredi NeurIPS ne treba posebno objašnjavati — to je top nagrada među top globalnim AI konferencijama. Dobiti Best Paper znači da je inovacija tima Qwen na arhitekturi modela dobila priznanje akademske zajednice.

Ključna vrednost ovog Gating mehanizma je u tome što omogućava modelu da pri zaključivanju pametnije "bira" koje parametre koristi, umesto da sve gura odjednom.

Rezultat je: trošak zaključivanja pao za 60%.

Godišnja ušteda od 900 hiljada do 1.08 miliona

Šta znači pad troška zaključivanja za 60%?

Pretpostavimo da kompanija rasporedi model — A100 mašina + serverovaonica + struja + održavanje — godišnji trošak iznosi između 1.5 miliona i 1.8 miliona.

Sada trošak zaključivanja pada za 60%, pa se godišnje direktno uštedi od 900 hiljada do 1.08 miliona.

Taj broj za velike kompanije ne znači mnogo. Ali za startupove i mala i srednja preduzeća to može biti razlika između preživljavanja i pada.

Otvorena vs zatvorena verzija

Ovde ispravljam jednu čestu zabunu: Qwen3.5-Plus je zatvorena verzija kompanije Alibaba, koju možemo direktno isprobati na zvaničnom sajtu Qwen; dok je qwen3.5-397b-a17b otvorena verzija, koju možete preuzeti sa HuggingFace i rasporediti.

Dva modela su sličnih sposobnosti, ali različite pozicije.

Zatvorena je zgodna za direktno korišćenje, a otvorena za sopstveni deploy i dalji razvoj.

Mi danas testiramo Qwen3.5-Plus, odnosno verziju sa zvaničnog sajta Qwen.

02. Slučaj 1: Generisanje sajta PaiResume

Dobro, uvod je gotov, idemo u praksu.

U prvom slučaju, tražim od Qwen3.5-Plus da mi generiše sajt PaiResume — alat koji može onlajn da generiše biografiju i učita PDF da otkrije nedostatke.

Test prompt je sledeći:

Generiši mi sajt PaiResume, sa zahtevima:

1. Može da se popune osnovne informacije, obrazovanje, stručne veštine, iskustvo na projektima
2. Podržava učitavanje PDF biografije, automatski parsira sadržaj
3. Analizira sadržaj biografije, otkriva koje su mane i daje predloge za optimizaciju
4. Interfejs je jednostavan i profesionalan, pogodan za scenario traženja posla
5. Prilagođen mobilnim uređajima

Ovaj zahtev testira i sposobnost front-end razvoja i sposobnost AI-ja da razume i isplanira.

Proces izvršenja

Rešenje koje je dao Qwen3.5-Plus prilično me je obradovalo.

Nije krenuo odmah da piše kod, već je prvo razjasnio ukupnu arhitekturu:

• Levo je zona za uređivanje biografije, modularan unos informacija
• Desno je zona za pregled u realnom vremenu, šta vidiš to dobiješ
• Gore je dugme "Učitaj PDF", podržano parsiranje fajla
• Dole je AI zona za analizu, daje dijagnozu biografije i predloge

Tehnološki izbor je takođe razuman: čisti front-end, HTML + CSS + JavaScript, bez potrebe za back-endom, može se direktno rasporediti na GitHub Pages.

Implementacija ključnih funkcija:

• Povezivanje forme i pregleda: unešeni sadržaj se renderuje u realnom vremenu na desni šablon biografije — promeniš jedno mesto, vidiš na drugom
• Učitavanje i parsiranje PDF-a: koristi FileReader API za čitanje fajla, uz PDF.js za izdvajanje teksta
• AI dijagnostička analiza: izdvojeni sadržaj se šalje velikom modelu, koji iz HR ugla daje predloge za optimizaciju

Najviše me iznenadilo to što je aktivno razmišljao i o detaljima korisničkog iskustva:

• Obrazovanje i iskustvo na projektima podržavaju dinamičko dodavanje više stavki
• Oznake veština podržavaju razlikovanje po bojama
• Izvoz podržava i PDF i sliku

Efekat AI dijagnostike

Učitao sam probnu biografiju, a Qwen3.5-Plus je dao sledeći dijagnostički rezultat:

Otkriveni problemi:

1. Iskustvu na projektima nedostaju kvantifikovani podaci, predlaže se dodavanje konkretnih indikatora poput "povećano za xx%", "uštedeo xx vremena"
2. Stručne veštine su samo nabrajanje imenica, predlaže se dodavanje opisa nivoa poznavanja (ekspert/napredan/osnovni)
3. Obrazovanju nedostaju glavni predmeti ili GPA, apsolventima se savetuje dodavanje

Predlozi za optimizaciju:

1. Iskustvo na projektima prepraviti STAR metodom: situacija-zadatak-akcija-rezultat
2. Dodati 1-2 lična sažetka koja ističu jezgro-konkurentnost
3. Veštine rasporediti po slojevima "back-end razvoj > baza podataka > middleware"

Ova dijagnoza je skoro identična razmišljanju po kom ja ispravljam biografije drugova.

Komentar

Nakon ovog testa, promenilo mi se shvatanje sposobnosti Qwen3.5-Plus:

On ne samo da "ume da piše kod", već zaista razume scenario "biografija" — zna šta kandidat treba i šta HR ceni.

Razuman dizajn forme, glatka interakcija, profesionalna dijagnoza — iza ovih sposobnosti stoji njegovo razumevanje stvarnih biznis scenarija.

03. Slučaj 2: Animacija vatrometa

Drugi slučaj, težina raste — test Canvas sposobnosti programiranja.

Test prompt:

Canvas-om implementiraj animaciju vatrometa, sa zahtevima:

1. Vatromet se diže s dna
2. Posle eksplozije ima više boja i oblika
3. Ima efekat čestica
4. Klik može da izazove vatromet
5. Pozadina je noćno nebo

U čemu je Canvas animacija teža od obične web stranice?

Zahteva upravljanje frejmrejtom, sistem čestica, fizičku simulaciju, optimizaciju performansi — to su duboke vode front-end razvoja.

Proces izvršenja

Rešenje Qwen3.5-Plus-a je pred mojim očima zasijalo.

Nije uzeo gotovu biblioteku za animaciju, već je od nule implementirao sistem čestica. Logika jezgra je veoma jasna:

• Faza dizanja vatrometa: jedna čestica se kreće nagore, brzina postepeno opada
• Faza eksplozije: generiše se 100-200 čestica koje se slučajno raspršuju, sa efektom gravitacije
• Faza rastakanja: providnost čestica postepeno opada dok ne nestanu

Obrada boja je takođe pažljiva: boja eksplozije svakog vatrometa se bira slučajno iz predloženog skupa boja, što obezbeđuje vizuelnu raznolikost bez čudnih kombinacija.

Interakcija: klik na bilo koje mesto na ekranu izaziva jedan vatromet. Dug pritisak može kontinuirano izazivati.

Performanse: dodata je gornja granica broja čestica — preko 500 se najstarije čestice recikliraju, izbegava se trzanje.

Probao sam da ga pokrenem na telefonu — 60 frejmova glatko.

Komentar

Ovaj slučaj mi je potvrdio jedno: front-end sposobnost Qwen3.5-Plus-a ne zaostaje na nivou "može da radi".

On razume optimizaciju performansi, razume interakcijski dizajn, razume vizuelnu lepotu.

Iskreno, efekat ove animacije vatrometa je lepši nego što bih ručno napisao.

04. Slučaj 3: Logička zagonetka — da li AI razume životnu mudrost?

Prva dva slučaja testiraju sposobnost programiranja, a treći menja ugao — test zdravorazumskog zaključivanja.

Test prompt:

Želim da operem automobil, autoprac je udaljena 50 metara od moje kuće. Da li da odvezem ili pešačim?

Ovo pitanje deluje jednostavno, ali krije zamku.

50 metara, koliko je to? Odrasla osoba hoda 50 metara za otprilike 30-40 sekundi. Ako vozite — ulazak u auto, startovanje, vožnja, parkiranje — verovatno je sporije od hoda.

Još važnije — autoprac je pored kuće, voziti do pranja je pomalo... suvišno?

Odgovor Qwen3.5-Plus-a

Odgovor Qwen3.5-Plus-a me je iznenadio:

Preporučujem da pešačite. Razlozi:

1. 50 metara peške zahteva samo 30-40 sekundi, vožnja je sporija (ulazak, startovanje, traženje parking mesta)
2. Tokom pranja automobil ostaje u servisu, pa ako odvezete onamo, posle pranja morate peške natrag po njega, što je komplikovanije
3. Sa ekološkog stanovišta, vožnja na 50 metara nema smisla
4. Pešačenje je ujedno i mala fizička aktivnost — dve muve jednim udarcem

On ne samo da odgovara "pešačiti ili voziti", već razmatra čitav scenario — činjenicu da tokom pranja automobil ostaje u servisu nije mnogima palo na pamet prilikom prvog razmišljanja.

Komentar

Ovo pitanje ne testira znanje, već zdrav razum.

Da bi AI odgovorio tačno, mora razumeti stvarni proces scenarija "pranje automobila" i imati osnovno životno iskustvo.

Ponašanje Qwen3.5-Plus-a pokazuje da on ne bubuje podatke napamet, već zaista "razume" problem.

05. Šta još može Qwen3.5-Plus?

Pored gore testiranog, Qwen3.5-Plus ima i drugih sposobnosti vrednih pomena:

• Podržava učitavanje raznih priloga — fajlove, slike, video, audio
• Podržava veštine kao što su duboko istraživanje, razvoj web stranica
• Odlične performanse u dovršavanju koda, popravljanju bagova, refaktorisanju projekata

Ako ste programer, probajte da ga uključite u svoj tok rada. Ako ste običan korisnik, iskustvo potražite direktno na zvaničnom sajtu Qwen.

ending

Nakon testiranja Qwen3.5-Plus-a, moj najveći utisak je: domaći veliki modeli su se zaista promenili.

Nije u pitanju razlika tipa "može da se koristi", već razlika "može da parira".

Od sajta PaiResume, preko animacije vatrometa, do zdravorazumskog zaključivanja — ponašanje Qwen3.5-Plus-a ne daje povoda za prigovore.

Zaključak testa je jednostavan: ako tražite AI asistenta koji ume da piše kod, da zaključuje i da razume biznis scenarije, Qwen3.5-Plus vredi probati.

Otvorena verzija je još bolja — rasporedite sami, razvijajte dalje, igrajte se kako god želite.

[AI radi teški posao, mi stvaramo. To je pravi način za doba AI-ja.]

Domaći veliki modeli su današnjice došli dotle ne zahvaljujući praznim rečima, već generacijama i generacijama iteracija modela i glačanjem u stotinama stvarnih scenarija.

Tim Qwen je konkretnim delima dokazao jednu stvar: i kineski programeri mogu napraviti svetske otvorene modele.

Dani su dugi, put je dalek.

Ali kad je pravac tačan, ne bojimo se ni ako idemo polako.

Ako vam je ova recenzija korisila, ne zaboravite da lajkujete i prosledite onima kojima treba.

Vidimo se u sledećem!