Alibaba dévoile sa Qwen Robot Suite pour robots autonomes

Alibaba dévoile sa Qwen Robot Suite pour robots autonomes

Alibaba vient de présenter la Qwen Robot Suite, sa première suite de modèles d’IA destinée aux robots autonomes. Tongyi Lab, la division recherche du groupe, a développé trois composants distincts, dont un modèle vidéo du monde physique sans concurrent à ce jour. La firme chinoise a lancé des tests auprès d’une sélection de clients entreprises d’Alibaba Cloud.

Tongyi Lab a découpé l'intelligence du robot en trois couches, chacune confiée à un modèle distinct.

• Pour la navigation, le laboratoire a développé Qwen-RobotNav, un modèle d’analyse spatiale et de calcul de déplacement.

• Qwen-RobotWorld a été conçu pour prédire l’évolution d’une scène physique avant toute action mécanique. C’est le modèle vidéo du monde de la suite.

• Pour l’exécution physique, le laboratoire a développé Qwen-RobotManip sur l’architecture Qwen3.5-4B, un modèle destiné aux bras robotiques.

DAMO Academy, la division recherche de DAMO d’Alibaba, a publié RynnBrain en open source sur GitHub dès février. Ce modèle a été bâti sur Qwen3-VL pour doter les robots d'une perception spatiale ancrée dans le monde physique. Alibaba a lancé des tests auprès d'une sélection de clients entreprises d'Alibaba Cloud, mais peu d'informations ont été divulguées concernant les noms ou la méthodologie.

Qwen-RobotManip et ses performances

Parmi les trois modèles, Qwen-RobotManip a fait l’objet du jeu de données le plus volumineux. Tongyi Lab y a injecté plus de 38 000 heures de données d’entraînement, incluant des captations en vue subjective et des jeux open source issus de robots réels. Sur le benchmark RoboChallenge Table30 v1, catégorie généraliste, Alibaba revendique la première place pour Qwen-RobotManip, avec un taux de réussite de 45 % et un score de processus de 59,83, soit 20 % au-dessus du deuxième.

DAMO Academy distribue RynnBrain en quatre variantes :

• Deux versions denses à 2 et 8 milliards de paramètres.

• Une version mixture-of-experts à 30 milliards de paramètres.

• Des modèles spécialisés par usage : planification, navigation et raisonnement spatial.

Lors d'une démonstration de DAMO Academy, un robot a été capable d'identifier un fruit et de le déposer dans un panier.

Innovations d'Alibaba Cloud

Au sommet Alibaba Cloud de Hangzhou en mai, Liu Weiguang, vice-président senior d’Alibaba Cloud, a déclaré qu’Alibaba couvrait seule, en Chine, l’ensemble de la pile IA, des puces aux applications agentiques.

Qwen3.7-Max pour des agents autonomes

Pour la couche de raisonnement, Alibaba a retenu Qwen3.7-Max, lancé le 20 mai. Contrairement aux modèles Qwen open source antérieurs, Qwen3.7-Max est uniquement accessible via une API, au tarif de 2,50 dollars (2,24 euros) par million de tokens en entrée et 7,50 dollars (6,72 euros) par million de tokens en sortie, via Alibaba Cloud Model Studio. Ce modèle a été conçu pour des tâches longues, en conditions de production.

Lors d’un test de stress interne sur une plateforme matérielle inédite, Qwen3.7-Max a tenu 35 heures sans interruption, avec 1 158 appels d’outils et 432 évaluations de noyaux. À l'issue de ce cycle, la vitesse d’inférence du processeur Zhenwu M890, le dernier accélérateur IA d’Alibaba, avait progressé d'un facteur dix. Alibaba a produit ces chiffres en interne, sans vérification par un organisme indépendant à ce stade.

Sur le benchmark Apex Math (raisonnement mathématique), Alibaba revendique 44,5 points pour Qwen3.7-Max, contre 34,5 pour Claude Opus 4.6 Max et 38,3 pour DeepSeek V4-Pro Max. De plus, les développeurs peuvent l’intégrer à des environnements comme Claude Code ou Qwen Code via le protocole MCP, sans reconfiguration spécifique.

En janvier, des développeurs avaient téléchargé les modèles Qwen 700 millions de fois sur Hugging Face. Des tiers en avaient dérivé 180 000 versions dans 119 langues. Tongyi Lab a prévu de publier la suite complète en juin 2026.