Mengenal Qwen, Model AI Alibaba yang Siap Saingi ChatGPT di 2025

Pendahuluan: Kenapa Qwen Mulai Ramai Dibicarakan?

Dalam dua tahun terakhir, nama Qwen makin sering muncul di diskusi soal AI generatif. Jika dulu panggung hanya diisi oleh ChatGPT, Claude, dan keluarga Llama, kini raksasa teknologi asal Tiongkok, Alibaba, mendorong keluarga model miliknya sendiri sebagai penantang baru di kelas large language model (LLM).

Memasuki 2025, model buatan Alibaba ini bukan lagi sekadar “alternatif dari Tiongkok”. Ekosistemnya berkembang menjadi satu keluarga besar: ada model teks, model multimodal yang bisa memahami gambar dan audio, hingga varian khusus untuk penalaran mendalam dan coding. Di berbagai pengujian publik, beberapa variannya diklaim mampu bersaing dengan model global pada kategori tertentu seperti reasoning dan pemrograman.

Bagi pembaca di Indonesia baik pelaku bisnis, tim IT, developer, maupun content creator mengenal keluarga model ini penting untuk menjawab pertanyaan: apakah ini hanya nama baru, atau benar-benar bisa menjadi fondasi strategi AI di perusahaan dan proyek yang sedang kamu bangun?

Sekilas Tentang Alibaba dan Keluarga Model Qwen

1. Dari Tongyi Qianwen ke Ekosistem Model Modern

Perjalanan keluarga model ini dimulai pada 2023, ketika Alibaba memperkenalkan sebuah LLM bernama Tongyi Qianwen. Fokus awalnya cukup klasik: percakapan, penulisan teks, dan pemahaman bahasa alami dalam berbagai skenario bisnis.

Seiring waktu, pendekatan tersebut berevolusi. Tim Alibaba Cloud:

Mengembangkan arsitektur dan skala parameter model,
Memperluas cakupan data pelatihan,
Memperkuat kemampuan mengikuti instruksi (instruction following),

sehingga model tidak lagi berhenti di level chatbot generik. Hasilnya adalah sebuah ekosistem model generatif yang terdiri dari berbagai ukuran dan spesialisasi, yang kemudian disatukan di bawah nama keluarga Qwen.

2. Posisi Qwen di Peta Persaingan AI Global

Di tahun 2025, keluarga model besutan Alibaba ini menempati posisi yang unik:

Di sisi teknis, ia hadir sebagai pesaing serius dalam kategori open-weight dan enterprise-grade LLM.
Di sisi bisnis, ia menjadi pilar penting strategi Alibaba Cloud untuk bersaing di pasar AI global, sekaligus mengakomodasi kebutuhan pasar domestik Tiongkok.

Banyak pengujian independen menempatkan varian-variannya di papan atas untuk kategori tertentu, meski dari sisi ekosistem produk konsumen dan integrasi global, nama ChatGPT masih jauh lebih populer. Hal ini membuat Qwen menarik sebagai “kuda hitam” yang potensinya belum sepenuhnya ter-ekspos di luar ekosistem Alibaba.

Varian Model Qwen yang Perlu Kamu Tahu

1. Qwen2, Qwen2.5, hingga Qwen3: Evolusi Generasi

Setelah generasi awal, ekosistem ini berkembang menjadi beberapa gelombang besar:

Generasi pertama – fokus pada kemampuan chat dan penulisan konten umum.
Qwen2 – peningkatan besar di kemampuan instruksi, kualitas jawaban, serta dukungan multi-bahasa yang lebih matang.
Qwen2.5 – mulai serius bermain di ranah reasoning dan multimodal, dengan model yang bisa membaca file, memproses gambar, dan memahami suara serta video.
Qwen3 – generasi terbaru dengan model dense dan Mixture-of-Experts (MoE) dalam berbagai skala parameter, dari kecil hingga ratusan miliar.

Pada generasi ketiga, muncul konsep Hybrid Thinking Mode yang memungkinkan pengguna mengendalikan “kedalaman berpikir” model. Dalam mode tertentu, model lebih cepat tetapi tidak terlalu detail; di mode lain, model diminta melakukan penalaran berlapis-lapis untuk menghasilkan jawaban yang lebih matang.

Selain itu, beberapa anggota keluarga ini memiliki context window yang sangat panjang, cocok untuk menganalisis dokumen teknis, kumpulan kode, atau data teks besar yang tidak bisa ditangani oleh LLM generasi awal.

2. Qwen-Omni, Qwen-VL, dan Varian Spesialis

Ekosistem Qwen tidak berhenti di satu model general-purpose. Alibaba merilis varian spesialis yang lebih fokus:

Qwen-Omni / Qwen3-Omni: model omni-modal yang dapat menerima teks, gambar, audio, bahkan video, lalu menghasilkan respons dalam bentuk teks atau suara.
Qwen-VL / Qwen3-VL: berfokus pada pemahaman visual dan teks secara bersamaan—cocok untuk membaca diagram, screenshot, atau dokumen berformat gambar.
Qwen-Audio: dirancang untuk bekerja dengan input suara, seperti transkripsi percakapan dan analisis audio.
Model khusus matematika: dioptimalkan untuk soal numerik dan penalaran matematika yang kompleks.
Model khusus coding: membantu menulis, menjelaskan, dan memperbaiki kode dalam berbagai bahasa pemrograman.

Kombinasi model general-purpose dan spesialis ini membuat ekosistem Qwen fleksibel untuk digunakan di banyak lini—mulai dari customer service, pengembangan software, hingga analitik data dan otomasi dokumen corporate.

Fitur Utama Qwen yang Menyaingi ChatGPT

1. Multimodal Lengkap: Dari Teks hingga Gambar dan Audio

Salah satu hal yang membuat ekosistem ini relevan di tahun 2025 adalah kemampuan multimodal yang menyeluruh. Beberapa varian tidak lagi terbatas pada teks, tetapi mampu:

Membaca dan merangkum dokumen panjang, termasuk file dengan tabel dan visual.
Mengurai informasi dari gambar, misalnya screenshot tampilan aplikasi atau foto nota pembelian.
Menerima input suara dan video, lalu menyajikan ringkasan atau penjelasan dalam bentuk teks.
Menghasilkan respons dalam bentuk teks dan, untuk model tertentu, dalam bentuk suara secara langsung.

Dengan kemampuan seperti ini, pengguna bisa berpindah dari sekadar “chat berbasis teks” ke interaksi yang lebih natural dan dekat dengan alur kerja sehari-hari.

2. Reasoning dan Hybrid Thinking Mode

Fitur lain yang sangat diusung dalam generasi terbaru adalah penalaran mendalam. Pada mode tertentu, model diminta menelusuri langkah berpikirnya sebelum memberi jawaban akhir mirip cara manusia menyelesaikan soal sulit dengan berpikir pelan-pelan.

Konsep Hybrid Thinking Mode ini membuka beberapa skenario menarik:

Untuk tugas rutin dan ringan, perusahaan bisa mengaktifkan mode respons cepat agar biaya komputasi lebih efisien.
Untuk tugas krusial, misalnya analisis kasus bisnis atau debugging logika program yang rumit, mode penalaran yang lebih dalam bisa dipilih agar kualitas jawaban lebih terjaga.

Dengan kata lain, pengguna bisa mengatur keseimbangan antara kecepatan, biaya, dan kualitas penalaran sesuai kebutuhan.

Kelebihan Qwen Dibanding ChatGPT dan Kompetitor

1. Open Weight dan Fleksibilitas Implementasi

Salah satu nilai jual paling terasa adalah pendekatan open weight. Banyak varian keluarga ini dirilis dengan lisensi permisif seperti Apache 2.0, sehingga:

Model dapat dijalankan di infrastruktur milik perusahaan sendiri, baik di data center lokal maupun cloud privat.
Tim teknis bisa melakukan penyesuaian, fine-tuning, dan integrasi dengan data internal tanpa harus mengirim seluruhnya ke layanan cloud tertutup.
Organisasi memiliki kontrol lebih besar terhadap arsitektur keamanan dan tata kelola data.

Bagi perusahaan yang sensitif soal privasi dan kepatuhan regulasi, pendekatan seperti ini menjadi keunggulan besar dibanding model yang hanya tersedia sebagai layanan tertutup.

2. Dukungan Bahasa, Ekosistem, dan Efisiensi Biaya

Model buatan Alibaba ini juga dirancang untuk mendukung banyak bahasa dan dialek, sehingga lebih siap menghadapi kebutuhan lintas negara.

Dari sisi ekosistem:

Ada integrasi yang kuat dengan layanan Alibaba Cloud untuk perusahaan yang sudah menggunakan platform tersebut.
Banyak varian model tersedia di platform model hub populer, sehingga mudah diakses developer.
Tersedia pilihan ukuran model dari kecil hingga besar, sehingga organisasi bisa menyesuaikan antara performa dan biaya infrastruktur.

Bagi startup maupun korporasi di kawasan Asia, kombinasi ini berarti bisa bereksperimen dengan AI generatif tanpa harus langsung masuk ke model paling besar yang biayanya tidak murah.

Keterbatasan dan Tantangan yang Perlu Diketahui

1. Ekosistem Global yang Masih Terus Berkembang

Walaupun kuat di sisi teknis, ada beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan:

Ekosistem produk konsumen dan integrasi third-party di kancah global belum seluas ekosistem ChatGPT yang sudah dipakai di berbagai aplikasi populer.
Banyak contoh penggunaan dan dokumentasi komunitas yang masih berorientasi ke pasar Tiongkok, sehingga pengguna di luar wilayah tersebut perlu sedikit usaha ekstra mencari referensi yang relevan.

Bagi pembaca di Indonesia, ini berarti mungkin akan ada lebih banyak eksperimen dan riset sendiri untuk menemukan pola implementasi yang cocok dengan kebutuhan lokal.

2. Transparansi Data dan Istilah “Open Source”

Seperti banyak model besar lain, isu transparansi data pelatihan tetap menjadi bahan diskusi. Bobot model memang dirilis, namun komposisi dataset dan detail proses pelatihan tidak selalu diungkap sedetail yang diharapkan sebagian komunitas.

Karena itu, istilah “open-source” sering diganti menjadi “open-weight” untuk menggambarkan situasi yang lebih akurat: bobot model tersedia dan boleh digunakan secara luas, tetapi bukan berarti seluruh pipeline pelatihannya sepenuhnya terbuka.

Contoh Use Case Qwen untuk Bisnis dan Developer

1. Chatbot Layanan Pelanggan dan Asisten Internal

Bagi perusahaan, keluarga model ini bisa menjadi tulang punggung:

Chatbot layanan pelanggan yang menjawab pertanyaan seputar produk, harga, pengiriman, dan bantuan teknis dasar.
Asisten internal untuk karyawan, misalnya membantu menemukan dokumen kebijakan, merangkum laporan, atau menjelaskan SOP dengan bahasa yang lebih mudah.

Dengan kemampuan memahami konteks dan dokumen panjang, model buatan Alibaba ini dapat:

Mengurai dokumen teknis menjadi ringkasan eksekutif bagi manajemen.
Menyusun draft email, memo, dan proposal berdasarkan poin-poin utama yang diberikan pengguna.

2. Coding Assistant, Analitik Data, dan Otomasi Dokumen

Untuk developer, varian yang difokuskan ke pemrograman dapat dimanfaatkan untuk:

Menulis fungsi baru dari deskripsi bahasa alami.
Menjelaskan bagian kode yang rumit dan memberikan saran optimasi.
Membantu migrasi kode dari satu bahasa ke bahasa lain.

Di sisi data dan dokumen, keluarga model ini dapat dipakai untuk:

Menganalisis data tabular dan mengubahnya menjadi insight dalam bahasa natural.
Mengotomatisasi pembuatan laporan rutin berbasis template.
Mengekstrak informasi penting dari foto nota, invoice, atau berkas yang sebelumnya hanya tersedia dalam bentuk cetak.

Peluang dan Tantangan Qwen di Indonesia

1. Peluang untuk Perusahaan Lokal dan Startup

Bagi perusahaan dan startup di Indonesia, ekosistem ini membuka beberapa peluang strategis:

Kontrol data yang lebih kuat karena model bisa dijalankan di server sendiri atau di cloud lokal sesuai kebijakan internal.
Biaya yang lebih terukur, berkat pilihan ukuran model yang beragam—mulai dari ringan untuk prototipe, sampai besar untuk produksi skala besar.
Kustomisasi konteks lokal, misalnya dengan melatih model pada data berbahasa Indonesia, istilah industri lokal, atau dataset khusus sektor tertentu seperti fintech, logistik, atau edukasi.

Hal ini bisa membantu perusahaan membangun solusi AI yang terasa “lebih mengerti” bahasa dan kebiasaan pengguna Indonesia, bukan sekadar terjemahan dari model bahasa Inggris.

2. Hal yang Perlu Diantisipasi di Indonesia

Namun, ada beberapa catatan penting:

Implementasi harus selaras dengan regulasi Indonesia terkait perlindungan data pribadi dan keamanan informasi.
Tim teknis perlu menyiapkan infrastruktur yang mampu menangani beban komputasi LLM, terutama bila memilih varian berparameter besar.
Karena dokumentasi dan studi kasus lokal belum terlalu banyak, organisasi perlu menyisihkan waktu untuk proof of concept dan uji coba sebelum masuk ke produksi penuh.

Dengan pendekatan bertahap dan perencanaan yang matang, keluarga model ini dapat menjadi salah satu pilar strategi AI di Indonesia, bukan sekadar alat eksperimen sesaat.

Cara Mengakses dan Mencoba Qwen

1. Layanan Chat Berbasis Web

Pengguna umum dapat mencoba kemampuan model buatan Alibaba ini melalui antarmuka chat berbasis web. Pola penggunaannya mirip seperti chatbot AI lain:

Membuat akun atau login ke layanan yang menyediakannya.
Memilih mode atau jenis model yang diinginkan (umum, coding, multimodal, dan sebagainya).
Mengirim pertanyaan, instruksi, atau dokumen yang ingin dianalisis.

Bagi pengguna non-teknis, jalur ini adalah cara paling praktis untuk merasakan kemampuan generatif, tanpa perlu mengurus server ataupun konfigurasi teknis yang rumit.

2. Akses Model lewat Cloud dan Platform Model Hub

Untuk developer dan tim IT, ada opsi yang lebih fleksibel:

Menggunakan API dari penyedia layanan cloud yang menawarkan keluarga model ini sebagai salah satu pilihan LLM.
Mengunduh open weight dari platform model hub, kemudian menjalankannya di server sendiri (baik on-premise maupun di cloud yang dikendalikan organisasi).
Menggabungkan model dengan pipeline MLOps sehingga deployment, monitoring, dan update bisa dilakukan secara terstruktur.

Pendekatan ini cocok untuk organisasi yang ingin mengintegrasikan AI generatif secara lebih dalam ke sistem informasi yang sudah ada.

Dampak Qwen Terhadap Landscape AI di 2025

1. Persaingan Model Open-Weight di Asia

Kehadiran ekosistem Qwen membuat kompetisi AI di Asia semakin dinamis. Kini, pilihan model open-weight berkualitas tidak lagi datang dari satu atau dua nama saja, tetapi juga dari raksasa teknologi di kawasan ini.

Beberapa dampak yang mulai terasa:

Lebih banyak perusahaan yang mempertimbangkan model regional sebagai alternatif model Barat.
Industri AI didorong untuk terus meningkatkan kualitas teknis sekaligus efisiensi biaya.
Negara-negara di Asia, termasuk Indonesia, punya lebih banyak opsi untuk membangun solusi AI yang tetap dalam kendali mereka sendiri.

2. Peluang Integrasi di Produk dan Perangkat

Selain hadir di level server dan cloud, keluarga model ini juga mulai masuk ke produk dan perangkat yang bersentuhan langsung dengan pengguna akhir, misalnya:

Aplikasi produktivitas dan e-commerce yang menggunakan AI untuk rekomendasi dan bantuan interaktif.
Perangkat wearable atau gadget lain yang memanfaatkan kemampuan multimodal untuk melihat, mendengar, dan memahami lingkungan sekitar.

Bagi pengguna, mungkin nama Qwen tidak selalu muncul secara eksplisit, tetapi teknologi di balik layar yang menggerakkan banyak fitur cerdas bisa jadi berasal dari ekosistem model milik Alibaba ini.

Catatan dan Disclaimer Data

Spesifikasi teknis, varian model, lisensi, serta hasil benchmark keluarga Qwen dapat berubah seiring rilis dan pembaruan baru dari Alibaba. Artikel ini disusun berdasarkan informasi yang relevan hingga tahun 2025 dan dimaksudkan sebagai gambaran umum. Untuk keputusan bisnis, teknis, atau regulasi yang sifatnya kritis, sebaiknya selalu merujuk ke dokumentasi resmi dan pengumuman terbaru dari penyedia model.

FAQ Singkat

1. Apa itu Qwen dari Alibaba?

Qwen adalah keluarga large language model dan model multimodal yang dikembangkan oleh Alibaba. Di dalamnya terdapat model teks, model yang memahami gambar dan audio, serta varian khusus untuk matematika, coding, dan penalaran yang lebih dalam.

2. Apa bedanya Qwen dengan ChatGPT?

Keduanya sama-sama model AI generatif untuk percakapan dan produktivitas. Perbedaannya, banyak varian Qwen dirilis sebagai open-weight dengan lisensi yang relatif permisif, sehingga bisa dijalankan di infrastruktur milik sendiri. Sementara itu, ChatGPT umumnya diakses sebagai layanan cloud tertutup yang dikelola satu penyedia.

3. Apakah Qwen benar-benar bisa menyaingi ChatGPT di 2025?

Secara teknis, berbagai pengujian menunjukkan bahwa beberapa varian keluarga model ini mampu bersaing pada kategori tertentu, terutama untuk reasoning, coding, dan pemahaman multimodal. Namun, dari sisi ekosistem produk, integrasi, dan brand awareness, ChatGPT masih lebih dominan.

4. Bagaimana cara mencoba Qwen?

Kamu bisa mencobanya melalui antarmuka chat berbasis web yang disediakan ekosistem Alibaba, atau lewat API dan open weight yang tersedia di platform model hub. Developer dapat mengintegrasikan model ke aplikasi web, mobile, maupun sistem backend yang sudah berjalan.

5. Apakah Qwen cocok untuk bisnis di Indonesia?

Cocok, terutama bagi organisasi yang ingin menggabungkan fleksibilitas deployment, kontrol data yang ketat, dan kemampuan menyesuaikan model dengan konteks lokal. Dengan strategi implementasi yang tepat, keluarga model ini bisa menjadi salah satu fondasi penting dalam perjalanan transformasi AI di perusahaanmu.

Kesimpulan

Qwen adalah keluarga model AI generatif yang dikembangkan Alibaba untuk menjawab kebutuhan LLM modern: fleksibel, multimodal, mampu melakukan penalaran mendalam, dan tersedia dalam berbagai ukuran serta varian spesialis. Pendekatan open-weight dengan lisensi yang ramah penggunaan komersial menjadikannya salah satu penantang serius di panggung AI global.

Bagi pengguna dan organisasi di Indonesia, ekosistem ini menawarkan kombinasi menarik:

Ruang untuk mengontrol data dan infrastruktur,
Kebebasan mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja yang sudah ada,
Kesempatan melakukan kustomisasi agar model lebih paham konteks lokal.

Apakah keluarga model ini akan benar-benar sejajar atau bahkan melampaui ChatGPT di mata pengguna global, masih akan ditentukan oleh ekosistem dan adopsi pasar dalam beberapa tahun ke depan. Namun, mengabaikannya di 2025 berarti melewatkan salah satu pemain paling agresif dan inovatif di dunia AI saat ini.

CTA: Jelajahi Ekosistem AI Bersama TechCorner.ID

Kalau kamu tertarik mendalami ekosistem AI generatif—mulai dari Qwen milik Alibaba, ChatGPT, hingga berbagai model open-weight lain—pantau terus TechCorner.ID. Di sini kamu akan menemukan:

Analisis mendalam model-model AI terbaru,
Panduan praktis penerapan AI untuk bisnis dan developer,
Update tren teknologi dengan sudut pandang yang relevan untuk Indonesia.

Gunakan artikel ini sebagai titik mulai untuk memahami salah satu pemain penting di dunia AI. Setelah itu, lanjutkan eksplorasi ke artikel lain di TechCorner.ID agar gambaranmu tentang strategi AI perusahaan menjadi semakin lengkap.

Sekian dulu, Terima Kasih dan Semoga Bermanfaat!.

Search This Blog