Qwen3.8-Max: غول ۲.۴ تریلیونی علیبابا که متنباز شد
خلاصهٔ کاملتر
تیم Qwen شرکت علیبابا یه مدل زبانی جدید به اسم Qwen3.8-2.4T-A95B رو منتشر کرده؛ یه مدل mixture-of-experts — یعنی بهجای اینکه کل مدل رو برای هر ورودی فعال کنه، فقط بخشی از «متخصص»هاش رو انتخاب و اجرا میکنه — با ۲.۴ تریلیون پارامتر کل و فقط ۹۵ میلیارد پارامتر فعال روی هر توکن. این اولین باره که Qwen یه مدل ردهی Max رو بهصورت متنباز منتشر میکنه.
از نظر معماری، مدل از ۲۳ بلوک تکرارشونده تشکیل شده که هر کدوم سه واحد Gated DeltaNet (یه جور توجه خطی سبکتر) رو با یه واحد Gated Attention معمولی ترکیب میکنن. لایهی MoE هر توکن رو بین ۱۰ متخصص از مجموع ۵۱۲ تا، بهعلاوهی یه متخصص مشترک همیشهفعال، پخش میکنه. این ترکیب باعث میشه با اینکه مدل غولپیکره، هزینهی محاسباتیش فقط بر اساس همون ۹۵ میلیارد پارامتر فعال حساب بشه. پنجرهی context بهصورت پیشفرض ۲۶۲٬۱۴۴ توکنه و تا حدود یک میلیون توکن هم قابل گسترشه.
تو آزمونهای کدنویسی، Qwen3.8-Max عملکرد رقابتی داره: تو Terminal Bench 2.1 با نمرهی ۸۶.۶ از Opus 4.8 و Fable 5 (هر دو ۸۴.۶) جلو زده و فقط از GPT-5.6 Sol (۸۸.۸) عقبه. تو PaperBench هم با ۹۳.۰ بالاتر از هر سه رقیب دیگه وایساده. ولی تو آزمونهای عمومیتر مثل CoWorkBench و WorkSpaceBench که بیشتر رفتار agent تو کارهای چندمرحلهای رو میسنجن، همیشه از Fable 5 عقبه — انگار نقطهقوت این مدل بیشتر تو کدنویسی و تحقیقه تا کارهای عمومی.
نسبت به نسل قبلیش، Qwen3.7-Max، جهشهای بزرگی دیده میشه؛ مثلاً نمرهی DeepSWE از ۲۱.۶ به ۵۶.۶ رسیده. نویسنده تأکید میکنه که متنباز بودن وزنهای این مدل یه امتیاز مهمه، چون برخلاف Opus 4.8 و GPT-5.6 Sol که فقط از طریق API در دسترسن، تیمها میتونن Qwen3.8 رو با ابزارهایی مثل vLLM یا SGLang روی زیرساخت خودشون اجرا کنن؛ این برای تیمهایی که به کنترل هزینه یا محل نگهداری داده اهمیت میدن فرق بزرگی ایجاد میکنه.
نکات کلیدی:
- ۲.۴ تریلیون پارامتر کل، ۹۵ میلیارد فعال روی هر توکن، با ۵۱۲ متخصص که ۱۰تاش بهعلاوهی یکی مشترک هر بار فعال میشن
- context تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن، قابل گسترش تا حدود ۱ میلیون توکن
- نمرهی ۹۳.۰ تو PaperBench، بالاترین بین چهار مدل مقایسهشده
- نمرهی ۸۶.۶ تو Terminal Bench 2.1، فقط پشت سر GPT-5.6 Sol
- اولین مدل ردهی Max از Qwen که بهصورت متنباز منتشر شده




