🇨🇳🤖 Alibaba представила Qwen3.8-Max – флагманскую ИИ-модель на 2,4 трлн параметров
Команда Qwen 3 августа представила Qwen3.8-Max – новую модель для программирования, обработки больших массивов данных и выполнения длительных многоэтапных задач. Она доступна через QwenCloud API и Qwen Studio. Публикация открытых весов Qwen3.8-Max и версии Qwen3.8-27B заявлена на следующую неделю.
📌 Архитектура
Модель построена по разреженной схеме Mixture of Experts и содержит:
– 2,4 трлн параметров в полном составе;
– около 95 млрд активных параметров при обработке запроса;
– контекст до 1 млн токенов;
– поддержку текста, изображений и видео.
При каждом запросе используется только часть специализированных блоков. Это снижает вычислительную нагрузку по сравнению с плотной моделью аналогичного масштаба, однако хранение полного набора весов всё равно потребует крупного вычислительного узла.
📌 Особенности применения
Qwen3.8-Max ориентирована на длительную автономную работу с файлами, терминалом и программными инструментами. Модель способна самостоятельно планировать этапы проекта, изменять код, запускать проверки, анализировать ошибки и продолжать работу после неудачного результата.
В демонстрационном проекте система около 16 суток самостоятельно развивала программный продукт. За это время было создано 265 коммитов, 127 запросов на включение изменений и 151 задача.
В другом испытании модель за 125 часов воспроизвела научную работу, подготовила около 7,6 тыс. строк кода, провела 33 цикла обучения и проверила 18 вариантов улучшения исходного метода. На соревновании Tianchi она за сутки превысила результаты 458 из 526 команд. Данные приведены разработчиками и требуют независимого подтверждения.
📌 Справочно
Стоимость API составляет 2 доллара за 1 млн входных токенов, 6 долларов за 1 млн выходных и 0,25 доллара за 1 млн повторно используемых входных токенов, автоматически сохранённых в кэше.. Поддерживаются интерфейсы, совместимые с API OpenAI и Anthropic.
🔺 Qwen3.8-Max показывает переход от обычной генерации ответов к длительному автономному выполнению задач. Публикация весов расширит возможности независимого развёртывания, однако масштаб в 2,4 трлн параметров практически исключает полноценный запуск флагманской версии на обычной рабочей станции.