阿里千问发布Qwen3.8-Max：2.4万亿参数MoE大模型

模型发布与可用性

阿里巴巴千问团队已全面开放Qwen3.8-Max的托管API服务，并确认其开源权重将于下周发布。与此同时，另一版本Qwen3.8-27B也将同步开源权重。Qwen3.8-Max是千问家族迄今参数规模最大、能力最强的模型，总参数达2.4万亿，采用混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构。该模型支持文本、图像和视频作为输入，统一输出文本结果。

在部署层面，托管API服务即日起面向所有规模企业开放，兼容OpenAI与DashScope接口规范，集成仅需调整基础URL和模型ID。但开源权重版本则面临显著硬件门槛——2.4万亿参数的完整检查点属于多节点数据中心级部署方案，阿里尚未公布其实际激活参数数量，因此尚无法估算推理服务成本。相比之下，Qwen3.8-27B专为普通本地GPU环境设计，是当前更现实的企业私有化部署选择。

技术规格与功能支持

Qwen3.8-Max提供100万token上下文窗口，最大输入长度为991K tokens（启用推理模式时降至983K），最大输出长度为131K tokens；最大推理预算为262K tokens。服务速率限制为每分钟200万token及1.5万次请求。定价方面：输入token为2美元/百万，输出token为6美元/百万；隐式缓存读取0.25美元/百万，显式缓存创建2.50美元/百万，显式缓存读取0.17美元/百万。缓存输入成本仅为原始输入的八分之一，意味着前缀稳定性对成本影响远大于提示词长度本身。

模型支持函数调用、结构化输出、批量请求、前缀补全及微调能力。响应API内置五项工具：code_interpreter（代码解释器）、web_search（网页搜索）、web_extractor（网页内容提取）、t2i_search（文生图检索）和i2i_search（图生图检索）。

性能表现与基准测试

阿里随发布公布了完整评测结果。Qwen3.8-Max在Terminal-Bench 2.1中得分为86.6，略高于Claude Opus 4.8和Claude Fable 5（均为84.6），但低于GPT-5.6 Sol (max) 的88.8。在软件工程专项评测中，其SWE-bench Pro得分为67.7（Fable 5为80.0），FrontierSWE为73.5（Fable 5为88.8）；但在PaperBench（93.0）和IFBench（82.8）中领先；GPQA Diamond达92.6，较前代Qwen3.7-Max（92.4）小幅提升。

多模态与智能体能力进步最为显著：在OSWorld-Verified（86.1）、Parametric CAD Bench（91.5）和OmniDocBench 1.5（92.1）等视觉任务中均居首位；相较前代提升幅度明显，如DeepSWE 1.1从21.6跃升至56.6，JobBench从31.3升至53.4。

需注意两点关键局限：其一，多模态评测对比基线为Qwen3.7-Plus而非更强的Qwen3.7-Max，可能夸大代际差距；其二，阿里自研强化学习扩展曲线在约4000个训练环境时达到峰值0.725，随后下降至0.719与0.689。

关键要点重申

Qwen3.8-Max是参数量达2.4万亿的MoE模型，具备100万token上下文，现已全面开放API服务；输入与输出token定价分别为2美元与6美元/百万，缓存输入0.25美元/百万；Qwen3.8-Max与Qwen3.8-27B的开源权重将于下周发布；目前尚未公开基准测试完整表格、许可证类型及激活参数数量；对企业用户而言，27B版本才是可行的本地化部署路径。