剛剛，阿里開源2.4萬億參數大模型！性能比肩Fable 5

作者 | 程茜 編輯 | 心緣 8月13日報道，剛剛，阿里千問大模型團隊開放Qwen3.8-2.4T-A95B模型權重！Qwen3.8-Max是基於Qwen3.8-2.4T-A95B的官方版本，於8月3日發佈，擁有更多功能，例如視覺輸入功能、無需思考即可使用、默認支持1百萬上下文長度處理、內置官方工具等。▲Qwen3.8-2.4T-A95B開源主頁（圖源：Hugging Face） 魔搭社區模型下載地址： https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B Hugging Face模型下載地址： https://huggingface.

co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B 這也是阿里千問首次將Max級別的旗艦模型對外開放權重。根據魔搭社區的官方預告，更小杯Qwen3.8-27B已在路上。Qwen3.8-2.4T-A95B的模型總參數為2.4萬億，每個Token激活950億參數，原生支持262144 Token上下文，可擴展至101萬Token。該模型採用Qwen3.5的底層架構，在編程、辦公、科研工作、長週期智能體任務上實現性能提升。Qwen3.8-2.4T-A95B模型可以通過SGLang、vLLM和TokenSpeed推理引擎部署，正式部署時需要使用各框架針對Qwen3.

8的最新Recipe，並根據權重精度、GPU型號與數量選擇並行策略。Qwen3.8模型默認以思考模式運行，在生成最終回答前，模型會先生成由\n…\n\n標記的思考內容。Qwen3.8-2.4T-A95B不支持關閉思考模式。與此同時，開源AI項目團隊Unsloth AI靠動態1‑bit分層選擇性量化技術，將Qwen3.8‑2.4T‑A95B原始4.9TB的模型體積壓縮至397GB，存儲空間縮減91%。藉助Unsloth‑Desktop工具，設備內存+顯存總量達到410GB以上即可本地運行該模型。▲Unsloth AI壓縮Qwen3.8-2.4T-A95B（圖源：X） 預告Qwen3.

8發佈時，千問稱該模型“可能是除了Fable 5外最強大的模型”。基準測試結果顯示，在論文復現基準PaperBench中，Qwen3.8-Max取得93.0分，高於GPT-5.6 Sol、Fable 5和Claude Opus 4.8。在評估電腦操作能力的OSWorld-Verified中，Qwen3.8-Max以86.1分位居參評模型首位；在參數化CAD基準中，其91.5分同樣超過Fable 5、GPT-5.6 Sol和Gemini 3.1 Pro。不過，Qwen3.8-Max尚未在所有測試中取得領先。在TerminalBench 2.1中，其成績為86.6分，略低於GPT-5.

6 Sol的88.8分；在SWE-bench Pro中，Qwen3.8-Max獲得67.7分，落後於Fable 5的80.0分和Claude Opus 4.8的69.2分；在長視頻基準VideoMME v2中，其68.3分也低於GPT-5.6 Sol的71.1分。▲Qwen3.8-Max基準測試結果（圖源：阿里） Qwen3.8的重點是模型能否脫離人工持續陪伴，自己把一個跨度數小時、數天甚至數週的任務做完。千問團隊讓Qwen3.8-Max連續自主編程約16天、獨立復現並改進一篇研究論文、參加真實算法競賽，還讓它在超過2000輪交互中經營一家虛擬電商企業。

在連續自主編程16天的任務中，Qwen3.8-Max自主構建了自進化Harness，並持續完成社區需求收集、issue派發、代碼生成、驗證與自我修復。▲Qwen3.8-Max執行自主編程任務（圖源：阿里） API價格方面，Qwen3.8-Max國內每百萬Tokens輸入12元、輸出36元，隱式緩存命中1.5元；海外每百萬Tokens輸入2美元、輸出6美元，隱式緩存命中0.25美元。▲API價格對比表（製圖） 結語：全球三大頂流模型齊更新！Qwen3.8拉高開源天花板 一夜之間，三家大模型頂流輪番炸場：先是馬斯克甩出自家最強模型Grok 4.6，其中Grok 4.

6 high在其披露的多項智能體編程和知識工作基準測試中綜合性能與GPT-5.6 Sol Max、Claude Fable 5 Max相當；接著DeepSeek-V4-Pro正式版上線，綜合性能接近、部分指標超越Claude Fable 5；最後是Qwen3.8開放權重。可以看出，這三家公司都著重強化了模型多步驟長週期自主工作能力，開始比拼模型獨立承接完整項目、自主閉環幹活的智能體水平。此外，阿里千問團隊此次將2.4萬億參數頂級旗艦模型正式開放權重，是中國開源大模型佈局的關鍵落子。