AI Radar
Alibaba представила флагманскую мультимодальную модель Qwen3.8-Max с 2,4 трлн параметров и контекстом до 1 млн токенов. Пока она доступна через облачные продукты компании, но публикация открытых весов запланирована на следующую неделю.
Qwen3.8-Max уже можно использовать через API платформы Alibaba Cloud Model Studio и рабочую среду QwenWork, которая одновременно вышла в публичную бету в виде веб- и настольного приложений. Доступ через API стоит $2 за миллион входных и $6 за миллион выходных токенов. Для команды Qwen это заметный разворот: несколько недавних флагманов оставались проприетарными, тогда как теперь Alibaba обещает открыть веса своей самой мощной модели.
За внушительной общей цифрой параметров стоит разреженная архитектура mixture-of-experts: при каждом запросе активируются около 95 млрд параметров, то есть примерно 4% от общего объёма. Такой подход позволяет наращивать ёмкость модели, не задействуя всю сеть для каждого токена. Qwen3.8-Max также использует гибридный механизм внимания и поддерживает контекст до 1 млн токенов — ориентировочно до 750 тысяч слов или сопоставимый объём мультимодальных данных за один запрос.
Alibaba позиционирует модель прежде всего для автономного программирования, исследований и других длительных рабочих процессов. Среди продемонстрированных сценариев — самостоятельное воспроизведение исследовательского пайплайна с последующим 125-часовым циклом экспериментов, участие в соревновании по анализу данных и прохождение полного маршрута проектирования чипа от RTL-кода до физической компоновки. В последнем эксперименте агент сократил число логических элементов с 8 298 до 678 и площадь кристалла на 81%, сохранив временные ограничения для частоты 500 МГц. Это результаты подготовленных демонстраций, а не гарантия такой же устойчивости в произвольных проектах.
Мультимодальность нужна здесь не только для ответов по изображениям. Модель может получать визуальную обратную связь во время работы с интерфейсами, воссоздавать приложения по скриншотам, превращать двумерные планы помещений в 3D-визуализации и строить поисковые базы по длинным документам, видео и трансляциям. Для подключения подобных возможностей к существующим агентным фреймворкам команда также выпустила Qwen-MM-Plugins.
В пользовательских рейтингах, приведённых Alibaba, Qwen3.8-Max заняла пятое место в Text Arena и второе в Vision Arena, уступив лишь отдельным моделям семейства Claude. Независимая проверка полного набора заявлений ещё особенно важна: открытие весов позволит исследователям воспроизводить тесты, изучать требования к инфраструктуре и оценивать модель вне сервисов Alibaba. Масштаб в 2,4 трлн параметров при этом не делает локальное развёртывание простым — даже с разреженной активацией хранение и эффективный инференс такой сети потребуют серьёзных серверных ресурсов.
Разработчики получают ещё одну флагманскую модель для длинных агентных задач, работы с кодом и визуальными интерфейсами, причём с прозрачной ценой облачного доступа. После выхода весов компании смогут развернуть её в собственной инфраструктуре и глубже адаптировать, но стоимость оборудования оставит полный вариант модели прежде всего крупным организациям и специализированным провайдерам.
DSML editors review the selection. AI helps deduplicate signals and draft the text; the published edition remains an editorial product, not a feed of individual channels.
