Qwen3.8-Max 是阿里巴巴 2026 年 8 月 3 日发布的新旗舰，以 2.4 万亿参数（95B 激活）成为 Qwen 系列迄今发布过基准数据的最大模型。核心宣传：「仅次于 Fable 5」——在智能体和科研基准上数据确实支撑了这个说法，但在深度软件工程上差距明显。
真正的亮点是组合拳：前沿竞争力的分数搭配 $2/$6 每百万 token 定价——约为 Claude Opus 5 的三分之一、GPT-5.6 Sol 的四分之一——加上开放权重（及 27B 稠密版）在发布后两周内兑现——阿里履行了开放权重的承诺，让 Qwen3.8-Max 成为最强的可下载模型之一。Qwen3.7-Max 作为前代，各项指标已全面落后。
架构
| 规格 | 数值 |
|---|---|
| 总参数 | 2.4T |
| 激活参数 | ~95B（约 4% 网络激活） |
| 架构 | 稀疏 MoE transformer（基于 Qwen 3.5） |
| 上下文窗口 | 1M tokens |
| 输入模态 | 文本、图像、视频 |
| 输出模态 | 文本 |
| API 模型 ID | qwen3.8-max |
定价
| 费率 / 1M tokens | |
|---|---|
| 输入 | $2.00 |
| 输出 | $6.00 |
兼容 OpenAI 和 Anthropic API 协议，通过 QwenCloud 调用。
基准
所有数据来自阿里 8 月 3 日发布博文中的厂商自报数据。独立验证仍然有限——视为方向性参考，而非最终定论。
| 基准 | Qwen 3.8-Max | Claude Fable 5 | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|
| TerminalBench 2.1 | 86.6 | 84.6 | 88.8 | 84.6 |
| SWE-bench Pro | 67.7 | 80.0 | 64.6 | 69.2 |
| PaperBench | 93.0 | 88.8 | 90.5 | 80.3 |
| GPQA Diamond | 92.6 | 92.6 | 94.1 | 92.0 |
| OSWorld-Verified | 86.1 | 85.0 | 83.2 | — |
| IFBench | 82.8 | 63.5 | 72.7 | 62.2 |
| HLE | 43.6 | 53.3 | 47.2 | 45.7 |
规律：Qwen 3.8-Max 在智能体/研究行（OSWorld、PaperBench、IFBench）表现突出，但在核心软件工程上大幅落后 Fable 5（SWE-bench Pro 差距 12.3 分、FrontierSWE 差距 15.3 分）。
开放权重
阿里在发布博文中承诺下一周发布「首个 Max 级开放权重模型」，并且兑现了：
- Qwen3.8-Max（
Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B）——完整的 2.4T 模型，于 2026 年 8 月 12 日发布，提供 BF16 与 FP8，采用自定义的qwen3.8-max许可证。 - Qwen3.8-27B——适合自托管、门槛更低的稠密变体，于 2026 年 8 月 14 日以 Apache 2.0 发布。
开放检查点是经过后训练的文本模型：92 层（Gated DeltaNet 与 Gated Attention 混合），512 个专家，每次激活 10 个路由专家加 1 个共享专家，原生上下文 262,144 token，可扩展到约 1.01M。托管的 Qwen3.8-Max 是”基于它的官方版本”，带视觉输入、非思考模式、默认 1M 上下文与内置工具。
阿里随后又发布了 Qwen3.8-Flash-Next——一个小得多、预览 Qwen4 架构的开放模型。
横向对比
- vs Claude Fable 5： Fable 在深度编码上领先两位数。Qwen 在智能体计算机使用和科研任务上胜出。Fable 定价 $10/$50——输入贵 5 倍、输出贵 8 倍。
- vs GPT-5.6 Sol： Sol 在 TerminalBench（88.8 vs 86.6）和 GPQA Diamond（94.1 vs 92.6）上领先。Qwen 在 OSWorld 和 PaperBench 上胜出。Sol 定价 $5/$30——贵 2.5×/5×。
- vs Claude Opus 5： Opus 5 定价 $5/$25，智能体工具链更成熟。Qwen 在多数基准上持平或超越，价格仅为 40%。
- vs Kimi K3： K3 为 2.8T（更大），同样开放权重，两者现在都可下载。Qwen 3.8-Max 发布时宣称基准更高，但小米的 MiMo-V2.6-Pro 后来报告在 Artificial Analysis 指数上同时超过了两者。
- vs Qwen3.7-Max： 前代。TerminalBench 从 74.5 升至 86.6，PaperBench 从 64.8 升至 93.0。代际跃升。
全景参见 2026 LLM 指南。
适用场景
- 长时程自主智能体与计算机使用任务
- 端到端科研复现与科学工作流
- 以 $2/$6 替代 $5/$25+ 闭源替代方案的高性价比前沿推理
- 基于已发布开放权重的下游微调与自托管
优缺点
优势
- 智能体基准顶尖——OSWorld-Verified 86.1（超 Fable 5 的 85.0 和 GPT-5.6 Sol 的 83.2）
- PaperBench 93.0——端到端科研复现最高分
- 激进定价 $2/$6——约为 Opus 5 的 1/3、GPT-5.6 Sol 的 1/4
- 开放权重已于 8 月 12 日发布（27B 的 Apache 2.0 变体于 8 月 14 日跟进）——阿里首个开放权重的 Max 级模型
局限
- SWE-bench Pro 67.7——落后 Fable 5 超 12 分，深度编码差距显著
- 基准数据为厂商自报——目前缺乏独立验证
- 2.4T 开放权重需要大型多卡集群才能部署，且采用自定义的 Qwen3.8-Max 许可证而非 Apache 2.0
- 多模态输入范围（视频、文档、语音）未被阿里完整说明
常见问题
Qwen 3.8-Max 什么时候发布的？
阿里巴巴于 2026 年 7 月 19 日在上海世界人工智能大会上预览 Qwen 3.8-Max，2026 年 8 月 3 日正式发布，公布完整规格、基准与 API 访问。
Qwen 3.8-Max 有多大？
稀疏混合专家配置中共 2.4 万亿参数，每 token 约 950 亿参数激活（约 4% 的网络参与计算）。基于 Qwen 3.5 架构构建。
Qwen 3.8-Max 是开源的吗？
是的，权重已在发布后推出。Qwen3.8-2.4T-A95B（BF16，2.4T 参数，激活 95B）于 2026 年 8 月 12 日在 Hugging Face 上线，采用自定义的 `qwen3.8-max` 许可证；稠密的 Qwen3.8-27B 于 8 月 14 日以 Apache 2.0 许可跟进。开放检查点原生上下文 262K（可扩展到约 1.01M）；托管的 Qwen3.8-Max 额外提供视觉输入、非思考模式、默认 1M 上下文与内置工具。
与 Fable 5 相比如何？
Qwen 3.8-Max 在 OSWorld-Verified（86.1 vs 85.0）、PaperBench（93.0 vs 88.8）、TerminalBench（86.6 vs 84.6）上领先。但 Fable 5 在 SWE-bench Pro（80.0 vs 67.7）和 FrontierSWE（88.8 vs 73.5）上大幅领先——恰好是软件工程智能体最关键的深度编码基准。