Qwen3.8-2.4T-A95B 今日发布

简介

阿里千问（Qwen）团队于2025年8月13日正式开源Qwen3.8-2.4T-A95B大模型权重，这是Qwen开源模型家族中迄今为止能力最强的一代，也是Qwen-Max级别旗舰模型首次向社区开放权重。Qwen3.8-Max是基于该权重的官方云端版本，于8月3日发布，拥有视觉输入、非思考模式、内置官方工具等更多功能。而此次开源的Qwen3.8-2.4T-A95B则将最核心的模型能力开放给全球开发者，标志着阿里千问在开源生态建设上的又一重大里程碑。

核心功能

Qwen3.8-2.4T-A95B是一款总参数量高达2.4万亿（2.4T）、每个Token激活950亿参数（95B）的混合专家（MoE）大模型。与传统的稠密（Dense）架构不同，它采用稀疏激活机制，每个Token仅激活部分专家网络，从而在保持超强性能的同时大幅降低推理计算成本。该模型原生支持262,144个Token的超长上下文窗口，并可扩展至101万Token，能够一次性处理整本书籍、代码仓库或长篇文档。

技术特点

该模型在架构设计上融合了多项前沿技术。每组模块由3个Gated DeltaNet层（线性注意力机制）和1个Gated Attention层（标准注意力机制）组成，每个模块后接一个包含512个专家的MoE层，每次推理时激活10个路由专家加1个共享专家。Gated DeltaNet使用128个V向量头来捕获丰富的状态信息，但仅用16个QK头来控制计算成本，实现了性能与效率的精妙平衡。模型还采用了多Token预测（MTP）训练策略，进一步提升生成质量。值得注意的是，该开源版本默认以思考模式运行，所有回答都会先生成由＜think＞＜/think＞标记的完整推理过程，用户可通过reasoning_effort参数（xhigh、medium、low三档）控制推理深度。

在基准测试中，Qwen3.8-Max（云端API版本）的表现相当亮眼：Terminal Bench 2.1达到86.6分，PaperBench达到93.0分，GPQA Diamond达到92.6分，在全球开源模型中处于领先地位。此外，Unsloth AI团队还利用动态1-bit分层选择性量化技术，将原始4.9TB的模型体积压缩至397GB，存储空间缩减91%，极大降低了部署门槛。

应用场景

Qwen3.8-2.4T-A95B特别适用于以下场景：编程与代码智能（代码生成、调试、代码库级推理）、长周期智能体任务（需要多步骤规划和持久上下文的Agent工作流）、专业研究与学术写作（论文阅读、文献综述、复杂推理）、以及需要超长上下文处理的企业知识库和文档分析任务。

如何使用

模型权重已发布在魔搭社区（ModelScope）和Hugging Face两大平台，可通过以下地址获取：

• 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B
• Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B

部署方面，该模型支持SGLang、vLLM和TokenSpeed等主流推理引擎。正式部署时需要使用各框架针对Qwen3.8的最新Recipe，并根据权重精度、GPU型号与数量选择合适的并行策略。

相关连接

• 官网：https://qwenlm.ai
• 体验入口：https://chat.qwen.ai
• 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B
• Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B

总结

Qwen3.8-2.4T-A95B的发布是开源大模型领域的一次重要事件。阿里千问首次将Max级别旗舰模型的权重对外开放，让全球开发者能够免费获取这一顶尖模型能力。其2.4万亿总参数、950亿激活参数的MoE架构、101万Token超长上下文以及多项基准测试的领先表现，使其成为当前最具实力的开源大语言模型之一。对于追求最强开源模型能力的开发者和研究人员而言，Qwen3.8-2.4T-A95B无疑是一个值得关注和深入探索的选择。