阿里巴巴的 Qwen 团队发布了下一代旗舰模型 Qwen3.8-Max-Preview 的预览版。该模型总参数量为 2.4 万亿，是 Qwen 系列首个突破 1 万亿的多模态模型。预览版已经可以付费试用，但截至发布时，基准测试表、模型卡和许可证均未公开。
在上海发布，比 Kimi K3 晚两天
发布时间为 2026 年 7 月 19 日，正值上海举办的世界人工智能大会（WAIC）期间。两天前，Moonshot AI 刚刚发布了 2.8 万亿参数的开放权重模型 Kimi K3。中国的两个研究团队在数天之内接连推出万亿级旗舰模型。
Qwen 官方账号称 Qwen3.8 是目前最强大的模型之一，可与领先的前沿系统相媲美，并表示将在近期开放权重。但发布时间和许可条款均未说明。考虑到阿里巴巴此前一直将 Max 系列作为闭源产品运营，如果真的开放，将是一次方向性的转变。
用一个模型处理文本、图像、视频和文档
技术细节由 Qwen 开发者 Shuai Bai 补充说明。据他介绍，Qwen3.8 是该团队首个参数量超过 1 万亿的多模态模型，除文本外还能处理图像、视频和文档。
团队列举的擅长领域包括编程、全栈开发、数据分析和办公业务，并称这些方面均优于上一代 Qwen3.7-Max。预览版通过阿里巴巴的 Token Plan 订阅提供，价格为标准定价的 10%。
如何看待仅次于 Fable 5 的说法
研究团队表示，在其自行测试的系统范围内，Qwen3.8 的性能仅次于 Fable 5。这一表述需要谨慎对待，因为该排名属于厂商自述，支撑它的基准测试结果并未公开。模型卡和许可证文件同样如此，第三方目前还没有可以在相同条件下复现的材料。
预览版作为可用产品对外提供，与性能定位是否可验证，是两回事。目前确定性较高的信息，只有 2.4 万亿的总参数量、多模态能力，以及提供方式。
比总参数更值得关注的是每 token 激活量
数字的读法还有另一个注意点。总参数量与实际参与计算的参数量并不一致，Qwen 自己的历史模型就是例证。Qwen3-235B-A22B 总参数为 2350 亿，但每个 token 仅激活 220 亿；Qwen3-30B-A3B 的激活量约为 30 亿。两者都是稀疏的混合专家（MoE）架构，Max 系列也沿用同样的设计思路。
而 Qwen3.8 的激活参数量并未公布。缺少这个数字，2.4 万亿几乎无法用来推算实际部署成本。作为参考，以 4 比特精度保存 2.4 万亿参数，仅权重就需要约 1.2 TB。英伟达 H200 单卡为 141 GB，即使 8 张卡也仍然不够。
开发者关心的是能不能跑起来
社区反应正好集中在这一点上。在 Hacker News 上，中国实验室之间以开放权重展开竞争这件事本身受到欢迎，但不少人认为发布时机是对 Kimi K3 的直接回应。也有一部分人对仅次于 Fable 5 的表述提出质疑，认为 Qwen 更偏向基准测试导向。
在 Reddit 的 r/LocalLLaMA，讨论更为务实，核心正是前述的 1.2 TB 问题，以及对能装进工作站的缩减版或蒸馏版的期待。该消息在 X 上同样引发热议，关注点依然相同。
换言之，接下来真正起作用的不是排行榜名次，而是阿里巴巴是否会推出激活参数更少的衍生模型、可用的量化检查点，或者蒸馏出的小型版本。
总结
Qwen3.8-Max-Preview 于 7 月 19 日发布，总参数量 2.4 万亿，是 Qwen 首个突破 1 万亿的多模态模型。它支持文本、图像、视频和文档，据称在编程和办公业务方面优于上一代。另一方面，基准测试表、模型卡和许可证尚未公开，激活参数量也未披露。开放权重虽称近期进行，但时间未定。真正的评价，要等到可验证的材料和能在本地运行的衍生版本出现之后。
