Alibaba 的 Qwen 團隊釋出了下一代旗艦模型 Qwen3.8-Max-Preview 的預覽版。總參數量為 2.4 兆，是 Qwen 系列首個突破 1 兆的多模態模型。預覽版已可付費試用，但截至釋出時，基準測試表、模型卡與授權條款都尚未公開。
在上海發表，比 Kimi K3 晚兩天
發表時間為 2026 年 7 月 19 日，正值上海舉行的世界人工智慧大會（WAIC）期間。兩天前，Moonshot AI 才剛公開 2.8 兆參數的開放權重模型 Kimi K3。中國的兩個研究團隊在短短數日內接連推出兆級旗艦模型。
Qwen 官方帳號形容 Qwen3.8 是目前最強大的模型之一，足以與領先的前沿系統相比，並表示近期將開放權重。不過釋出時程與授權條件都沒有說明。考量到 Alibaba 至今都將 Max 系列維持在非公開狀態，若真的開放，將是一次方向上的轉變。
以單一模型處理文字、影像、影片與文件
技術細節由 Qwen 開發者 Shuai Bai 補充。據其說明，Qwen3.8 是該團隊首個參數量超過 1 兆的多模態模型，除文字之外還能處理影像、影片與文件。
團隊列出的擅長領域包括程式開發、全端開發、資料分析與辦公室作業，並表示各方面都優於上一代的 Qwen3.7-Max。預覽版的存取透過 Alibaba 的 Token Plan 訂閱提供，價格為標準定價的 10%。
僅次於 Fable 5 這項主張該怎麼看
研究團隊表示，在其自行測試的系統範圍內，Qwen3.8 的表現僅次於 Fable 5。這段說法需要謹慎解讀，因為該排序屬於廠商自述，支撐它的基準測試結果並未公開。模型卡與授權文件同樣如此，第三方目前沒有可在相同條件下重現的材料。
預覽版作為可運作的產品對外提供，與效能定位是否可驗證，是兩回事。目前確定性較高的資訊，只有 2.4 兆的總參數量、多模態支援，以及提供方式。
比總參數更值得關注的是每 token 的啟用量
數字的讀法還有另一個注意點。總參數量與實際投入運算的參數量並不相同，Qwen 自家的舊型號就是例證。Qwen3-235B-A22B 總參數為 2,350 億，但每個 token 只啟用 220 億；Qwen3-30B-A3B 的啟用量約為 30 億。兩者都是稀疏的混合專家（MoE）架構，Max 系列也沿用同樣的設計思路。
至於 Qwen3.8，啟用參數量並未公布。少了這個數字，2.4 兆幾乎無法用來推估實際的服務成本。作為參考，以 4 位元精度保存 2.4 兆參數，光是權重就需要約 1.2 TB。NVIDIA H200 單卡為 141 GB，即使串接 8 張也仍然不足。
開發者關心的是手邊跑不跑得動
社群反應正好集中在這一點。在 Hacker News 上，中國實驗室之間以開放權重互相競爭這件事本身受到歡迎，但不少人將發表時機解讀為對 Kimi K3 的直接回應。也有一部分人對僅次於 Fable 5 的措辭提出質疑，認為 Qwen 較偏向基準測試導向的團隊。
在 Reddit 的 r/LocalLLaMA，討論更為務實，核心正是前述的 1.2 TB 問題，以及對能裝進工作站的縮減版或蒸餾版的期待。這則消息在 X 上同樣引發熱議，關注的重點依然相同。
換句話說，接下來真正關鍵的不是排行榜名次，而是 Alibaba 會不會推出啟用參數更少的衍生模型、可用的量化檢查點，或是蒸餾後的小型版本。
總結
Qwen3.8-Max-Preview 於 7 月 19 日釋出，總參數量 2.4 兆，是 Qwen 首個突破 1 兆的多模態模型。它支援文字、影像、影片與文件，據稱在程式開發與辦公室作業上優於上一代。另一方面，基準測試表、模型卡與授權條款仍未公開，啟用參數量也未揭露。開放權重雖稱近期進行，但時程未定。真正的評價，得等到可驗證的材料，以及能在本地執行的衍生版本出現之後。
