阿里巴巴预览Qwen3.8-Max：2.4万亿参数多模态模型，紧随Moonshot的Kimi K3开源发布之后

2026年7月19日，阿里巴巴的Qwen团队在WAIC上海世界人工智能大会上预览了Qwen3.8-Max-Preview，这是Qwen系列的下一代旗舰模型。研究团队称其为2.4万亿参数模型，“在基准测试的系统中仅次于Fable 5”。预览版现已上线，但基准测试表、模型卡和许可证尚未公布。

此次发布的时间点恰好是在Moonshot AI发布Kimi K3（一个2.8万亿参数的开源权重模型）两天之后。这一时机本身与模型本身同样值得关注。

本文将区分阿里巴巴确认的内容与仅声称的内容。以下所有性能数据均带有这一限制条件。

Qwen宣布了什么

Qwen账号发布称Qwen3.8即将发布并很快开源权重。它称该模型是“目前最强大的模型之一，可与领先的前沿系统相媲美”。预览构建是真实可购买的，通过阿里巴巴的Token Plan订阅提供，且预览价为标准定价的10%。

Qwen开发者Shuai Bai补充了技术细节。他将Qwen3.8描述为该团队首个超过1万亿参数的多模态模型，能够处理文本、图像、视频和文档。阿里巴巴团队表示，该模型在编码、全栈开发、数据分析和办公工作流方面应优于Qwen3.7-Max。

确认 vs 声称

• 参数规模：2.4万亿参数是阿里巴巴自己的数字，尚无模型卡或规格确认。
• 性能排名：“仅次于Fable 5”的说法尚无基准测试表支撑，仅基于内部评估。
• 开源权重：承诺“很快”但无具体日期、许可证或Hugging Face仓库。阿里巴巴前两个Max旗舰模型均未开源。
• 激活参数：每token激活参数数量未公布——这是决定稀疏MoE模型真实服务成本的关键数字。

已确认的内容：预览版已上线并可购买；稀疏MoE架构，多模态；兼容OpenAI和Anthropic协议，现有编码智能体可直接调用。

2.4万亿参数的问题

总参数数量并不等同于可用计算量。这一区别比主数字更重要。Qwen自身的历史证明了这一点：Qwen3-235B-A22B总参数2350亿，但每token仅激活220亿；Qwen3-30B-A3B每token激活约30亿。两者都是稀疏MoE设计，Qwen的Max层级也是如此。

对于Qwen3.8，激活参数数量是没人知道的数字。没有它，2.4万亿参数对服务成本几乎没有意义。据Startup Fortune计算，一个2.4万亿参数的4位精度模型需要约1.2TB的权重内存，而单个Nvidia H200仅141GB，即使八张卡也会面临尴尬的数学问题。

因此，实际问题不在于排行榜位置，而在于阿里巴巴是否会提供更小的激活参数变体、好的量化检查点或蒸馏版。

开发者反应

关于Qwen3.8预览版的社区反应呈现可预见的分化：对另一个开源前沿模型的热情与对未验证基准测试的疲劳感并存。在Hacker News上，主流观点认为中国实验室之间的开源竞争对所有人都有利。评论者讨论了动机，并将其时机解读为对Kimi K3的直接回应。少数人质疑“仅次于Fable 5”的说法，并称Qwen相比竞争对手是基准测试专家。

在Reddit的r/LocalLLaMA上，讨论更为实际：2.4万亿参数的服务计算占据主导，同时希望有一个更小或蒸馏的变体可以在工作站上运行。在X平台上，该公告成为趋势，大型账号（包括kimmonismus）放大了开源的消息。

迁移前的注意事项

不要仅凭预览就迁移生产工作负载。在迁移前需要等待以下五件事：官方Qwen博客文章附有基准测试表；激活参数数量；Hugging Face仓库附有真实许可证文件；公布的API定价；来自Artificial Analysis或LMArena等渠道的独立评估。在此之前，请通过官方控制台在您自己的工作负载上测试Qwen3.8-Max-Preview，并将生产流量保持在原有位置。您自己的评估胜过任何发布数字。