阿里巴巴預覽Qwen3.8-Max：2.4萬億參數多模態模型，緊隨Moonshot的Kimi K3開源發佈之後

2026年7月19日，阿里巴巴的Qwen團隊在WAIC上海世界人工智能大會上預覽了Qwen3.8-Max-Preview，這是Qwen系列的下一代旗艦模型。研究團隊稱其為2.4萬億參數模型，“在基準測試的系統中僅次於Fable 5”。預覽版現已上線，但基準測試表、模型卡和許可證尚未公佈。

此次發佈的時間點恰好是在Moonshot AI發佈Kimi K3（一個2.8萬億參數的開源權重模型）兩天之後。這一時機本身與模型本身同樣值得關注。

本文將區分阿里巴巴確認的內容與僅聲稱的內容。以下所有性能數據均帶有這一限制條件。

Qwen宣佈了什麼

Qwen賬號發佈稱Qwen3.8即將發佈並很快開源權重。它稱該模型是“目前最強大的模型之一，可與領先的前沿系統相媲美”。預覽構建是真實可購買的，通過阿里巴巴的Token Plan訂閲提供，且預覽價為標準定價的10%。

Qwen開發者Shuai Bai補充了技術細節。他將Qwen3.8描述為該團隊首個超過1萬億參數的多模態模型，能夠處理文本、圖像、視頻和文檔。阿里巴巴團隊表示，該模型在編碼、全棧開發、數據分析和辦公工作流方面應優於Qwen3.7-Max。

確認 vs 聲稱

• 參數規模：2.4萬億參數是阿里巴巴自己的數字，尚無模型卡或規格確認。
• 性能排名：“僅次於Fable 5”的説法尚無基準測試表支撐，僅基於內部評估。
• 開源權重：承諾“很快”但無具體日期、許可證或Hugging Face倉庫。阿里巴巴前兩個Max旗艦模型均未開源。
• 激活參數：每token激活參數數量未公佈——這是決定稀疏MoE模型真實服務成本的關鍵數字。

已確認的內容：預覽版已上線並可購買；稀疏MoE架構，多模態；兼容OpenAI和Anthropic協議，現有編碼智能體可直接調用。

2.4萬億參數的問題

總參數數量並不等同於可用計算量。這一區別比主數字更重要。Qwen自身的歷史證明了這一點：Qwen3-235B-A22B總參數2350億，但每token僅激活220億；Qwen3-30B-A3B每token激活約30億。兩者都是稀疏MoE設計，Qwen的Max層級也是如此。

對於Qwen3.8，激活參數數量是沒人知道的數字。沒有它，2.4萬億參數對服務成本幾乎沒有意義。據Startup Fortune計算，一個2.4萬億參數的4位精度模型需要約1.2TB的權重內存，而單個Nvidia H200僅141GB，即使八張卡也會面臨尷尬的數學問題。

因此，實際問題不在於排行榜位置，而在於阿里巴巴是否會提供更小的激活參數變體、好的量化檢查點或蒸餾版。

開發者反應

關於Qwen3.8預覽版的社區反應呈現可預見的分化：對另一個開源前沿模型的熱情與對未驗證基準測試的疲勞感並存。在Hacker News上，主流觀點認為中國實驗室之間的開源競爭對所有人都有利。評論者討論了動機，並將其時機解讀為對Kimi K3的直接回應。少數人質疑“僅次於Fable 5”的説法，並稱Qwen相比競爭對手是基準測試專家。

在Reddit的r/LocalLLaMA上，討論更為實際：2.4萬億參數的服務計算佔據主導，同時希望有一個更小或蒸餾的變體可以在工作站上運行。在X平台上，該公告成為趨勢，大型賬號（包括kimmonismus）放大了開源的消息。

遷移前的注意事項

不要僅憑預覽就遷移生產工作負載。在遷移前需要等待以下五件事：官方Qwen博客文章附有基準測試表；激活參數數量；Hugging Face倉庫附有真實許可證文件；公佈的API定價；來自Artificial Analysis或LMArena等渠道的獨立評估。在此之前，請通過官方控制台在您自己的工作負載上測試Qwen3.8-Max-Preview，並將生產流量保持在原有位置。您自己的評估勝過任何發佈數字。