阿里发布Qwen3.8-Max,开源模型逼近闭源前沿
阿里巴巴发布了最新旗舰开源模型Qwen3.8-Max及其27B蒸馏版本。该模型拥有2.4T总参数和95B激活参数,原生支持文本、图像、视频和音频多模态处理。多位开发者的实测表明,该模型在智能体编码和多模态能力上表现稳健,是目前极具性价比的前沿开源模型。
已确认
- 模型参数与架构:@CodeByPoonam 确认 Qwen3.8-Max 拥有 2.4T 参数和 95B 激活参数,是 Qwen 家族目前最强大的模型,原生支持多模态,并在编程、工作和长时程任务上表现优异。
- 编程与 Agent 能力:@bindureddy、@QuixiAI 和 @teortaxesTex 的测试表明,Qwen3.8 在智能体编码任务上表现出色,整体性能仅略逊于 K3,但价格仅为后者的一半。@intellectronica 指出其工具调用能力优异,是 K3 的有力替代方案。@葬AI 的深度评测认为其编程与 Agent 能力达到一流水平,在特定维度上甚至略超 K3。@CodeByPoonam 还分享了使用该模型仅用 10 分钟零成本构建发票生成器的案例。
- 多模态表现:@teortaxesTex 指出 Qwen3.8 Max 在图像识别与标注上可能已达到 SOTA 水平,且具备很强的样本效率,能被完美蒸馏到 27B 版本。@WorldofAI 的实测也验证了其在 Three.js 等前端代码生成和多模态上的前沿表现。
- 开源差距缩小:@dairai 转发的测试反馈称,在 Hermes Agent 上运行该模型后,其出色表现让人不得不重新审视开源模型与闭源前沿模型之间的差距,开源模型已在 Agent 任务上逼近闭源前沿。
尚未确认
- 长程任务与产品化能力:@bindureddy 指出,当前开源模型普遍采用的 MoE 架构虽然擅长跑分,但由于激活参数量少,在处理长程任务时存在受限情况。@葬AI 的评测也提到,尽管其在真实浏览器任务中表现优异,但在一次性生成网页等前端产品化能力上仍落后于 K3。
- 与 K3 的绝对实力对比:@ramoscasals 转发知名学者 Ethan Mollick 的着色器测试结果称,Qwen 3.8 Max 表现稳健,但在其测试体验中尚未达到 Kimi K3 的水平。@QuixiAI 的跟帖也提出,其实际表现可能与 DeepSeek 等模型相比仍有待细致对比。
为什么重要
Qwen3.8-Max 的发布标志着开源模型在保持高性价比(仅为竞品一半价格)的同时,在核心的智能体编码和多模态能力上已能比肩或逼近顶尖闭源模型。正如 @orange 借自家 AI 搭档产品 Cola 的反馈所述,该模型的高效能正直接赋能下游应用,为开发者提供了更具成本优势的前沿替代方案。
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一手来源
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