Alibaba uvolnila váhy svého vlajkového modelu Qwen3.8-2.4T-A95B: Co přináší otevřený kód a co v něm chybí?

Specifikace modelu Qwen3.8-2.4T-A95B

Model Qwen3.8-2.4T-A95B, jehož otevřené váhy Alibaba zveřejnila 12. srpna 2026 , je založen na architektuře sparse mixture-of-experts (MoE). To znamená, že i když má celkem 2,4 bilionu parametrů, pro zpracování každého tokenu se jich aktivuje jen zlomek – přibližně 95 miliard . Tento přístup snižuje výpočetní náročnost a umožňuje nasazení modelu za přijatelnější cenu.

Parametr	Hodnota
Celkový počet parametrů	2,4 bilionu
Aktivních parametrů na token	~95 miliard
Architektura	Sparse MoE, 92 vrstev, 512 expertů (10 routovaných + 1 sdílený aktivní na token)
Pozornost (Attention)	Hybridní Gated DeltaNet + Gated Attention
Nativní kontext	262 000 tokenů, rozšiřitelný až na ~1 010 000 tokenů
Maximální vstup	991K tokenů (983K s povoleným uvažováním)
Maximální výstup	131K tokenů
Velikost slovníku	248 320
Formát vah	BF16 a FP8
Modalita (otevřené váhy)	Pouze text
Licence	Vlastní licence s podílem na výnosech; poskytovatelé MaaS/AI Work Assistant s ročním obratem nad 50 mil. USD musí vyjednat samostatnou licenci

Otevřené váhy modelu si lze stáhnout z Hugging Face a ModelScope .

Výkon v testech (interní data Alibaby)

Alibaba uvádí, že se Qwen3.8-Max v testovaných systémech umístil jako „druhý hned za modelem Fable 5“ od Anthropicu . Níže uvedená skóre pocházejí z interních testů společnosti – nezávislé benchmarky od Artificial Analysis nebo LMArena v době zveřejnění nebyly k dispozici .

Benchmark	Skóre
Terminal-Bench 2.1	86,6
GPQA Diamond	92,6
SWE-bench Pro	67,7 (Fable 5: 80,0)
FrontierSWE	73,8 (Fable 5: ~80+)

Důležité upozornění: Alibabiny výsledky nelze brát za bernou minci – nezávislá měření chybí. V klíčových programátorských úlohách navíc Qwen3.8-Max za Fable 5 výrazně zaostává .

Komerční ceny (API QwenCloud, plná verze Qwen3.8-Max)

Ceny API platí pro cloudovou verzi modelu (Qwen3.8-Max), která je bohatší na funkce. Otevřená verze je ke stažení zdarma, její licence ale komerční použití omezuje .

Služba	Cena
Vstupní tokeny	2,00 USD za milion tokenů
Výstupní tokeny	6,00 USD za milion tokenů
Implicitní čtení cache	0,25 USD za milion tokenů
Explicitní vytvoření cache	2,50 USD / čtení 0,17 USD

Omezení otevřené verze oproti placenému API

Otevřený model Qwen3.8-2.4T-A95B není totožný s cloudovou verzí Qwen3.8-Max. Alibaba záměrně uvolnila jen jeho „ořezanou“ podmnožinu, aby si cennější funkce ponechala za paywallem.

• Žádný vstup obrázků, videa ani dokumentů – otevřené váhy pracují pouze s textem, zatímco API umí zpracovat multimodální vstupy .
• Kratší nativní kontext – otevřená verze má 262K tokenů (rozšiřitelných), API standardně nabízí 1M tokenů .
• Výchozí režim uvažování (thinking mode) – API umí pracovat bez uvažování, u otevřené verze to musí uživatel nastavit ručně .
• Chybí integrované nástroje – API obsahuje vyhledávání, spouštění kódu apod.; otevřené váhy nikoliv .
• Nedostupné doprovodné modely – slibovaný menší model Qwen3.8-27B nebyl společně s otevřenými vahami vydán .
• Licenční omezení pro komerční poskytovatele – firmy nabízející MaaS nebo AI asistenty s ročním obratem nad 50 milionů dolarů musí vyjednat zvláštní licenci .

Strategický kontext: Alibaba a čínský závod v AI

• Reakce na konkurenci: V červenci 2026 uvolnila společnost Moonshot otevřené váhy svého modelu Kimi K3 (multimodální model s kontextem 1M tokenů) . Alibabino uvolnění vah Qwen3.8 přišlo asi o šest týdnů později a je vnímáno jako přímá odpověď.

• Platformová hra „otevřeno, ale pod kontrolou“: Licence s hranicí 50 milionů dolarů je mnohými analytiky interpretována jako promyšlená strategie: Alibaba open-sourcuje, aby získala vývojáře a podpořila ekosystém, ale zároveň chrání své příjmy z cloudového API (QwenCloud) a tlačí velké podniky k placeným smlouvám .

• Závod ve škálování v Číně: Model je 7× větší než Qwen3.5 (únor 2026) . Alibaba se tím staví do role nejsilnějšího čínského vyzyvatele amerických špičkových laboratoří – a to jen několik týdnů poté, co USA dočasně omezily export modelu Fable 5 .

• Hardwarová bariéra: Provozovat model na vlastním hardwaru je extrémně náročné. Při 4bitové přesnosti potřebují samotné váhy zhruba 1,2 TB GPU paměti . To fakticky znemožňuje nasazení mimo dobře vybavené organizace a dále koncentruje provoz na platformě Alibaba Cloud.

• Portfoliová strategie: Otevřené váhy jsou součástí širší rodiny Qwen3.8, kam patří menší model (očekávaný 27B), specializované varianty pro programování a agenty a verze vision-turbo, které ponechávají multimodální schopnosti v placené API vrstvě .