Qwen3.8-Max Alibaba hadir sebagai pratonton 2.4 trilion parameter — tetapi penanda aras masih tiada

Apa yang diumumkan Alibaba?

2.4 trilion parameter dalam seni bina MoE

Qwen3.8-Max dibina menggunakan seni bina Mixture-of-Experts (MoE) jarang, dengan jumlah keseluruhan 2.4 trilion parameter . Dalam model MoE, hanya sebahagian daripada rangkaian “pakar” biasanya diaktifkan bagi setiap token. Bagaimanapun, Alibaba belum mendedahkan jumlah parameter yang aktif pada setiap token — maklumat penting untuk memahami kos pengiraan, kelajuan inferens dan keperluan perkakasan.

Ia juga dikatakan sebagai model multimodal Qwen pertama yang melepasi paras 1 trilion parameter .

Teks, imej, video dan dokumen dalam satu model

Alibaba dan beberapa laporan industri menyatakan Qwen3.8-Max membawa konteks sehingga 1 juta token, yang diwarisi daripada Qwen3.7-Max . Namun, angka ini belum disahkan secara konsisten melalui dokumentasi rasmi; satu ulasan bebas menyifatkannya sebagai maklumat komuniti yang masih belum dipastikan .

Model ini direka untuk memproses teks, imej, video dan dokumen secara natif dalam satu sistem, berbanding sesetengah model Qwen terdahulu yang menggunakan varian penglihatan berasingan . Keupayaan multimodal pada skala ini menjadi antara peningkatan teknikal utama yang ditekankan oleh pasukan Qwen.

Dakwaan prestasi masih datang daripada Alibaba

Alibaba mendakwa model tersebut berada di tempat kedua selepas Claude Fable 5 keluaran Anthropic dalam kalangan sistem yang diuji secara dalaman . Syarikat itu turut mendakwa Qwen3.8-Max mengatasi Qwen3.7-Max dalam pengekodan, pembangunan aplikasi full-stack, analisis data, aliran kerja berasaskan ejen dan tugasan “rakan sekerja profesional” jangka panjang .

Namun, pengumuman itu tidak disertakan:

• skor penanda aras luar;
• kad model;
• laporan teknikal; atau
• penilaian bebas daripada platform seperti LMArena dan Artificial Analysis .

Ujian bebas juga memberi amaran bahawa angka penanda aras yang beredar atas nama Qwen3.8 sebenarnya datang daripada ujian Qwen3.7-Max, bukan model baharu ini . Maka, dakwaan “kedua terbaik” itu harus dianggap sebagai penilaian dalaman Alibaba, bukannya keputusan yang telah disahkan pihak ketiga .

Janji open-weight masih belum ditunaikan

Alibaba berkata Qwen3.8 akan menjadi open-weight “tidak lama lagi” . Istilah ini biasanya merujuk kepada pemberat model yang boleh dimuat turun dan digunakan oleh pembangun, tertakluk kepada lesen tertentu.

Setakat akhir Julai 2026, syarikat itu belum mengumumkan tarikh pelepasan khusus, lesen, pautan muat turun pemberat atau repositori Hugging Face . Jika janji tersebut direalisasikan, Qwen3.8-Max berpotensi menjadi model terbuka terbesar yang tersedia setakat ini. Buat masa ini, bagaimanapun, ia masih sekadar rancangan.

Bagaimana hendak mencuba Qwen3.8-Max-Preview?

Versi pratonton boleh diakses melalui beberapa saluran :

• Alibaba Token Plan — pelan langganan sekitar AS$6, AS$18 dan AS$68 sebulan. Sebagai promosi pelancaran, Alibaba menawarkan model ini pada kira-kira 10 peratus daripada harga standard .
• Qoder dan QoderWork — platform pengekodan Alibaba.

Harga API biasa berdasarkan penggunaan, dikira bagi setiap sejuta token input atau output, masih belum diterbitkan . Endpoint model ini serasi dengan protokol API OpenAI dan Anthropic, membolehkan pembangun menggunakannya dengan alatan seperti Claude Code, Cursor dan OpenCode tanpa mengubah keseluruhan rangka kerja mereka .

Perlumbaan AI China semakin sengit

Qwen3.8-Max diumumkan hanya beberapa hari selepas Moonshot AI menerbitkan Kimi K3 sebagai model open-weight, menunjukkan betapa pantasnya persaingan AI China berkembang .

Pada 2026, gergasi teknologi seperti Alibaba, Baidu dan Tencent bersaing dengan syarikat pemula yang dibiayai besar, termasuk Moonshot, Zhipu AI, 01.AI dan DeepSeek . Persaingan bukan sekadar mengenai keupayaan model, tetapi turut melibatkan saiz, kos penggunaan dan sejauh mana teknologi itu dibuka kepada pembangun.

Dalam konteks ini, keputusan Alibaba untuk mengetengahkan angka 2.4 trilion parameter sambil belum menerbitkan sebarang penanda aras menggambarkan strategi yang lebih luas: makmal AI berlumba-lumba menguasai naratif skala dan keterbukaan sebelum keputusan tersebut dapat disahkan secara bebas .

Kesimpulan: spesifikasi besar, bukti masih terhad

Qwen3.8-Max-Preview ialah endpoint API yang boleh diuji, dengan spesifikasi nominal yang mengagumkan: 2.4 trilion parameter, input multimodal dan konteks sehingga 1 juta token yang dilaporkan . Bagi pembangun, versi pratonton ini menawarkan peluang untuk bereksperimen melalui langganan Alibaba dan platform Qoder.

Namun, kedudukan sebenar model ini masih belum jelas. Alibaba perlu menerbitkan penanda aras, kad model dan pemberat terbuka sebelum komuniti AI boleh menilai dakwaannya dengan lebih yakin. Sehingga itu, angka 2.4 trilion parameter dan kedudukan “kedua selepas Fable 5” kekal sebagai penilaian Alibaba sendiri — bukan fakta yang telah disahkan secara bebas .