Alibaba
Qwen3.8 Omni Flash
Максимальный контекст
1M
Максимальный вывод
131.1K
Дата выпуска
N/A
qwen3.8-maxQwen3.8-Max — это флагманская модель MoE с 2,4 триллиона параметров, предназначенная для расширенного мышления, программирования и корпоративной производительности. Он может автономно выполнять сложные длительные задачи — от разработки программного обеспечения до профессиональных рабочих процессов, обеспечивая результаты производственного уровня в таких областях, как право, финансы и дизайн. Благодаря встроенному мультимодальному интеллекту Qwen3.8-Max понимает текст, изображения и видео в длинных контекстах, поддерживая глубокий анализ обширных документов и длинного контента. Его агентные возможности обеспечивают автономное планирование, выполнение, проверку и непрерывную итерацию на протяжении сложных рабочих процессов.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
3 авг. 2026 г.
Modalities
| Цена входа | Цена выхода | Чтение кэша | Создание кэша 5m | Чтение кэша 5m |
|---|---|---|---|---|
| $2/M | $6/M | $0.25/M | $2.5/M | $0.17/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Qwen3.8 Max сочетает рассуждение, нативное понимание изображений, долгосрочное планирование и контекст на миллион токенов для сложных профессиональных задач.
Флагманская модель рассуждений предназначена для сложных задач программирования, офисной работы, права, финансов и дизайна.
Модель принимает текст, изображения и видео, позволяя интерпретировать визуальные документы, диаграммы и продолжительные видеоматериалы.
Контекст на миллион токенов и автономное планирование поддерживают длительные задачи с повторным анализом и итерациями.
Qwen3.8 Max подходит для программирования на уровне крупных проектов, анализа профессиональных документов и длительных мультимодальных процессов.
Анализировать крупные кодовые базы, согласовывать изменения между компонентами и итеративно выполнять сложные инженерные задачи.
Изучать объёмные юридические, финансовые или деловые материалы, извлекать значимые сведения и формировать структурированные выводы.
Интерпретировать диаграммы, изображения документов и длинные видео, извлекая события, связи и формируя краткие текстовые сводки.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Ответы на частые вопросы об API Qwen3.8 Max, ценах, разработке и агентных сценариях, мультимодальных возможностях и сравнении моделей.
Qwen3.8 Max — флагманская MoE-модель Qwen для сложных рассуждений, программирования, корпоративной продуктивности и агентных сценариев. Она подходит для продакшен-задач, где требуется обрабатывать большой контекст и последовательно выполнять сложную длительную работу.
Qwen3.8 Max стоит оценить для сложного программирования, многошаговых рассуждений и агентных сценариев, требующих планирования, выполнения, проверки и итераций. Прежде чем выбрать его моделью по умолчанию в продакшене, протестируйте его на реальных задачах репозитория, вызовах инструментов и критериях качества.
Проверьте модальности и раздел API на этой странице, чтобы подтвердить типы входных данных и эндпоинты, доступные через TokenHub. Для сценариев с документами, изображениями или видео убедитесь в поддерживаемом формате запроса и протестируйте его на типичных исходных материалах перед запуском.
Создайте API-ключ TokenHub, скопируйте точный ID модели Qwen3.8 Max с этой страницы и выберите поддерживаемый эндпоинт в разделе API. Используйте сгенерированный пример запроса как основу для интеграции с OpenAI-совместимым или другим поддерживаемым клиентом.
Посмотрите текущие цены за входные, выходные и кэшированные токены на этой странице, затем оцените стоимость по обычному размеру промптов, длине ответов, числу запросов и доле попаданий в кэш. У длинного контекста, мультимодальных и агентных сценариев структура затрат может сильно отличаться от простого чата.
Используйте спецификации модели на этой странице как источник актуальных лимитов контекста и максимального вывода. Контекст определяет объем исходных материалов в запросе, а максимальный вывод — объем содержимого, который модель вернет за один ответ.
Универсального победителя нет. Сравнивайте Qwen3.8 Max и GLM-5.2 на той задаче, которую нужно выполнить: надежность кода и агентов, качество рассуждений, мультимодальные требования, лимиты контекста и вывода, текущие цены и совместимость эндпоинтов. Перед стандартизацией одного из моделей проведите небольшую оценку на репрезентативных промптах.
Получите доступ к Qwen3.8 Max и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.
Материалы и демонстрации Qwen3.8-Max
Подборка публичных анонсов, демонстраций и обсуждений Qwen3.8-Max.
X (Twitter)
Qwen ·
📢Meet Qwen3.8-Max — our most capable model to date. Next week, the open weights of Qwen3.8-Max will be released, and Qwen3.8-27B is also going open-weights to meet you all!🎉 Qwen3.8-Max, a new bar for coding and cowork at 2.4T parameters: - Autonomous coding: 10+ days of https://t.co/e3YFj2hqcT
https://pbs.twimg.com/media/HOw1F2ebgAAkpJJ.jpgОткрыть оригиналQwen ·
Meet Qwen3.8-Max: A New Bar for Coding and Cowork. https://t.co/mJaA8vr6xT
https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2084093069323104256/img/9MfuQy8RFs_nQmFF.jpgОткрыть оригиналAlibaba Cloud ·
What happens when AI codes autonomously for 10+ days? 🚀 Qwen3.8‑Max built, tested, verified, and repaired a self‑evolving harness, all in one long‑horizon autonomous coding run. Watch it build from scratch! Try it & API on • Model Studio: https://click.alibabacloud.com/m/20000001093/ • Qwen https://t.co/DLYgvbVz42
https://pbs.twimg.com/ext_tw_video_thumb/2084829216365821952/pu/img/FCbz0a_a40rR6aEv.jpgОткрыть оригиналReddit
Did anyone actually read the Qwen 3.8-Max blog?
Ok-Shower7286 ·
Читать полностью
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8 As you guys probably already know, they're dropping Qwen 3.8-Max at 2.4T and a 27B model, but have actually read the blog post on how this thing operates in the wild? - It ran 10+ days of completely autonomous, self-evolving software development starting from an empty folder (seriously, check out the GitHub trace for oh-my-cli, it's wild). - It features a native visual feedback loop, treating visual information not just as static input, but as a continuous execution-and-correction monitor. - Autonomous chip design optimization: running a closed-loop for 500+ turns via Iverilog, Yosys, and OpenROAD, shrinking a crypto accelerator from 8,298 gates down to 678 gates and hitting actual silicon timing closure. While people are arguing over safety guardrails and incremental coding scope with AGI cyber attacks FOMO marketing, they aren't just building a better chatbot, they are deploying recursive engineering and hardware synthesis agents. :D Really suprising. Anyway, let's enjoy the 27B open weights to our heart's content.
Qwen3.8-Max matches Kimi K3 and DeepSeek V4 Flash
davidthesong ·
Открыть оригиналAre you guys using the new qwen 3.8 max?
TinyAres ·
Открыть оригиналYouTube
Meet Qwen3.8-Max: A New Bar for Coding and Cowork.
Alibaba Cloud
Открыть оригиналWhat Happens When AI Codes for 10 Days Straight? Inside Qwen3.8-Max's Autonomous Run
Alibaba Cloud
Открыть оригиналQwen3.8 Max Is HERE – Is THIS the BEST Open Model Yet?
Bijan Bowen
Открыть оригинал