Alibaba
Qwen3.7 Plus
Ngữ cảnh tối đa
1M
Đầu ra tối đa
64K
Ngày phát hành
N/A
qwen3.8-maxQwen3.8-Max là mô hình hàng đầu MoE với 2,4 nghìn tỷ tham số, được thiết kế cho lý luận nâng cao, lập trình và năng suất doanh nghiệp. Mô hình có thể tự động thực hiện các tác vụ phức tạp, kéo dài — từ phát triển phần mềm đến quy trình làm việc chuyên nghiệp — mang lại kết quả cấp sản xuất trong các lĩnh vực như luật, tài chính và thiết kế. Được hỗ trợ bởi trí thông minh đa phương thức bản địa, Qwen3.8-Max hiểu văn bản, hình ảnh và video trong bối cảnh dài, hỗ trợ phân tích sâu các tài liệu mở rộng và nội dung dạng dài. Khả năng tác tử của nó cho phép lập kế hoạch, thực thi, xác minh và lặp lại liên tục một cách tự động trong các quy trình phức tạp.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
3 thg 8, 2026
Modalities
| Giá đầu vào | Giá đầu ra | Đọc cache | Tạo cache 5m | Đọc cache 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 kết hợp suy luận, hiểu hình ảnh nguyên bản, lập kế hoạch dài hạn và ngữ cảnh một triệu token cho các khối lượng công việc chuyên môn phức tạp.
Mô hình suy luận chủ lực này được thiết kế cho các tác vụ khó về lập trình, văn phòng, pháp lý, tài chính và thiết kế.
Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và video để diễn giải nội dung ngữ nghĩa trong tài liệu trực quan, biểu đồ và video dài.
Ngữ cảnh một triệu token và khả năng lập kế hoạch tự chủ hỗ trợ các tác vụ kéo dài cần phân tích và lặp lại nhiều lần.
Qwen3.8 Max phù hợp với lập trình ở quy mô dự án, phân tích tài liệu chuyên môn và quy trình đa phương thức kéo dài.
Phân tích kho mã lớn, phối hợp thay đổi giữa các thành phần và hoàn thành lặp lại các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp.
Rà soát tài liệu pháp lý, tài chính hoặc kinh doanh dài, trích xuất bằng chứng liên quan và tạo kết quả có cấu trúc.
Diễn giải biểu đồ, hình ảnh tài liệu và video dài để trích xuất sự kiện, mối quan hệ và tạo bản tóm tắt văn bản ngắn gọn.
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)Giải đáp các câu hỏi thường gặp về API Qwen3.8 Max, giá, lập trình và quy trình agent, năng lực đa phương thức và so sánh mô hình.
Qwen3.8 Max là mô hình MoE chủ lực của Qwen dành cho suy luận nâng cao, lập trình, năng suất doanh nghiệp và quy trình agent. Mô hình phù hợp với các tình huống production cần xử lý nhiều ngữ cảnh và thực hiện công việc phức tạp trong thời gian dài.
Qwen3.8 Max đáng được đánh giá cho lập trình phức tạp, suy luận nhiều bước và quy trình agent cần lập kế hoạch, thực thi, xác minh và lặp lại. Trước khi đặt làm mô hình mặc định trong production, hãy kiểm thử bằng các tác vụ kho mã, lần gọi công cụ và tiêu chí chất lượng đại diện.
Hãy xem phần modality và API trên trang này để xác nhận các loại đầu vào và endpoint hiện khả dụng qua TokenHub. Với quy trình tài liệu, hình ảnh hoặc video, hãy kiểm tra định dạng request được hỗ trợ và thử nghiệm bằng nguồn dữ liệu đại diện trước khi triển khai.
Hãy tạo API key TokenHub, sao chép đúng model ID Qwen3.8 Max hiển thị trên trang này, rồi chọn endpoint được hỗ trợ trong phần API. Bạn có thể dùng ví dụ request được tạo sẵn làm điểm khởi đầu để tích hợp với client tương thích OpenAI hoặc client được hỗ trợ khác.
Hãy xem giá đầu vào, đầu ra và cache read hiện hiển thị trên trang này, sau đó ước tính chi phí theo kích thước prompt, độ dài phản hồi, số lượng request và tỷ lệ cache hit thông thường của bạn. Quy trình ngữ cảnh dài, đa phương thức và agent có thể có cấu trúc chi phí rất khác so với chat đơn giản.
Hãy dùng thông số mô hình trên trang này làm nguồn tham chiếu cho context window và đầu ra tối đa hiện tại. Context quyết định lượng tài liệu nguồn có thể đưa vào một request, còn đầu ra tối đa quyết định lượng nội dung mô hình có thể trả về trong một phản hồi.
Không có mô hình nào luôn thắng trong mọi tình huống. Hãy so sánh Qwen3.8 Max và GLM-5.2 theo công việc cần triển khai: độ tin cậy cho lập trình và agent, chất lượng suy luận, yêu cầu đa phương thức, giới hạn context và đầu ra, giá hiện tại và khả năng tương thích endpoint. Nên chạy một đánh giá nhỏ với các prompt đại diện trước khi chuẩn hóa một trong hai mô hình.
Truy cập Qwen3.8 Max và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.
NộI Dung Và BảN TrìNh DiễN Qwen3.8-Max
Tuyển chọn thông báo, bản trình diễn và thảo luận cộng đồng công khai về Qwen3.8-Max.
X (Twitter)
Reddit
YouTube