Модель

Qwen 3.8 Max — флагман нейросетей Alibaba

Q: Кто разработал Qwen и чья это нейросеть?

Qwen разрабатывает команда Qwen внутри Alibaba Group. Китайское имя линейки — 通义千问 (Tongyi Qianwen). Веса публикуются на Hugging Face и ModelScope, код — в организации QwenLM на GitHub.

Q: Qwen 3.8 Max — это открытая модель?

Частично. Веса Qwen3.8-2.4T-A95B выложены на Hugging Face под собственной лицензией qwen3.8-max, а Qwen3.8-27B — под Apache 2.0. Предыдущий флагман Qwen3.7 Max весов не имел.

Q: Чем отличается Qwen 3.8 Max от Qwen 3.7 Max?

Разрыв больше всего в агентских и кодовых задачах: Terminal Bench 2.1 — 86,6 против 74,5, DeepSWE 1.1 — 56,6 против 21,6, FrontierSWE — 73,5 против 40,7, PaperBench — 93,0 против 64,8. В общих знаниях разница минимальна: GPQA Diamond 92,6 против 92,4.

Q: Сколько у Qwen 3.8 Max параметров и контекста?

2,4 триллиона параметров всего и 95 миллиардов активных, MoE на 512 экспертов. Контекст 262 144 токена нативно и до 1 010 000 с расширением, в облачной версии миллион по умолчанию.

Q: Чем Qwen 3.8 отличается от Qwen 3.0 и просто Qwen 3?

Это разные поколения одной линейки. «Qwen 3» и «Qwen 3.0» — модели 2025 года, дальше номера росли дробным шагом: 3.5 в феврале 2026, 3.6 в апреле, 3.7 Max в мае, 3.8 в августе. Версия 3.8 новее 3.7 и 3.0, и на 29 октября 2026 года она остаётся последней.

Q: Что вышло в линейке Qwen 3.8 после флагмана?

Qwen3.8-27B 14 августа, Qwen3.8-Flash-Next 26 августа (в облаке qwen3.8-flash за 0,15 доллара за миллион входных токенов), снимок флагмана qwen3.8-max-0902 2 сентября, Qwen3.8-Omni-Flash со звуком на входе и переводчик Qwen3.8-LiveTranslate 18 сентября.

Q: В чём Qwen 3.8 Max сильнее GPT и Claude, а в чём уступает?

По сравнению разработчика Qwen3.8-Max выигрывает на длинных профессиональных задачах: PaperBench 93,0 против 90,5 у GPT 5.6 Sol, IFBench 82,8 — лучший результат таблицы, WideSearch 81,9. Уступает в кодинге: Terminal Bench 2.1 — 86,6 против 88,8, SWE-bench Pro — 67,7 против 80,0 у Fable 5.

Модель на 2,4 триллиона параметров с контекстом в миллион токенов, бесплатным веб-чатом и — впервые для линейки Max — опубликованными весами. Разбираем поколение целиком: от 27-миллиардной модели для домашней видеокарты до облачного API.

Открыть чат Qwen Studio Карточка Qwen в рейтинге

2,4 трлн

параметров всего, 95 млрд активных на токен. Архитектура MoE на 512 экспертов

1 010 000

токенов максимального контекста; 262 144 — нативно, без расширения

3 августа

2026 года qwen3.8-max вышла в API; веса Qwen3.8-2.4T-A95B выложены 12 августа

Что такое Qwen и почему версий так много

Qwen — это не одна нейросеть, а целое семейство моделей, которое выпускает команда Qwen внутри Alibaba Group. Китайское название линейки — 通义千问 (Tongyi Qianwen), в русском поиске оно прижилось как «квен». Под общим брендом живут текстовые модели, зрительно-языковые, генератор изображений Qwen-Image, синтез и распознавание речи Qwen3-TTS и Qwen3-ASR, агентские фреймворки и терминальный ассистент Qwen Code.

Отсюда путаница в запросах. «Qwen 3.0» и «Qwen 3» — это поколение 2025 года, «Qwen 3.6 35B A3B» — открытая MoE-модель апреля 2026-го, а «Qwen 3.8 Max» — флагман августа 2026-го, и на конец октября он по-прежнему старший в линейке. Номера растут дробными шагами, и внутри каждого поколения есть развилка Max / Plus / Flash плюс отдельная ветка открытых весов. Разбор всей линейки — на отдельной странице.

Qwen 3.8 Max: что в нём нового

Главная новость поколения сформулирована в карточке модели прямо: впервые модель Max-класса вышла в открытый доступ. До этого веса публиковались только для средних и малых размеров, а флагманы Max оставались закрытыми — Qwen3.7 Max так и остался проприетарным.

Технически это разреженная смесь экспертов: 92 слоя, 512 экспертов, на каждый токен включаются 10 маршрутизируемых экспертов и один общий, гибридная схема внимания — Gated DeltaNet чередуется с Gated Attention. Такая конструкция даёт скорость модели на 95 миллиардов активных параметров при знаниях модели на 2,4 триллиона.

Второе заметное изменение — управляемая глубина рассуждений. Параметр reasoning_effort принимает значения xhigh (по умолчанию), medium и low: это прямой рычаг «точность против скорости и цены». Плюс preserve_thinking — модель сохраняет ход рассуждений из предыдущих сообщений диалога, а не начинает думать заново на каждом шаге.

Две разные версии одной модели

Их легко перепутать, и разница принципиальная.

Свойство	Открытые веса Qwen3.8-2.4T-A95B	Облачная qwen3.8-max
Вход	Только текст	Текст, изображения, видео
Режим мышления	Всегда включён, отключить нельзя	Есть режим без рассуждений
Контекст	262 144, расширяется до 1 010 000	1 000 000 по умолчанию
Встроенные инструменты	Нет, поднимаете сами	Поиск, извлечение веб-страниц, интерпретатор кода, поиск по картинкам
Лицензия	Собственная `qwen3.8-max`	Платный сервис по договору

То есть скачанная модель и модель в чате — не одно и то же. Если вам нужно, чтобы Qwen разбирал скриншоты и часовые видео, это умеет только облачная версия. Подробности — на странице о возможностях.

Что ещё вышло в поколении 3.8

За флагманом поколение пополнилось быстро. 14 августа вышла открытая Qwen3.8-27B, 26 августа — Qwen3.8-Flash-Next на новой экспериментальной архитектуре: 125 миллиардов параметров, из которых на токен работают всего 6. Её облачная версия называется qwen3.8-flash и стоит 0,15 доллара за миллион входных токенов и 0,47 за миллион выходных. 2 сентября облачный флагман получил обновлённый снимок qwen3.8-max-0902 с упором на код и агентов, цена не изменилась. 18 сентября вышли Qwen3.8-Omni-Flash, которая понимает ещё и звук, и синхронный переводчик Qwen3.8-LiveTranslate. Вся хронология — на странице версий.

Как выглядит результат в тестах

Разработчик публикует сравнение с Opus 4.8, Fable 5 и GPT 5.6 Sol в карточке модели. Qwen3.8-Max лидирует в PaperBench (93,0 против 90,5 у GPT 5.6 Sol), WideSearch (81,9), IFBench (82,8 — лучший результат в таблице), HealthBench (60,2), PLawBench (73,2) и PRBench-Finance (58,3). Уступает в чистом кодинге: Terminal Bench 2.1 — 86,6 против 88,8, SWE-bench Pro — 67,7 против 80,0 у Fable 5.

Независимый замер почти совпадает с цифрами разработчика. Artificial Analysis проверил снимок 0902: GPQA Diamond — 92,8 (в карточке 92,6), Humanity's Last Exam — 43,1 (в карточке 43,6).

Картина складывается характерная: сильная модель для длинной профессиональной работы — юридической, финансовой, исследовательской — которая не выигрывает гонку чистого программирования, но подтягивается к лидерам вплотную.

Где пользоваться

Qwen Studio

Веб-чат на chat.qwen.ai плюс приложения для компьютера и телефона. Разработчик пишет: бесплатен и открыт всем

API

QwenCloud и Alibaba Cloud Model Studio, OpenAI-совместимый интерфейс: 2 доллара за миллион входных токенов у Max, 0,15 у Flash

Qwen Code

Открытый агент для терминала, десктоп-приложение и плагины для VS Code, Zed и JetBrains

Локально

GGUF, FP8 и safetensors, Ollama, LM Studio, vLLM и SGLang — что реально влезает в домашнее железо

Частые вопросы

Кто разработал Qwen и чья это нейросеть?

Qwen разрабатывает исследовательская команда Qwen внутри Alibaba Group. Китайское имя линейки — 通义千问 (Tongyi Qianwen), отсюда и русское «квен». Открытые веса публикуются на Hugging Face и ModelScope, код и обсуждения — в организации QwenLM на GitHub.

Qwen 3.8 Max — это открытая модель?

Частично. Веса Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B выложены на Hugging Face, но не под Apache 2.0, а под собственной лицензией qwen3.8-max. Младшая Qwen/Qwen3.8-27B — под Apache 2.0. Предыдущий флагман, Qwen3.7 Max, весов не имел вовсе.

Чем отличается Qwen 3.8 Max от Qwen 3.7 Max?

Разработчик сравнивает поколения в карточке модели напрямую. Крупнее всего разрыв в агентских и кодовых сценариях: Terminal Bench 2.1 — 86,6 против 74,5, DeepSWE 1.1 — 56,6 против 21,6, FrontierSWE — 73,5 против 40,7, PaperBench — 93,0 против 64,8. В общих знаниях разница куда скромнее: GPQA Diamond 92,6 против 92,4.

Сколько у Qwen 3.8 Max параметров и контекста?

2,4 триллиона параметров всего, 95 миллиардов активных — это разреженная MoE-архитектура на 512 экспертов, из которых на токен включаются 10 маршрутизируемых и 1 общий. Контекст 262 144 токена нативно и до 1 010 000 с расширением; в облачной версии миллион включён по умолчанию.

Чем Qwen 3.8 отличается от Qwen 3.0 и просто Qwen 3?

Это разные поколения, а не разные продукты. «Qwen 3» и «Qwen 3.0» в поиске означают линейку 2025 года. Дальше номера пошли дробным шагом: Qwen3.5 — 16 февраля 2026 года, Qwen3.6 — апрель, Qwen3.7 Max — май, Qwen3.8 — август. Дробь сбивает с толку, но 3.8 новее 3.7 и тем более 3.0. Поколения новее 3.8 на 29 октября 2026 года нет.

Что вышло в линейке Qwen 3.8 после флагмана?

14 августа — открытая Qwen3.8-27B. 26 августа — открытая Qwen3.8-Flash-Next: 125 миллиардов параметров, из них на токен работают 6, в облаке она продаётся как qwen3.8-flash за 0,15 доллара за миллион входных токенов. 2 сентября флагман получил обновлённый снимок qwen3.8-max-0902 по той же цене. 18 сентября вышли Qwen3.8-Omni-Flash, которая понимает ещё и звук, и синхронный переводчик Qwen3.8-LiveTranslate.

В чём Qwen 3.8 Max сильнее GPT и Claude, а в чём уступает?

По сравнению, которое публикует сам разработчик, Qwen3.8-Max выигрывает на длинной профессиональной работе: PaperBench — 93,0 против 90,5 у GPT 5.6 Sol, IFBench — 82,8 (лучший результат таблицы), плюс WideSearch 81,9, HealthBench 60,2 и PLawBench 73,2. Уступает в чистом программировании: Terminal Bench 2.1 — 86,6 против 88,8, SWE-bench Pro — 67,7 против 80,0 у Fable 5.