Qwen 3.8-Max: Model z 2,4 bilionami parametrów wkracza na rynek AI
Alibaba zaprezentowała Qwen 3.8-Max, model o imponującej liczbie 2,4 bilionów parametrów, który konkuruje z czołowymi rozwiązaniami Anthropic i OpenAI.
Qwen 3.8-Max: Nowy standard wydajności w świecie modeli językowych
Premiera Qwen 3.8-Max to znaczący moment dla rynku sztucznej inteligencji. Jest to potężny model oparty na architekturze Mixture-of-Experts (MoE), posiadający łącznie 2,4 biliona parametrów, z czego aktywnych jest około 95 miliardów podczas każdego wywołania.
Wydajność i benchmarki
W testach porównawczych Qwen 3.8-Max wykazuje wysoką konkurencyjność wobec takich modeli jak Sol czy Fable. Choć nieznacznie ustępuje rozwiązaniom od Anthropic w teście SWE Pro, osiąga doskonałe wyniki w TerminalBench, co potwierdza jego skuteczność w zadaniach związanych z programowaniem i operacjami terminalowymi.
Autonomia agentów
Twórcy podkreślają zdolność modelu do długotrwałej, autonomicznej pracy – nawet przez okres do 16 dni. Jako przykład podano agenta, który samodzielnie napisał prosty interfejs CLI (Command Line Interface) od podstaw w ciągu dwóch tygodni, bez żadnej ingerencji człowieka.
Cennik
Ceny API są bardzo atrakcyjne, szczególnie w zestawieniu z modelem K3:
- Wejście (Input): $2,00 za milion tokenów
- Wyjście (Output): $6,00 za milion tokenów
Dostępność
Wagi modelu mają zostać udostępnione w przyszłym tygodniu, wraz z wagami mniejszego modelu Qwen 3.8 27B. Obecnie dostęp do Qwen 3.8-Max możliwy jest poprzez platformę DS Lab.
Dlaczego to ważne
AnalizaPołączenie ogromnej skali parametrów z wysokim poziomem autonomii czyni Qwen 3.8-Max kluczowym narzędziem dla deweloperów budujących złożone aplikacje AI. Atrakcyjna polityka cenowa dodatkowo obniża barierę wejścia, umożliwiając szerokie wykorzystanie tej technologii.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
GPT-6 Astra miała zmienić wagi innego modelu AI bez doszkalania
GPT-6 Astra miała zmienić tylko 0,016% wag Qwen3.5-0.8B bez gradientów i doszkalania, poprawiając rozumowanie, wyniki matematyczne i stosowanie się do instrukcji.
Przewodnik po promptach dla modeli generatywnych GPT Image
Modele generowania obrazów gpt-image od OpenAI zostały zaprojektowane w celu tworzenia wizualizacji o jakości produkcyjnej oraz umożliwienia pełnej kontroli nad procesami twórczymi. Są one odpowiednie zarówno dla profesjonalnych projektantów...
Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: porównanie modeli na rok 2026
Co kilka tygodni pojawia się nowy model, a za każdym razem padają te same pytania: czy warto przejść? Co się zmieniło? Za co płacić?
Badacze z MIT pokazali, że LLM może czytać i edytować wagi modeli bez uczenia
MIT CSAIL zaprezentował Weight-Space Programming: Astra czytała i modyfikowała wagi Qwen3.5-0.8B bez gradientowego spadku i fine-tuningu, poprawiając wyniki w benchmarkach matematycznych.