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阿里巴巴釋出 Qwen3.8-Max 大模型,2.4 萬億引數對標月之暗面

阿里巴巴推出迄今最強 AI 模型 Qwen3.8-Max,擁有 2.4 萬億引數,採用混合專家架構(MoE)降低推理成本。該模型在 Arena.AI 平臺成為中國排名最高的文本模型,在多模態視覺任務中全球排名第二,僅次於 Anthropic 的 Claude。模型支援百萬 token 上下文視窗,將於下週通過阿里雲模型工作室平臺釋出。

阿里巴巴釋出 Qwen3.8-Max 大模型,2.4 萬億引數對標月之暗面
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阿里巴巴釋出史上最強模型,引數規模直追月之暗面

阿里巴巴於本週一釋出了其迄今為止規模最大、能力最強的人工智慧模型 Qwen3.8-Max。這款模型擁有 2.4 萬億引數,與國內競爭對手月之暗面(Moonshot AI)上月釋出的 Kimi K3(2.8 萬億引數)規模相當接近。

引數是模型從資料中學習的數值設定,用於識別模式、生成答案和執行任務。雖然更高的引數量不一定直接等同於更好的效能,但它已成為衡量先進 AI 系統背後計算和資料規模的關鍵指標。中國科技公司通常熱衷於公開引數量,以幫助其模型在開發者社群中獲得關注——這與 OpenAI、Anthropic 和 Google 等不公開閉源模型引數的做法形成鮮明對比。

技術亮點:混合專家架構降低成本

Qwen3.8-Max 採用了 "混合專家"(Mixture-of-Experts, MoE) 架構設計。這種設計將工作分配給系統中的專業化部分,而不是為每個請求啟用整個模型。據阿里巴巴介紹,該模型每次實際僅使用 950 億引數,這大幅降低了執行成本和響應延遲。

在實際應用測試中,該模型在 16 天內完成了一個軟體工程專案,展示了其在複雜任務中的實用性。

多模態能力與超長上下文支援

Qwen3.8-Max 和月之暗面的 Kimi K3 均支援 文本、影像和影片 處理,並能一次處理多達 100 萬個 token。Token 是資料塊(通常是單詞的一部分或短單詞),如此大的上下文視窗意味著模型可以一次性處理大量材料,例如長篇法律檔案、大型軟體程式碼庫或數百頁文件。

第三方平臺排名表現亮眼

Qwen3.8-Max 在眾包模型比較平臺 Arena.AI 上首次亮相,立即成為 中國排名最高的文本模型。不過在全球排名中,它仍落後於 Anthropic 的 Claude Sonnet 5(原文為 Fable 5,疑為 Sonnet 5 誤譯)和三個 Opus 變體。

但在 Arena.AI 的 視覺材料分析模型排行榜 上,Qwen3.8-Max 排名 全球第二,僅次於 Claude Sonnet 5 的一個變體。這一成績顯示阿里在多模態能力上已具備國際競爭力。

中國大模型的開源策略

中國科技公司在全球開放權重(open-weight)AI 模型領域是一支重要力量。開放權重意味著允許開發者下載模型的底層學習設定,以便執行或調整系統。這與 OpenAI、Anthropic 等公司的閉源策略形成鮮明對比。

業內普遍認為,中國廠商通過開放權重模型爭奪開發者生態,試圖在激烈且快速變化的競爭中構建更強大的系統,同時避免執行成本過高的問題。

釋出計劃

Qwen3.8-Max 計劃於 下週 通過阿里雲的 Model Studio 平臺 正式釋出。屆時開發者和企業使用者將能夠通過該平臺訪問和部署這一模型。


適合誰關注? 對大模型技術架構、中國 AI 競爭格局、多模態能力發展感興趣的從業者和研究人員;需要處理超長文件或複雜視覺任務的企業開發者。

常見問題

Qwen3.8-Max 的 2.4 萬億引數是什麼意思?實際使用時真的需要這麼多嗎?

引數是模型從訓練資料中學習的數值設定,用於識別模式和生成答案。2.4 萬億是模型的總引數規模,但 Qwen3.8-Max 採用混合專家(MoE)架構,實際推理時僅啟用 950 億引數,這樣既保持了大模型的能力,又大幅降低了執行成本和響應延遲。這是目前大模型降本增效的主流技術路線之一。

Qwen3.8-Max 與月之暗面 Kimi K3 相比有什麼區別?

從原文披露的資訊看,Kimi K3 引數量為 2.8 萬億,略高於 Qwen3.8-Max 的 2.4 萬億。兩者都支援文本、影像、影片處理,並具備 100 萬 token 的上下文視窗。但 Qwen3.8-Max 在 Arena.AI 平臺的視覺任務排名上表現更突出(全球第二),具體效能差異需要等待更詳細的技術報告或實測對比。

這個模型什麼時候能用?普通開發者可以免費使用嗎?

根據原文,Qwen3.8-Max 將於下週通過阿里雲的 Model Studio 平臺釋出。至於是否免費,原文未提及具體定價策略。通常阿里雲模型平臺會提供免費試用額度,但大規模商業使用可能需要付費。建議關注阿里雲官方釋出的詳細定價和使用條款。

開放權重模型和閉源模型對開發者有什麼實際影響?

開放權重(open-weight)模型允許開發者下載模型引數並在本地或私有云環境中執行、微調和定製,適合對資料隱私、成本控制或深度定製有需求的場景。閉源模型(如 OpenAI GPT 系列)通常只能通過 API 呼叫,但往往在效能和易用性上有優勢。中國廠商傾向於開放權重策略來吸引開發者生態,而美國頭部公司更多采用閉源商業化路線。


本文基於 GNews:Devdiscourse 報道, 由 AiDuo123 AI 編輯翻譯改寫。原文連結: https://www.devdiscourse.com/article/technology/3958630-alibaba-unveils-its-most-capable-ai-model-to-date-not-far-behind-moonshots-in-size

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