Qwen3.8 Max जारी: एजेंटिक इंडेक्स में Claude Fable 5 से बेहतर प्रदर्शन, $6 प्रति मिलियन टोकन

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Alibaba ने Qwen3.8 Max का अंतिम संस्करण जारी किया है, जो 2.4 ट्रिलियन पैरामीटर वाला मल्टीमॉडल मॉडल है और इसमें मिलियन टोकन का कॉन्टेक्स्ट है। स्वतंत्र परीक्षणों से पता चला है कि यह एजेंटिक इंडेक्स में Claude Fable 5 से बेहतर प्रदर्शन करता है, और इसकी एपीआई कीमत प्रतिस्पर्धियों की तुलना में काफी कम है। हालांकि, ओपन वेट अभी भी लंबित हैं।
अलीबाबा ने आधिकारिक तौर पर Qwen3.8 Max जारी किया है, जो 2.4 ट्रिलियन पैरामीटर वाला एक मूल मल्टीमॉडल मिश्रण-ऑफ-विशेषज्ञ मॉडल है। यह टेक्स्ट, छवियों और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है, और टेक्स्ट आउटपुट करता है, जिसमें एक मिलियन टोकन तक की संदर्भ विंडो होती है (सोच मोड में 983,000 इनपुट और 131,000 आउटपुट टोकन)। मॉडल में डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम हाइब्रिड सोच, फ़ंक्शन कॉलिंग और अंतर्निहित उपकरण शामिल हैं, और इसे प्रोग्रामिंग और पेशेवर एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए बढ़ावा दिया जाता है। आर्टिफिशियल एनालिसिस द्वारा स्वतंत्र परीक्षण से पता चलता है कि Qwen3.8 Max इंटेलिजेंस इंडेक्स में 58.1 स्कोर करता है (क्लॉड फैबल 5 के लिए 62.1 की तुलना में) और एजेंटिक इंडेक्स में 58.4 (क्लॉड फैबल 5 के लिए 56.6 की तुलना में), केवल दो क्लॉड ओपस 5 मोड उच्च रैंकिंग पर हैं। मूल्य निर्धारण $2 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $6 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर सेट है, कैश्ड रीड $0.25 प्रति मिलियन टोकन के साथ - इनपुट पर क्लॉड फैबल 5 की तुलना में लगभग पांच गुना सस्ता और आउटपुट पर 8.3 गुना सस्ता है। हालाँकि, मॉडल वर्बोज़ है: इसने एक पूर्ण इंटेलिजेंस इंडेक्स रन पर लगभग 150 मिलियन टोकन उत्पन्न किए, जो तुलनीय मॉडलों के माध्य (66 मिलियन) का लगभग 2.3 गुना है। गति लगभग 82 आउटपुट टोकन प्रति सेकंड है, पहले टोकन की विलंबता लगभग 2.8 सेकंड है। 10 अगस्त की सुबह तक, Qwen3.8 Max और Qwen3.8-27B के लिए ओपन वेट अभी तक प्रकाशित नहीं हुए थे, हालाँकि अलीबाबा ने वादा किया था कि वे 3 अगस्त के सप्ताह में दिखाई देंगे। बड़े मॉडल को BF16 में लगभग 4.8 टेराबाइट या 4-बिट में 1.2 टेराबाइट की आवश्यकता होती है, जिससे स्थानीय तैनाती ज्यादातर के लिए अव्यावहारिक हो जाती है। लेख सुझाव देता है कि Qwen3.8 Max एजेंटिक कोडिंग, लंबे-दस्तावेज़ विश्लेषण, बहु-चरणीय प्रक्रियाओं और क्लॉड के बैकअप के रूप में उपयुक्त है, लेकिन स्विच करने से पहले अपने स्वयं के कार्यों पर परीक्षण करने की सिफारिश करता है।
स्रोत: Habr — хаб ИИ — मूल
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