Modellerİş ve Pazar 🇺🇸 03.08.2026 12:02

Alibaba, Qwen3.8-Max'i Yayınladı: Qwen Ailesinin En Yetenekli 2,4 Trilyon Parametreli MoE Modeli

Alibaba/QwenAlibaba/Qwen OpenAIOpenAI AnthropicAnthropic
Alibaba'nın Qwen ekibi, Qwen3.8-Max'i genel kullanıma sundu ve açık ağırlıkların önümüzdeki hafta yayınlanacağını duyurdu. 2,4 trilyon parametreli uzman karışımı (MoE) modeli; metin, görüntü ve video girişlerini destekliyor ve çok modlu ile ajan tabanlı görevlerde önceki modelinden daha iyi performans gösteriyor.
Alibaba'nın Qwen ekibi, Qwen3.8-Max'i genel kullanıma sundu ve açık ağırlıklarının önümüzdeki hafta, ikinci bir kontrol noktası olan Qwen3.8-27B ile birlikte yayınlanacağını doğruladı. Qwen3.8-Max, metin, görüntü ve video girdisi kabul edip metin döndüren 2,4 trilyon parametreli bir uzman karışımı modelidir. Barındırılan API, her boyuttaki şirket için dağıtılabilir ve OpenAI ile DashScope ile uyumludur; açık ağırlıklar ise çok düğümlü bir veri merkezi artefaktıdır. Alibaba, aktifleştirilmiş parametre sayısını açıklamadığından, sunum maliyeti bilinmemektedir. Qwen3.8-27B, sıradan şirket içi GPU donanımına uyan kontrol noktasıdır. Yayınlanan özellik seti dört sektöre hitap ediyor: yazılım mühendisliği, hukuk ve finansal belge incelemesi, medya ve e-ticaret operasyonları ile tasarım. Model sayfası, 1 milyon token bağlam penceresi listeliyor; maksimum girdi 991 bin token (düşünme etkinleştirilmişse 983 bin token) ve maksimum çıktı 131 bin token. Fiyatlandırma, 1 milyon girdi tokeni için 2,00 dolar ve 1 milyon çıktı tokeni için 6,00 dolar; önbelleğe alınmış girdi ise 1 milyon token başına 0,25 dolardır. Desteklenen yetenekler arasında işlev çağrısı, yapılandırılmış çıktılar, toplu işlemler, önek tamamlama ve ince ayarın yanı sıra Responses API'sinde beş yerleşik araç bulunur. Kıyaslamalarda Qwen3.8-Max, Terminal-Bench 2.1'de 86,6 puan alarak GPT-5.6 Sol (maks) 88,8'in gerisinde, ancak Claude Opus 4.8 ve Claude Fable 5'in 84,6 puanının önündedir. PaperBench ve IFBench'te liderdir ve öncekine kıyasla çok modlu ve aracı görevlerde kazanımlar gösterir; ancak çok modlu tablo kıyaslamaları Qwen3.7-Max'e karşı değil, Qwen3.7-Plus'a karşı yapılmıştır. Modelin RL ölçekleme eğrisi, yaklaşık 4.000 eğitim ortamında 0,725'te zirve yapar, ardından düşer.
Kaynak: MarkTechPost — orijinal
Bu konudaki önceki yazılarımız ↓
Güncel haberler