Alibaba Qwen ra mắt Qwen3.8-Max: Mô hình MoE 2,4 nghìn tỷ tham số và mạnh nhất trong gia đình Qwen

Nhóm Qwen của Alibaba đã chính thức phát hành rộng rãi Qwen3.8-Max và xác nhận rằng bộ trọng số mở (open weights) của mô hình này sẽ ra mắt vào tuần tới, cùng với một checkpoint thứ hai là Qwen3.8-27B. Qwen3.8-Max là mô hình hỗn hợp chuyên gia (mixture-of-experts) với 2,4 nghìn tỷ tham số, có khả năng nhận đầu vào dạng văn bản, hình ảnh và video, và trả về kết quả dạng văn bản. API được lưu trữ (hosted API) có thể triển khai cho doanh nghiệp ở mọi quy mô và tương thích với OpenAI cùng DashScope, trong khi bộ trọng số mở là một sản phẩm dành cho trung tâm dữ liệu đa nút (multi-node datacenter). Alibaba chưa công bố số lượng tham số được kích hoạt (activated-parameter count), khiến chi phí vận hành mô hình vẫn còn là điều chưa rõ. Qwen3.8-27B là checkpoint phù hợp để chạy trên phần cứng GPU tại chỗ (on-premise) thông thường. Bộ tính năng được công bố hướng đến bốn lĩnh vực: kỹ thuật phần mềm, rà soát tài liệu pháp lý và tài chính, vận hành truyền thông và thương mại điện tử, cùng thiết kế. Trang thông tin mô hình cho biết cửa sổ ngữ cảnh (context window) đạt 1 triệu token, với đầu vào tối đa 991 nghìn token (983 nghìn token khi bật chế độ suy luận - thinking) và đầu ra tối đa 131 nghìn token. Giá sử dụng là 2,00 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 6,00 USD cho mỗi 1 triệu token đầu ra, trong khi token đầu vào được lưu đệm (cached input) có giá 0,25 USD cho mỗi 1 triệu token. Các khả năng được hỗ trợ bao gồm gọi hàm (function calling), đầu ra có cấu trúc (structured outputs), xử lý theo lô (batches), hoàn thiện tiền tố (prefix completion) và tinh chỉnh (fine-tuning), cùng với năm công cụ tích hợp sẵn trên Responses API. Về mặt đánh giá hiệu năng (benchmark), Qwen3.8-Max đạt 86,6 điểm trên Terminal-Bench 2.1, thấp hơn GPT-5.6 Sol (max) với 88,8 điểm nhưng vượt qua Claude Opus 4.8 và Claude Fable 5 với 84,6 điểm. Mô hình này dẫn đầu ở các bài kiểm tra PaperBench và IFBench, đồng thời cho thấy sự cải thiện trong các tác vụ đa phương thức (multimodal) và tác vụ dạng tác tử (agentic) so với phiên bản tiền nhiệm, mặc dù bảng so sánh đa phương thức lại đối chiếu với Qwen3.7-Plus chứ không phải Qwen3.7-Max. Đường cong mở rộng quy mô học tăng cường (RL scaling curve) của mô hình đạt đỉnh ở mức 0,725 khi gần 4.000 môi trường huấn luyện, sau đó giảm dần.