MODEL VARLIĞI
Qwen3.8-2.4T-A95B
Qwen ekibinin 12 Ağustos 2026'da Hugging Face ve ModelScope üzerinden yayımladığı açık ağırlıklı amiral gemisi; Alibaba aynı sınıfı API'de qwen3.8-max kimliğiyle sunuyor ve ağırlıkların Hugging Face lisans etiketi de `qwen3.8-max`. 512 expertli MoE mimarisinde token başına 10 yönlendirilen ve 1 paylaşılan expert çalışır; 92 katman Gated DeltaNet ve Gated Attention bloklarını MoE ile dönüşümlü kullanır. Kodlama ve ajan kıyaslamalarında ailenin en yüksek skorlarını taşır (Terminal Bench 2.1'de 86,6; SWE-bench Pro'da 67,7). Model kartı yalnızca metin işlediğini ve düşünme modunun kapatılamadığını açıkça belirtir.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Alibaba
- Model tipi
- Metin LLM
- Bağlam
- 262K token (1,01M'e uzatılabilir)
- Modaliteler
- metin
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Qwen3.8-Max License
- Yayın
- 2026-08-12
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 2,4T toplam / 95B etkin parametreli MoE: 512 expertten token başına 10 yönlendirilen + 1 paylaşılan
- 92 katmanlı hibrit mimari: Gated DeltaNet ve Gated Attention blokları MoE ile dönüşümlü
- 128 doğrusal dikkat başlığı ve 8192 boyutlu gizli durum
- 262.144 token yerel bağlam, 1.010.000 token'a kadar genişletme
- Terminal Bench 2.1'de 86,6; SWE-bench Pro'da 67,7 (model kartı)
- GPQA Diamond'da 92,6; CoWorkBench ajan kıyaslamasında 74,8 (model kartı)
- Ağırlıklar Hugging Face ve ModelScope üzerinden indirilebilir
Sınırlılıklar
- Yalnızca metin: model kartı çok modlu girdiyi desteklemediğini açıkça belirtir.
- Düşünme modu kapatılamaz; her yanıt `<think>` etiketiyle akıl yürütmeyle başlar, bu da kısa ve gecikmeye duyarlı işlerde token maliyetini artırır.
- 2,4 trilyon parametre kendi altyapısında barındırma için çok düğümlü GPU kümesi gerektirir.
- Apache-2.0 değil: ağırlıklar modele özel lisansla dağıtılıyor (küçük kardeşi Qwen3.8-27B Apache-2.0'dır).
- 1M tokenlık bağlam yerel değil, bağlam genişletmeyle (context extension) elde edilir.
Tipik kullanım alanları
- Kendi altyapısında amiral gemisi düzeyinde akıl yürütme
- Proje ölçeğinde kod üretimi ve yeniden düzenleme
- Ajan iş akışları ve çok adımlı araç kullanımı
- Veri ikametgâhı kısıtı nedeniyle bulut API kullanamayan kurumlar
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.