阿里巴巴發佈 Qwen 3.8-Max　2.4 萬億參數、100 萬 Token 上下文　主打編程、辦公及多模態能力

阿里巴巴最新發佈 Qwen 3.8-Max，官方稱其為迄今規模最大、能力最強的千問（Qwen）旗艦模型。新模型擁有 2.4 萬億參數，支援多達 100 萬 Token 的上下文窗口，並在編程、辦公、科學研究及長週期任務等場景展示更強能力，進一步擴大 Qwen 系列在企業與開發者市場的應用想像。

目前，全球開發者可透過阿里雲國際百煉平台 API 調用該模型，模型權重亦預計於下週公佈。用戶同時可在阿里巴巴最新推出的一站式 AI 辦公智能體平台「千問辦公」（Qwen Work）上體驗這個模型。

Qwen 3.8-Max 重點一覽

MoE 架構成效能關鍵

Qwen 3.8-Max 基於 Qwen 3.5，採用稀疏混合專家（MoE）架構，並結合混合注意力機制，令模型在保持超大規模的同時，仍可控制推理效率與成本。雖然總參數高達 2.4 萬億，但實際推理時僅啟動約 950 億參數，有助減低計算成本與延遲，令模型更適合面向真實應用場景。

這種設計對企業用戶尤其重要，因為大型模型若只係「夠大」但不夠快、不夠穩，實際落地價值會大打折扣。阿里巴巴今次的重點，明顯不只是展示參數規模，而是強調模型在效率與能力之間的平衡。

編程與長任務表現受關注

在官方介紹中，Qwen 3.8-Max 在 Frontend Code Arena 排名第四，並強調其擅長自主編程與長週期執行能力。阿里巴巴更指，模型在內部測試中曾自主完成一個長達 16 天的真實軟件工程項目，並從零開始構建一個可自進化的智能體框架，最後生成名為「oh-my-cli」的開源項目。

對開發者而言，這類能力的吸引力在於模型不再只懂即時問答，而是更接近能夠長時間協作、持續迭代的工作夥伴。若這些能力在實際使用中足夠穩定，對前端開發、原型搭建、程式測試與代碼整理等工作流程都可能帶來明顯效率提升。

多模態能力再加碼

除了文字與編程，Qwen 3.8-Max 亦主打多模態與視覺智能能力。官方指它可處理過百頁文件、整部電視劇集或長達 100 小時直播內容，並將資料轉化為可搜尋、可互動的知識庫，適合資料整理、內容分析與長文本理解等場景。

在創作層面，模型亦可根據圖片、文字或介面截圖，完成 Vlog 剪輯、教育動畫生成、前端網頁重建、2D 轉 3D 室內效果圖，甚至直接打造互動式遊戲。對需要同時處理文字、畫面與內容結構的應用場景，這類能力會比單一文字模型更具實際價值。

適合哪些應用場景？

• 軟件開發與前端原型製作。
• 辦公文件整理與長文資料分析。
• 多模態內容創作，例如影片剪輯與教育動畫。
• 客服、研究、法律審查及業務分析等長流程任務。

阿里巴巴今次發佈 Qwen 3.8-Max，明顯是把重點放在「大規模 + 長上下文 + 多模態 + 長任務」四個方向。相比單純追求榜單排名，這次更像是把模型定位推向更完整的生產力工具，亦反映 AI 競爭已由純聊天能力，進一步轉向真實工作場景的落地能力。

Source：阿里巴巴、Qwen 官方發佈資訊