უკან დაბრუნება
Qwen3.8-2.4T-A95B: Qwen-ის პირველი ღია მოდელი Max კლასიდან
SiTech Team2 წთ. საკითხავი

Qwen3.8-2.4T-A95B: Qwen-ის პირველი ღია მოდელი Max კლასიდან

Qwen-ის გუნდმა გამოაქვეყნა Qwen3.8-2.4T-A95B — 2.4 ტრილიონი პარამეტრის მქონე ექსპერტთა ნარევის მოდელი, რომელიც Max კლასის სისტემას ღია წონებით პირველად წარადგენს.

პირველი Max კლასის მოდელი ღია გამოშვებაში

Qwen-ის გუნდმა Hugging Face-ზე გამოაქვეყნა Qwen3.8-2.4T-A95B და მას Qwen-ის ღია მოდელების ოჯახის ყველაზე შესაძლებლიან თაობად წარადგენს. ეს პირველი შემთხვევაა, როცა Qwen-Max კლასის მოდელი ღიად ხდება ხელმისაწვდომი. წონები Transformers ფორმატშია და თავსებადია ისეთ სერვინგ სტეკებთან, როგორებიცაა vLLM, SGLang და TokenSpeed; ბარათზე მითითებულია qwen3.8-max ლიცენზია და გასული თვის განმავლობაში 55 519 ჩამოტვირთვა.

არქიტექტურა ექსპერტთა ნარევია (MoE): სულ 2.4 ტრილიონი პარამეტრი, აქტიური — 95 მილიარდი, განაწილებული 92 ფენაზე 512 ექსპერტით, საიდანაც ერთ ტოკენზე 10 მარშრუტიზებული და ერთი საერთო ექსპერტი ამუშავდება. სტეკი მონაცვლეობით იყენებს Gated DeltaNet-ისა და Gated Attention-ის ბლოკებს, მოდელი კი მრავალტოკენიანი წინასწარმეტყველებით გაწვრთნა. კონტექსტის სიგრძე 262 144 ტოკენია და 1 010 000-მდე ფართოვდება.

სატესტო შედეგები

გამოქვეყნებული შედარება Qwen3.8-Max-ს — ამ წონებზე აგებულ ჰოსტირებულ ვერსიას — Opus 4.8-ს, Fable 5-სა და GPT-5.6 Sol (max)-ს უპირისპირებს. ის აღწევს 86.6 ქულას Terminal Bench 2.1-ზე, 67.7-ს SWE-bench Pro-ზე, 56.6-ს DeepSWE 1.1-ზე და 93.0-ს PaperBench-ზე. საერთო შესაძლებლობებში მითითებულია 92.6 GPQA Diamond-ზე, 43.6 HLE-ზე და 82.8 IFBench-ზე, 92.9 კი 256K ტოკენიანი MRCR v2-ის ტესტზე.

უპირატესობა ყველგან არ არის: Fable 5 SWE-bench Pro-ზე წინ რჩება (80.0 67.7-ის წინააღმდეგ), GPT-5.6 Sol (max) კი Terminal Bench 2.1-ზე 88.8 ქულას აღწევს Qwen-ის 86.6-ის წინააღმდეგ.

მხოლოდ ტექსტი და ჩაფიქრება, რომელსაც ვერ გამორთავთ

გამოქვეყნებული მოდელი მხოლოდ ტექსტურია და ყოველ ინტერაქციას ფიქრის რეჟიმი სჭირდება: მულტიმოდალური შეტანა არ მუშაობს, აზროვნების გამორთვა კი შეუძლებელია — ყოველი პასუხი საბოლოო გამოტანამდე იწყება მსჯელობით think ტეგებში. აზროვნების სიღრმე reasoning_effort პარამეტრით რეგულირდება, preserve_thinking კი წინა შეტყობინებების მსჯელობის კონტექსტს ინახავს და ნაგულისხმევად ჩართულია ყველა დატვირთვისთვის. აგენტური სამუშაოსთვის ბარათი რეკომენდაციას იძლევა 262 144 გამომავალი ტოკენი მსჯელობისთვის და 131 072 — საბოლოო პასუხისთვის.

Qwen-Max სახელი ჰოსტირებულ ვერსიას ეკუთვნის: გუნდის თქმით, Qwen3.8-Max ღია წონების თავზე ამატებს ვიზუალურ შეტანას, აზროვნების გარეშე მუშაობის რეჟიმს, 1M კონტექსტს ნაგულისხმევად და ჩაშენებულ ხელსაწყოებს.

SSiTech

SiTech — AI-გაძლიერებული ვებ დეველოპმენტი

ვქმნით სწრაფ, თანამედროვე ვებსაიტებს და AI-ს ვაერთიანებთ ქართული ბიზნესებისთვის. გაქვთ პროექტი ან კითხვა? სიამოვნებით დაგეხმარებით.