Geri Dön
Qwen3.8-2.4T-A95B: Qwen-Max sınıfı ilk kez açık ağırlıklarla
SiTech Team2 წთ. საკითხავი

Qwen3.8-2.4T-A95B: Qwen-Max sınıfı ilk kez açık ağırlıklarla

Qwen ekibi, 2,4 trilyon parametreli uzman-karışımı modeli Qwen3.8-2.4T-A95B'yi yayımladı. Qwen-Max sınıfı bir sistem ilk kez açık ağırlıklarla sunuluyor; bağlam penceresi 262 bin token.

Max sınıfından açık yayımlanan ilk model

Qwen ekibi, Hugging Face üzerinde Qwen3.8-2.4T-A95B'yi yayımladı ve modeli Qwen'in açık modeller ailesinin bugüne kadarki en yetenekli nesli olarak tanımladı; bu, Qwen-Max sınıfı bir modelin ilk kez açık biçimde yayımlanması anlamına geliyor. Ağırlıklar Transformers formatında sunuluyor ve vLLM, SGLang, TokenSpeed gibi servis altyapılarıyla uyumlu. Model kartı qwen3.8-max lisansını ve geçtiğimiz ay 55.519 indirmeyi listeliyor.

Mimari açıdan model bir uzman karışımı: toplam 2,4 trilyon parametre, 95 milyarı etkin; bunlar 512 uzmanlı 92 katmana dağılmış durumda ve her token için on yönlendirilmiş uzman ile bir paylaşımlı uzman devreye giriyor. Yığın dönüşümlü olarak Gated DeltaNet ve Gated Attention bloklarını kullanıyor, model çok-tokenli tahminle eğitildi. Bağlam uzunluğu doğal olarak 262.144 token ve 1.010.000'e kadar genişletilebiliyor.

Kıyaslama sonuçları

Yayımlanan karşılaştırma, bu ağırlıklar üzerine kurulu barındırılan sürüm olan Qwen3.8-Max'i Opus 4.8, Fable 5 ve GPT-5.6 Sol (max) ile karşı karşıya getiriyor. Model Terminal Bench 2.1'de 86,6; SWE-bench Pro'da 67,7; DeepSWE 1.1'de 56,6 ve PaperBench'te 93,0 alıyor. Genel yeteneklerde GPQA Diamond'da 92,6; HLE'de 43,6 ve IFBench'te 82,8, ayrıca 256K token bağlamlı MRCR v2 testinde 92,9 bildiriliyor.

Üstünlük her alanda değil: Fable 5 SWE-bench Pro'da 80,0 ile 67,7 önde kalıyor ve GPT-5.6 Sol (max) Terminal Bench 2.1'de Qwen'in 86,6'sına karşı 88,8 puan alıyor.

Yalnızca metin ve kapatılamayan düşünme

Yayımlanan sürüm metin tabanlı ve her etkileşimde düşünme modu gerektiriyor: çok kipli girdi desteklenmiyor ve akıl yürütme kapatılamıyor; bu yüzden her yanıt nihai çıktıdan önce think etiketleri içindeki akıl yürütmeyle başlıyor. Düşünme derinliği reasoning_effort parametresiyle ayarlanabiliyor; preserve_thinking önceki mesajlardaki düşünme bağlamını koruyor ve tüm iş yükleri için varsayılan olarak açık. Ajan işleri için kart, akıl yürütmeye en fazla 262.144, nihai yanıta 131.072 çıktı tokeni ayrılmasını öneriyor.

Max adı barındırılan sürüme ait: ekibe göre Qwen3.8-Max, açık ağırlıkların üzerine görsel girdi, düşünmesiz mod, varsayılan 1M bağlam ve resmi yerleşik araçları ekliyor.

SSiTech

SiTech — AI destekli web geliştirme

Hızlı ve modern web siteleri kuruyor, AI'yı gerçek iş akışlarına taşıyoruz. Projeniz veya sorunuz mu var? Yardımcı olmaktan mutluluk duyarız.