阿里千问开源Qwen3.8-2.4T-A95B旗舰模型，总参数2.4万亿，激活950亿，支持26万Token上下文，体积压缩91%至397GB

阿里千问团队开放Qwen3.8-2.4T-A95B模型权重，该模型总参数2.4万亿，每个Token激活950亿参数，原生支持262144 Token上下文，可扩展至101万Token。模型基于Qwen3.5架构，在编程、办公、科研和长周期智能体任务上性能提升。这是千问首次开放Max级别旗舰模型权重。

模型部署支持SGLang、vLLM和TokenSpeed推理引擎，需使用各框架最新Recipe。模型默认以思考模式运行，不支持关闭。开源AI项目Unsloth AI通过动态1-bit分层选择性量化技术，将模型体积从4.9TB压缩至397GB，存储空间缩减91%。使用Unsloth-Desktop工具，设备内存和显存总量达到410GB以上即可本地运行。

基准测试中，Qwen3.8-Max在PaperBench取得93.0分，高于GPT-5.6 Sol、Fable 5和Claude Opus 4.8。在OSWorld-Verified中以86.1分位居首位，参数化CAD基准中91.5分超过Fable 5等。但在TerminalBench 2.1中86.6分低于GPT-5.6 Sol的88.8分，SWE-bench Pro中67.7分落后于Fable 5的80.0分，VideoMME v2中68.3分低于GPT-5.6 Sol的71.1分。

千问团队测试了模型自主完成任务能力，包括连续自主编程约16天、独立复现研究论文、参加算法竞赛和经营虚拟电商企业。在自主编程任务中，模型构建了自进化Harness，完成需求收集、代码生成和修复。

API价格方面，Qwen3.8-Max国内每百万Tokens输入12元、输出36元，隐式缓存命中1.5元；海外每百万Tokens输入2美元、输出6美元，隐式缓存命中0.25美元。