阿里巴巴集团今日正式发布其Qwen系列开源大语言模型的全新成员。
Qwen3.8-Max是这家中国电商巨头迄今为止能力最强的大语言模型，拥有2.4万亿参数，约为阿里巴巴今年2月发布的Qwen3.5模型的7倍。该模型在响应查询时会激活其中950亿个参数。
Qwen3.8-Max支持最多100万Token的提示词输入。据阿里巴巴介绍，这使模型每次请求可分析超过200页文本或约100小时的视频内容。响应输出最多可包含13.1万个Token。
目前，阿里巴巴尚未公布Qwen3.8-Max的详细架构说明。此前发布的Qwen3.5和Qwen3.6共享了若干相同的技术特性，包括一种名为"Gated DeltaNet"的注意力机制。新模型是否同样采用了这一技术，目前尚不明确。
大语言模型的注意力机制是其用于理解提示词的软件模块，负责对输入文本进行摄取，识别其中最重要的内容，并在处理过程中对其优先排序。Gated DeltaNet是这一技术的变体，由英伟达的研究人员于去年提出。
线性扩展优势
标准注意力机制的计算复杂度呈二次方增长，这意味着提示词长度翻倍，所需内存和算力将增加至四倍。Gated DeltaNet模块则不同，其复杂度呈线性增长，对处理器和内存的需求不会随提示词长度的增加而急剧攀升，从而有效降低了大语言模型的硬件开销。
Gated DeltaNet并非唯一支持线性扩展的注意力机制实现方案，其独特之处在于结合使用了"门控更新规则"和"Delta规则"两种数据处理技术。据英伟达介绍，这两种技术能够提升具备线性扩展注意力机制的大语言模型在处理长提示词方面的能力。
在正式发布前，阿里巴巴已对Qwen3.8-Max进行了多项测试评估。据悉，该模型在无需人工介入的情况下成功完成了一个历时16天的编程项目。另一项测试中，Qwen3.8-Max完成了一项包含500余个步骤的芯片设计优化任务。
在衡量大语言模型界面开发能力的"Frontend Code Arena"基准测试中，该模型获得1668分，仅比Anthropic最新大语言模型Claude Opus 5的最强版本低37分，同时超越了包括Meta旗舰模型Muse Spark 1.1在内的十余个前沿模型。
Qwen3.8-Max已于发布当日在阿里云平台上线。阿里巴巴计划于下周将其开源，并同步发布一款体积更小、更具硬件效率的版本——Qwen3.8-27B。
Q&A
Q1：Qwen3.8-Max有多少参数，和上一代相比提升了多少？
A：Qwen3.8-Max拥有2.4万亿参数，约为今年2月发布的Qwen3.5模型参数量的7倍。在响应查询时，模型会激活其中950亿个参数。
Q2：Qwen3.8-Max支持多长的上下文输入？
A：Qwen3.8-Max支持最多100万Token的提示词输入，每次请求可分析超过200页文本或约100小时的视频内容，响应输出最多包含13.1万个Token。
Q3：Qwen3.8-Max在基准测试中表现如何？
A：在Frontend Code Arena基准测试中，Qwen3.8-Max获得1668分，仅比Anthropic最新模型Claude Opus 5的最强版本低37分，并超越了包括Meta旗舰模型Muse Spark 1.1在内的十余个前沿模型。
