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近期阿里巴巴曝光全新多模态大模型通义千问Qwen3.8-Max，总参数量达2.4万亿，该消息距离月之暗面（Moonshot）发布开源版本Kimi K3仅间隔数日。目前该模型暂未公布性能基准测试结果、开源许可协议及激活参数量等关键信息，引发行业对头部厂商多模态大模型参数竞赛新动态的广泛关注。
7月中旬，就在月之暗面Kimi K3开源权重发布引发行业讨论的余温尚未消散时，阿里通义千问团队的新模型消息就迅速接棒，成为近期AI圈最受关注的事件之一。2.4万亿的总参数量不仅创下通义千问系列模型的参数新高，也跻身目前公开的全球参数量最高的多模态大模型行列。
此前国内多模态大模型的参数量普遍集中在数百亿到千亿级，此次阿里直接将参数规模拉升到2.4万亿，也被业内视为大模型参数竞赛进入新阶段的信号。而两次重磅发布仅间隔数日的时间差，也印证了国内头部大模型厂商的迭代速度已经进入周级区间。
截至目前，阿里方面仅公开了Qwen3.8-Max的参数规模和多模态产品定位，行业关注的多项核心指标仍处于保密状态。其中包括模型在多模态通用基准测试上的跑分数据、模型属于稠密架构还是稀疏架构、实际推理时的激活参数量，以及后续的开放规则、商用许可协议等内容均未公布。
业内分析人士指出，2.4万亿参数如果是稠密模型，其推理成本将是千亿级模型的数倍，难以在通用场景落地；如果是稀疏架构，则有可能在控制算力成本的前提下实现能力跃升，具体价值仍需等待更多信息披露后判断。
从2026年上半年的行业动向来看，多模态已经成为头部大模型厂商的核心竞技场，无论是国际厂商还是国内团队，都在文本、图像、音频、视频等多模态融合能力上持续投入。
值得注意的是，除了参数规模的比拼外，越来越多的厂商开始将重心转向落地成本、场景适配能力的优化。此前月之暗面发布的Kimi K3开源版本，就主打低算力需求下的高表现，降低了中小开发者使用大模型的门槛。未来超大规模多模态模型如何平衡性能和成本，将成为决定其市场竞争力的核心因素。
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