阿里通义千问发布Qwen3.8-Max 2.4万亿参数MoE模型下周开放权重

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2 个月前

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近日，阿里巴巴通义千问团队正式发布旗下最新大模型Qwen3.8-Max，该产品采用MoE混合专家架构，总参数量达2.4万亿，支持1M长度上下文窗口，是目前千问系列性能最强的迭代产品。官方宣布该模型权重将于下周正式开放，有望进一步降低高能力大模型的应用门槛，推动多行业AI落地进程。

从去年底开始，头部大模型团队的参数竞赛就进入了万亿级区间，而MoE架构因为能在控制推理成本的前提下大幅提升模型容量，已经成为公认的下一代大模型主流技术路线。此次通义千问发布的Qwen3.8-Max，正是国内首个官宣即将开放权重的2万亿级以上MoE大模型。

此前市场上的开源MoE模型大多集中在1万亿参数以内，上下文窗口普遍停留在128K-256K区间，在处理长文档、多轮复杂对话等场景时能力受限，而参数更高的闭源模型不仅调用成本高，也无法满足企业对数据安全、本地化部署的需求。这一背景下，高参数、长上下文的可私有化部署大模型，已经成为行业的核心需求。

据官方披露的测试数据，Qwen3.8-Max的总参数量达2.4万亿，支持1M超长上下文窗口，相当于可以一次性录入并处理约75万字的完整文本，覆盖一本中长篇小说、上百份行业报告的内容量。在通用能力、代码生成、数学推理等主流评测集上，该模型的表现已经追平多款海外头部闭源大模型，而依托MoE架构的稀疏激活特性，其推理成本仅为同等参数稠密模型的30%左右。

官方明确表示，Qwen3.8-Max的模型权重将于下周正式对外开放，开发者和企业可直接下载权重进行本地化部署、微调，无需向第三方传输核心数据。这对于金融、法律、医疗等对数据合规要求较高的行业来说，相当于直接获得了低成本的高能力大模型底座，有望催生大量垂直场景的专属AI应用。

今年以来，国内大模型开源节奏明显加快，从通用能力到垂直场景，从短上下文到超长上下文，开源模型的能力边界正在快速向闭源模型靠拢。行业普遍认为，随着2万亿级以上高参数模型的开源普及，未来绝大多数中小微企业的AI应用需求都可以通过开源模型满足，大模型的普惠化进程将至少提速1-2年。

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