Qwen3.8-Max взялась за десятидневные проекты

Alibaba выпустила Qwen3.8-Max — новую флагманскую модель семейства Qwen, рассчитанную на программирование, исследовательскую работу и длительные многоэтапные проекты. Система получила 2,4 трлн параметров, умеет анализировать текст, изображения и видео, а её контекстное окно вмещает до одного миллиона токенов.

Предварительная версия Qwen3.8-Max появилась 19 июля 2026 года в сервисах Token Plan, Qoder и QoderWork. Полноценный облачный выпуск состоялся 3 августа: модель стала доступна разработчикам через Alibaba Cloud Model Studio под идентификатором qwen3.8-max. Компания также открыла доступ к ней в собственных пользовательских сервисах.

Главная тема релиза — способность модели вести продолжительную работу, а не просто отвечать на отдельные запросы. Alibaba утверждает, что Qwen3.8-Max может разбивать крупную цель на этапы, писать и проверять код, использовать внешние инструменты и сохранять ход проекта в течение нескольких дней.

Такие возможности пока продемонстрированы в испытаниях самой компании. Независимой проверки десятидневных запусков и подробного технического отчёта о надёжности модели ещё нет.

Qwen3.8-Max построена по архитектуре «смеси экспертов». Общий объём модели составляет 2,4 трлн параметров, но во время обработки одного фрагмента запроса активируется около 95 млрд.

Запрос проходит через маршрутизатор, который выбирает подходящие для текущей задачи специализированные блоки. Системе не приходится одновременно задействовать всю модель, поэтому вычислительные затраты оказываются ниже, чем у плотной нейросети сопоставимого общего размера.

Контекстное окно Qwen3.8-Max достигает одного миллиона токенов. В один сеанс можно загрузить крупный набор документов, журнал выполнения задачи или значительную часть программного проекта.

Модель принимает текст, изображения и видео, а результат выдаёт в текстовом виде. Alibaba предлагает использовать её для анализа документов, создания программ по снимкам интерфейсов, преобразования двухмерных планов в трёхмерные модели и построения баз знаний по длинным видеозаписям. Это заявленные разработчиком сценарии, а не подтверждение одинакового качества во всех перечисленных задачах.

Alibaba показала внутренний эксперимент, в котором Qwen3.8-Max больше десяти дней развивала программный проект oh-my-cli. Работа началась с пустой папки. Модель создавала задачи, писала код, запускала проверки и объединяла изменения.

Этот эксперимент нельзя трактовать как один непрерывный ответ чат-бота длиной в десять суток. Длительная работа требует внешней среды, которая хранит состояние проекта, предоставляет доступ к терминалу, запускает инструменты, обрабатывает ошибки и повторно обращается к модели.

Реальная автономность в таком случае зависит сразу от двух компонентов: самой Qwen3.8-Max и созданной вокруг неё системы управления. Публичные материалы не раскрывают полное устройство среды, число неудачных попыток, расходы токенов и объём вмешательства при подготовке эксперимента.

Компания также заявляет, что модель способна выполнять сотни специализированных операций в юридических, финансовых, дизайнерских и других рабочих сценариях. Эти возможности нуждаются в проверке на настоящих проектах, где ошибки могут накапливаться и влиять на последующие решения.

В рекламных материалах Alibaba показала Qwen3.8-Max за работой над аппаратным ускорителем. Vодель оптимизировала существующую цифровую схему криптографического ускорителя. В опубликованном описании указано, что примерно за 500 шагов число логических элементов сократилось с 8298 до 678, а площадь физической компоновки — на 81%.

Полноценная разработка микросхемы включает больше этапов: выбор архитектуры, проверку логики, временной анализ, моделирование энергопотребления, физическую компоновку, подготовку к производству и испытание готовых образцов.

Alibaba сравнила Qwen3.8-Max с GPT-5.6 Sol от OpenAI, Claude Fable 5 от Anthropic, Claude Opus 4.8 и собственной Qwen3.7-Max. OpenAI относит Sol к флагманской версии семейства GPT-5.6, Anthropic позиционирует Fable 5 как модель для сложных и продолжительных проектов.

Результаты Qwen3.8-Max оказались сильными, но смешанными. В Terminal Bench 2.1, где модели выполняют задания через терминал, Qwen набрала 86,6 балла против 88,8 у GPT-5.6 Sol. В PaperBench результат Qwen составил 93 балла против 90,5 у Sol.

В SWE-bench Pro, проверяющем исправление ошибок в настоящих программных проектах, Qwen получила 67,7 балла. Claude Fable 5 набрала 80 баллов. В DeepSWE 1.1 показатели составили 56,6 и 70 баллов соответственно.

Qwen3.8-Max заметно выступила в IFBench, где оценивается точность выполнения сложных инструкций: 82,8 балла против 72,7 у GPT-5.6 Sol и 63,5 у Claude Fable 5. В Humanity’s Last Exam модель Alibaba, напротив, уступила: 43,6 балла против 47,2 у Sol и 53,3 у Fable 5.

Qwen3.8-Max также появилась в рейтингах Arena.AI, где пользователи вслепую сравнивают ответы двух моделей. На момент выпуска она стала одной из наиболее высоко оценённых китайских систем в текстовых задачах и показала сильный результат при работе с изображениями.

Alibaba Cloud установила цену от $2 за миллион входных токенов и от $6 за миллион выходных. Стоимость может зависеть от региона, длины запроса, кеширования контекста и условий конкретного тарифа.

Для сравнения, стандартный API-тариф GPT-5.6 Sol составляет $5 за миллион входных и $30 за миллион выходных токенов. Claude Fable 5 стоит $10 и $50 соответственно. Прямое сравнение цены одного токена не учитывает, сколько запросов и повторных попыток потребуется модели для завершения задачи.

Десятидневный программный помощник может выполнить тысячи обращений к модели и несколько раз переработать одни и те же файлы. Итоговая стоимость зависит от эффективности всей системы, а не только от тарифа за миллион токенов.

Разработчикам доступен программный интерфейс Alibaba Cloud Model Studio. Он поддерживает собственный формат DashScope и интерфейсы, совместимые с API OpenAI и Anthropic. Модель развёрнута в нескольких регионах, включая Китай, Сингапур, Японию, Германию и США.

На момент выпуска 3 августа Qwen3.8-Max оставалась облачной моделью. Alibaba объявила, что планирует открыть её веса на следующей неделе. Файлы, лицензия и подробная инструкция по самостоятельному запуску ещё не были опубликованы.

Открытые веса означают, что разработчики смогут скачать параметры модели и развернуть её на собственной инфраструктуре. Этот термин не обязательно означает полностью открытый исходный код, доступ к обучающим данным или право использовать систему без ограничений.

Qwen3.8-Max потребует крупной вычислительной инфраструктуры даже при разреженной архитектуре. При обработке запроса используются 95 млрд параметров, но хранить требуется значительно больший объём весов. Практические требования станут понятны после публикации файлов, поддерживаемых форматов и вариантов с пониженной точностью вычислений.

Ранее появлялась информация о возможном выпуске компактной Qwen3.8-27B. Официальные страницы Alibaba, доступные на момент проверки, не дают достаточно подробностей о сроках, характеристиках и лицензии этой версии. 

Вопросы и ответы

Сколько параметров у Qwen3.8-Max?

Модель содержит 2,4 трлн параметров. При обработке каждого фрагмента запроса активируется около 95 млрд благодаря архитектуре «смеси экспертов».

Может ли модель работать десять дней без человека?

Alibaba показала десятидневный программный эксперимент. Работа выполнялась внутри специальной среды с терминалом, инструментами и хранением состояния. Это не гарантия автономного выполнения любой задачи.

Qwen3.8-Max самостоятельно создала процессор?

Нет. Модель оптимизировала существующую схему криптографического ускорителя. Полный цикл проектирования и производства микросхемы намного шире.

Qwen3.8-Max сильнее GPT-5.6 Sol?

В некоторых тестах Qwen получила более высокий результат, в других победила GPT-5.6 Sol. Универсального преимущества опубликованные данные не показывают.

Qwen3.8-Max обошла Claude Fable 5?

Модель Alibaba выиграла в отдельных испытаниях, включая тест на выполнение сложных инструкций. Claude Fable 5 сохранила заметное преимущество в нескольких проверках программной инженерии и сложных рассуждений.

Где доступна модель?

Её можно использовать через сервисы Qwen и программный интерфейс Alibaba Cloud Model Studio. Для API применяется идентификатор qwen3.8-max.

Сколько стоит API?

Цена начинается с $2 за миллион входных и $6 за миллион выходных токенов. Фактические расходы зависят от длины контекста, региона, кеширования и числа итераций.

Можно ли скачать Qwen3.8-Max?

На 3 августа 2026 года веса ещё не опубликованы. Alibaba заявила, что планирует открыть их на следующей неделе.

Открытые веса означают открытый исходный код?

Нет. Публикация весов не гарантирует доступ к обучающим данным, исходному коду всей системы или отсутствие лицензионных ограничений.