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Qwen文本模型2026-08-13 上线

Qwen3.8 2.4T A95B

Qwen3.8 2.4T A95B 是来自通义千问(Qwen)的开放权重稀疏混合专家模型,也是 Qwen3.8 Max 的开放权重版本,其总参数规模达2.4万亿,其中激活参数为950亿,具备开放使用的特性,可支持相关领域的研究与应用开发。

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上下文 1.0M会用工具结构化输出深度推理

适合做什么

根据公开评测与能力标签,一句话帮你判断用途

整体来看,写代码和改工程很拿手;适合做需要多轮推进的助手工作流。

  • 优先考虑:代码生成、重构、读仓库、排查问题
  • 也适合:拆任务、串工具、长流程代办
  • 长文友好:一次塞很多资料也不容易“忘前面”
  • 回答前会强制深度思考,复杂题更稳,但可能更慢更贵

实力怎么样

Artificial Analysis 公开指数,分数越高越好,大约按 0–100 理解

综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
一次能读多长
约 1.0M tokens(大约能塞进一整本长篇小说)
上下文窗口很大,适合长文档、多文件一起分析

大概要花多少钱

按每百万 tokens 计价(约等于几十万到上百万汉字量级)

读入内容
$2.00/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$6.00/M
模型生成回复的费用,通常更贵
重复内容缓存
$0.250/M
相同上下文再次命中时更便宜

举个例子:读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens,大约花费 $1.30(按公开标价估算)。

能处理什么

输入、输出与常见能力开关

能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程

怎么思考

推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”

这是一台“先想清楚再开口”的模型。

  • 必须先思考再回答,关闭不了——难题更稳,简单题也可能偏慢
  • 可调思考强度:xhigh / 中 / 低
  • 支持把思考过程一并返回,方便排查它怎么想的