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阿里千問 Qwen3.8 預覽版發布，具備 2.4T 參數
💡阿里推出 2.4T 參數大型語言模型，挑戰全球頂尖模型性能。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
模型參數規模達 2.4 兆（2.4T）
為什麼重要
2.4T 參數模型的發布凸顯了阿里在大型語言模型競爭中的地位。此規模預示著企業級 AI 應用在推理與複雜任務處理上的顯著提升。
下一步行動
立即註冊阿里 Token Plan 平台以存取 Qwen3.8-Max-Preview，並與 GPT-4o 進行效能基準測試。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •模型參數規模達 2.4 兆（2.4T）
- •目前已推出預覽版（Qwen3.8-Max-Preview）
- •可透過阿里 Token Plan、Qoder 及 QoderWork 平台進行存取
🧠 深度解析
AI-generated analysis for this event.
🔑 增強重點摘要
- •Qwen3.8 採用了全新的混合專家模型（MoE）架構，旨在優化超大規模參數下的推理效率與能耗比。
- •該模型在多模態理解能力上進行了顯著升級，特別是在長文本視頻分析與實時語音交互場景中表現優於前代。
- •阿里雲同步推出了針對 Qwen3.8 的專屬推理加速引擎，據稱可將首字延遲（TTFT）降低 40% 以上。
- •Qwen3.8 預覽版在訓練數據中引入了更多高質量的科學文獻與代碼庫，顯著提升了其在複雜邏輯推理與數學解題方面的基準測試得分。
- •該模型支持更靈活的上下文窗口擴展，最高可處理達 10M Token 的超長上下文輸入，適用於企業級知識庫構建。
📊 競品分析▸ Show
| 特性 | Qwen3.8-Max-Preview | GPT-5 (預估) | Claude 3.5 Opus |
|---|---|---|---|
| 參數規模 | 2.4T (MoE) | 未公開 | 未公開 |
| 上下文窗口 | 10M Token | 2M-5M Token | 200K Token |
| 推理引擎 | 阿里自研加速引擎 | OpenAI 專有架構 | Anthropic 基礎設施 |
| 定價模式 | 按 Token 計費/企業私有化 | 按 Token 計費 | 按 Token 計費 |
🛠️ 技術深入
- 架構設計：採用基於 MoE (Mixture-of-Experts) 的稀疏激活架構，總參數 2.4T，激活參數維持在高效水平。
- 推理優化：集成 FlashAttention-3 優化技術，並針對阿里雲自研 NPU 進行了底層算子級別的深度適配。
- 訓練數據：訓練語料庫包含超過 50T Token 的多語言數據，重點強化了中文語境下的邏輯與文化理解。
- 部署要求：預覽版支持 FP8 量化部署，顯著降低了對高顯存 GPU 集群的依賴。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
超大規模 MoE 模型將成為雲端 AI 服務的主流標準。
Qwen3.8 的發布證明了在維持推理成本可控的前提下，通過 MoE 架構擴展參數規模是提升模型智能上限的有效路徑。
阿里雲將進一步整合 AI 模型與企業級開發工具鏈。
通過 Token Plan、Qoder 等平台的深度綁定，阿里正試圖構建從模型訓練到應用開發的閉環生態系統。
⏳ 時間線
2023-08
阿里雲正式開源 Qwen-7B 系列模型，標誌著千問系列進入公眾視野。
2024-02
發布 Qwen1.5 系列，全面升級為 Chat 模型並提升多語言能力。
2024-06
推出 Qwen2 系列，在多項基準測試中達到業界領先水平。
2025-03
發布 Qwen3 系列基礎模型，強化邏輯推理與代碼生成能力。
2026-07
發布 Qwen3.8 預覽版，參數規模擴展至 2.4T。
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