知识卡片：阿里首次开源2.4万亿参数旗舰模型Qwen3.8

English Title: Qwen3.8: Alibaba's First Open-Source Max-Level Flagship Model with 2.4 Trillion Parameters

English Keywords: Qwen3.8; open-source; agent foundation model; 2.4T parameters; long-horizon agentic tasks

一句话结论： 阿里首次开源Max级旗舰模型Qwen3.8-2.4T-A95B权重，总参数2.4万亿、每Token激活950亿，主打长周期自主智能体任务；在PaperBench、OSWorld-Verified、CAD基准上超过Fable 5，但在TerminalBench、SWE-bench Pro等任务上仍落后于GPT-5.6 Sol与Fable 5。

事件概述

• 腾讯研究院AI速递（20260814）报道，阿里首次开源Max级旗舰模型，开放Qwen3.8-2.4T-A95B权重。
• 该模型与Grok 4.6、DeepSeek V4 Pro同夜发布，当晚的大模型发布均突出Agent能力。
• 命名中的“2.4T-A95B”表示总参数2.4万亿、每Token激活950亿；材料未明确说明具体架构细节。

方法/产品要点

• 总参数：2.4万亿；每Token激活：950亿（A95B）。
• 上下文长度：原生支持26万Token，可扩展至101万。
• 产品定位：主打长周期自主智能体（agent）任务。
• 开源形式：开放权重。
• 国内API价格：每百万Token输入12元、输出36元。
• 量化生态：Unsloth AI用1-bit量化将模型从4.9TB压缩至397GB，缩减约91%。

主要结果或产业意义

• 基准领先项：PaperBench 93.0分、OSWorld-Verified 86.1分居首、CAD基准91.5分，均超过Fable 5。
• 相对短板：TerminalBench、SWE-bench Pro等复杂软件工程任务仍落后于GPT-5.6 Sol与Fable 5。
• 产业意义：首次将Max级旗舰模型开源，配合国内API定价和量化压缩，为大规模Agent底座模型提供新的获取方式；与Grok 4.6、DeepSeek V4 Pro同夜发布，显示头部模型厂商在Agent能力上进入密集竞争期。

为什么重要

• 这是阿里首次开源“Max级”旗舰模型，开放权重意味着研究者和开发者可以在2.4T规模模型上做微调、推理和二次开发。
• Agent能力不能只看单一基准：Qwen3.8在PaperBench、OSWorld-Verified、CAD等任务上领先，却在终端操作和软件工程基准上落后，说明需要分场景评估。
• 1-bit量化将模型从4.9TB压缩至397GB，若可用性可控，可能大幅降低超大模型部署门槛。

与既有脉络的关系

• 已有相关卡片覆盖SIMA 2、Together Inference Engine、Cursor Design Mode等Agent应用和推理优化；本卡片的增量信息是阿里开源大规模旗舰模型本身，标志着Agent能力竞赛正在从产品端延伸到底层模型权重层面。

局限与不确定性

• 本材料为腾讯研究院AI速递的转述摘要，未附官方技术报告、评测配置或模型卡；“Fable 5”“GPT-5.6 Sol”等对标模型的具体版本和评测环境待核实。
• 1-bit量化后模型的实际精度、推理速度、任务表现变化未披露；397GB部署所需硬件配置待核实。
• 开源许可证、商用范围、权重下载渠道、API服务区域与稳定性待核实。
• 国内API价格可能为发布初期定价，后续是否调整及限流条件待核实。

可用于图书/PPT/简报的角度

• 大模型“同夜军备竞赛”：Grok 4.6、DeepSeek V4 Pro、Qwen3.8同日发布，共同指向Agent能力。
• 开源旗舰路线：阿里选择开放2.4T权重，对比闭源商业模型的差异化策略。
• Agent评测分化：GUI/文档/CAD类任务领先，但终端/软件工程任务落后，说明Agent需分维度讨论。
• 超大模型压缩：1-bit量化把4.9TB压到397GB，为本地化部署和成本讨论提供案例素材。

原始材料

• 原始来源：腾讯研究院AI速递 20260814
• 原文标题：腾讯研究院AI速递 20260814
• URL: https://m.sohu.com/a/1062532068_455313?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334