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Qwen3.8-2.4T-A95B 开源！2.4T MoE，激活 95B，原生 256K 上下文
一语总结Qwen 团队正式开源 Qwen3.8-2.4T-A95B Max 级模型，总参数 2.4T、激活 95B，原生支持 256K 上下文，在编程、Agent 等任务表现突出，官方同时公布部署方案与 API 使用指南。
本文为魔搭社区发布的 Qwen 团队开源 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型的官方公告。文章介绍该模型是首次开源的 Qwen-Max 级别产品，总参数 2.4T、单 Token 激活 95B，原生支持 262144 Token 上下文并可扩展至 101 万 Token，延续 Qwen3.5 混合架构，重点提升编程、办公、科研及长周期 Agent 任务的端到端完成能力。官方展示了模型在 16 天无人工介入自主编程、复现论文并自主改进、数百种高价值职业任务测试、单轮对话端到端量化研发、365 天电商经营模拟等场景的表现，其中电商模拟中将 10 万元初始资金运营至 41 万余元。技术层面，模型采用每层 512 个专家的 MoE 架构，单 Token 选择 10 个路由专家并激活 1 个共享专家，支持多步 MTP 训练，同时通过扩展强化学习环境、构建统一奖励系统与在线数据均衡器提升真实工作场景的稳定性。官方评测显示该模型在编程 Agent、通用 Agent 等方向与 Opus4.8、Fable5、GPT5.6 Sol 等模型互有高低，在 PaperBench 等基准取得较高成绩。文章同时提供了模型下载地址、支持 SGLang 等推理框架的部署方案，以及 API 调用示例、采样参数建议和 reasoning_effort 调节说明，预告 27B 版本即将发布。
- Qwen3.8-2.4T-A95B 是首次开源的 Qwen-Max 级别模型，核心参数为总参数 2.4T、激活 95B，原生支持 256K 上下文可扩展至 101 万 Token。
该模型延续 Qwen3.5 混合架构，重点优化编程、办公、科研及长周期 Agent 任务的端到端完成能力，官方云端版 Qwen3.8-Max 基于该开放权重开发，加入更多生产环境能力。
- 官方展示模型在自主编程、论文复现改进、专业工作、量化研发、电商模拟等多场景的突出表现。
其中自主编程任务无人工介入连续运行 16 天完成 265 次 Commit 和 127 个 PR；论文复现任务连续工作 125 小时编写 7600 行代码，自主提出 18 种改进方法使 AIME24 得分较基线提升 2.71 分；电商模拟中将 10 万元初始资金运营至 41 万余元。
- 模型采用 2.4T 总参数的 MoE 架构，每层含 512 个专家，单 Token 选择 10 个路由专家并激活 1 个共享专家，支持多步 MTP 训练。
针对真实工作场景的 Agent 能力，Qwen 团队通过扩展强化学习环境数量与训练算力，构建了统一奖励系统和在线数据均衡器，消除任务专用验证器的不一致性，保障训练稳定扩展。
- 官方评测显示该模型在编程 Agent、通用 Agent 等方向与 Opus4.8 等主流模型互有高低，在 PaperBench 等基准取得所列模型中的较高成绩。
评测结果来自 Qwen 官方测试，覆盖编程 Agent、通用 Agent、专业工作、长上下文和视觉 Agent 等方向，但不同评测的 Harness、超时时间、采样参数和上下文长度并不完全一致。
- 模型已开源至魔搭社区，支持 SGLang、vLLM、TokenSpeed 等推理框架部署，官方提供 API 调用示例与参数调节方案。
API 默认开启思考模式且不支持关闭，用户可通过 reasoning_effort 参数在 xhigh、medium、low 三档调节推理深度以控制成本，官方同时预告更小杯的 27B 版本即将发布。
Qwen3.8-2.4T-A95B 开源！2.4T MoE，激活 95B，原生 256K 上下文
本文为魔搭社区发布的 Qwen 团队开源 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型的官方公告。文章介绍该模型是首次开源的 Qwen-Max 级别产品，总参数 2.4T、单 Token 激活 95B，原生支持 262144 Token 上下文并可扩展至 101 万 Token，延续 Qwen3.5 混合架构，重点提升编程、办公、科研及长周期 Agent 任务的端到端完成能力。官方展示了模型在 16 天无人工介入自主编程、复现论文并自主改进、数百种高价值职业任务测试、单轮对话端到端量化研发、365 天电商经营模拟等场景的表现，其中电商模拟中将 10 万元初始资金运营至 41 万余元。技术层面，模型采用每层 512 个专家的 MoE 架构，单 Token 选择 10 个路由专家并激活 1 个共享专家，支持多步 MTP 训练，同时通过扩展强化学习环境、构建统一奖励系统与在线数据均衡器提升真实工作场景的稳定性。官方评测显示该模型在编程 Agent、通用 Agent 等方向与 Opus4.8、Fable5、GPT5.6 Sol 等模型互有高低，在 PaperBench 等基准取得较高成绩。文章同时提供了模型下载地址、支持 SGLang 等推理框架的部署方案，以及 API 调用示例、采样参数建议和 reasoning_effort 调节说明，预告 27B 版本即将发布。
文章金句
"激活 95B 描述的是单 Token 计算路径，不等同于模型权重或运行时显存只需 95B 规模。
"Qwen3.8-2.4T-A95B 是一个因果语言模型，总参数为 2.4T，每个 Token 激活 95B。模型每个 MoE 层包含 512 个专家，每个 Token 选择 10 个路由专家，并同时激活 1 个共享专家。
"与 Opus4.8、Fable5、GPT5.6 Sol 等模型相比，各项结果互有高低，并在 PaperBench、IFBench 等 Benchmark 中取得所列模型中的较高成绩。
"Qwen3.8-Max 在超过 2000 轮交互后，将 10 万元初始资金运营为 416，252 元期末现金。
"Qwen3.8-2.4T-A95B 不支持关闭思考模式。