趋近智
Qwen 3.8 2.4T A95B
活跃参数
2.4T
上下文长度
1.05M
模态
Text
架构
Mixture of Experts (MoE)
许可证
other
发布日期
8 Aug 2026
训练数据截止日期
-
API 价格 (每 1M)
输入: $2.00 · 输出: $6.00
系统要求
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
消费级
389x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
86x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
89x Apple M3 Max
128GB VRAM
1048576 个令牌
消费级
432x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
95x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
99x Apple M3 Max
128GB VRAM
架构图
评估基准
排名
#20
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
智能体指数 | 0.50 | 18 |
0.72 | 35 | |
0.40 | 45 |
排名
排名
#20
编程排名
#31
关于 Qwen 3.8 2.4T A95B
Qwen 3.8 2.4T A95B 是阿里巴巴推出的一款大规模开放权重稀疏混合专家（MoE）模型，在 2.4T 总参数中激活了 95B 参数。作为 Qwen 3.8 Max 的开源版本，它在通用推理、编程及多语言能力方面均达到了前沿水平。
技术规格
注意力
注意力结构
Grouped-Query Attention
注意力头
64
键值头
4
注意力头维度
256
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
10,000,000
滑动窗口注意力
No
滑动窗口大小
-
滑动窗口比例
-
线性注意力
Yes
线性注意力比例
75.0%
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
辅助参数
-
隐藏维度大小
8,192
层数
92
FFN 中间层大小（稠密层）
-
多 Token 预测头数
1
分词器
词汇量大小
248,320
混合专家
专家参数总数
95.0B
专家数量
512
活跃专家
10
共享专家数
1
FFN 中间层大小（每专家）
2,048
MoE 前的稠密层数
0
资源
关于 Qwen 3.8
阿里巴巴的 Qwen 3.8 系列代表了面向编程、专业工作、科学研究及长周期智能体任务的前沿混合专家（MoE）架构。该系列具备 2.4 万亿总参数（每个 Token 激活 950 亿参数），将门控 DeltaNet 线性注意力与标准门控注意力相结合，同时提供开源权重与托管旗舰级 API 服务。