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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

5041.91 GB VRAM

消费级

427x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

94x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

98x Apple M3 Max

128GB VRAM

1048576 个令牌

5456.39 GB VRAM

消费级

475x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

103x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

110x Apple M3 Max

128GB VRAM

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RoPEHidden: 8.2k · Context: 1.05M · Vocab: 248.3kx 92 layersRMSNormPre-AttentionGrouped-Query Attention64Q / 4KV headsHead dim: 256+RMSNormPre-FFNSparse MoE FFN (10/512 experts)SwiGLUIntermediate: 2k+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

排名

#13

基准分数排名

智能体指数

Artificial Analysis

0.50

16

0.40

30

0.72

33

排名

排名

#13

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

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

关于 Qwen 3.8

The Qwen 3.8 model family developed by Alibaba.


其他 Qwen 3.8 模型
Qwen 3.8 2.4T A95B:规格和 GPU 显存要求