8 月 13 日早上，阿里千问大模型团队把 Qwen3.8-2.4T-A95B 的模型权重挂上了 Hugging Face 和魔搭社区。十天前 Qwen3.8-Max 发布时承诺的开放权重，说到做到了。这也是千问家族第一次把 Max 级别的旗舰模型对外公开权重。
Qwen3.8-Max 就是基于 Qwen3.8-2.4T-A95B 的官方版本，8 月 3 日发布，带视觉输入、免思考模式、默认百万级上下文和内置官方工具。这次开放的是底层模型权重，两者共用一套架构。总参数 2.4 万亿，每个 Token 激活 950 亿参数，原生支持 262144 Token 上下文，可以扩展到 101 万。底层沿用 Qwen3.5 的架构，重点打磨编程、办公、科研和长周期智能体任务。
基准测试里有几项很亮眼。论文复现基准 PaperBench 拿到 93.0 分，高于 GPT-5.6 Sol、Fable 5 和 Claude Opus 4.8。评估电脑操作能力的 OSWorld-Verified 以 86.1 分排在第一，参数化 CAD 基准 91.5 分同样超过 Fable 5。不过它没有全面登顶，TerminalBench 2.1 的 86.6 分低于 GPT-5.6 Sol 的 88.8，SWE-bench Pro 的 67.7 分也落后于 Fable 5 的 80.0。
开源社区的反应来得很快。Unsloth AI 用动态 1-bit 分层选择性量化技术，把原始 4.9TB 的模型体积压到 397GB，存储缩减 91%。配合 Unsloth-Desktop 工具，设备内存加显存总量超过 410GB 就能本地跑起来。对一个 2.4 万亿参数的模型来说，这个门槛已经低得超出预期。
部署路径也铺好了，SGLang、vLLM 和 TokenSpeed 推理引擎都支持，正式部署需要用各框架针对 Qwen3.8 的最新 Recipe 并选择并行策略。模型默认以思考模式运行，生成最终回答前会先输出思考内容，且不支持关闭。更小杯的 Qwen3.8-27B 权重也在路上了，魔搭社区已经预告。
价格方面，Qwen3.8-Max 国内每百万 Tokens 输入 12 元、输出 36 元，隐式缓存命中 1.5 元。海外每百万 Tokens 输入 2 美元、输出 6 美元，隐式缓存命中 0.25 美元。这和 Grok 4.6 的海外定价恰好站在同一档。
回头看这 24 小时，三家顶流轮番炸场。先是马斯克的 Grok 4.6，接着 DeepSeek V4 Pro 正式版上线，最后阿里把 2.4 万亿参数的旗舰权重彻底放开。三家的动作指向同一个方向，都在强化多步骤长周期自主工作能力，比拼模型独立承接完整项目的水平。
对中国开源生态来说，这一步的分量在于，以往 Max 级别的千问旗舰从不公开权重，这次是第一次。Hugging Face 上那串数字还在增长，下载量计数的跳动速度，大概就是开发者对这个决定最直接的投票。
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