一句話(截至 2026-08-01): 阿里 7 月 19 日在上海 WAIC 發表了 Qwen3.8-Max-Preview,2.4 兆參數、多模態,現在可以透過阿里 Token Plan 的 API 呼叫。但它目前沒有任何公開 benchmark、沒有 model card、沒有揭露上下文規格,承諾的開源權重也還沒放出來。我們把 Qwen 和一堆模型並排路由,不在乎誰贏 — 所以這篇只做一件事:把「公開事實」和「發表材料裡的說法」分開,讓你自己判斷,而不是信一頁簡報。
哪些真在紀錄上,哪些還只是說法。來源見文末。
已經確認的部分
以下是多家獨立媒體從 7 月 19 日發表中報導的事實:
| 項目 | 已確認 |
|---|---|
| 模型 | Qwen3.8-Max-Preview — 是預覽版,不是正式版 |
| 參數 | 2.4T 總參數(稀疏 MoE,啟用參數量未公開) |
| 模態 | 多模態:文字、圖片、影片、文件 — 首個參數量破 1T 還做多模態的 Qwen |
| 可用性 | 預覽版 API,透過阿里 Token Plan(及 Qoder / QoderWork) |
| 發表 | 2026 年 7 月 19 日,上海 WAIC |
| 自我定位 | 阿里自評「僅次於 Claude Fable 5」 |
誠實地說,確認的紀錄到這裡為止。這條線之後,要麼是發表材料裡的說法,要麼是空缺。
聲稱了、但無法驗證的部分
發表 brief 和各種解讀裡有一堆亮眼的具體數字。作為閘道,我們的工作是告訴你哪些能信 — 而下面這些,現在還不能:
- 「1M token 上下文」。它出現在發表 brief 裡,但阿里沒有公布官方的上下文視窗規格。在進文件之前,把這個數字當宣傳看。
- 「16 天自主開發」(oh-my-cli)。brief 說 Qwen3.8-Max 自主搭了一個開源 agent 系統,還有公開的 GitHub trace(265 commits、127 PR、151 issues),儲存庫是
qwen-code-dev-bot/oh-my-cli。我們沒能找到這個儲存庫。 一個你打不開的「公開可驗證 trace」不叫可驗證 — 所以我們不計入。如果阿里放出真實連結,我們會更新本文。 - 那些案例 — 500 輪迭代的晶片設計、365 天把 ¥10 萬做到 ¥41.6 萬的電商模擬、NVIDIA kernel 榜第一、重現論文還超越它。這些是廠商 demo,沒有放出任何可重現的產物。當假設看可以,當證據不行。
- 「全球第一梯隊」。發表日的標準自評。下一節講為什麼它現在根本無法證偽。
這些不代表說法是假的。只代表它們未經證實,而一個全部賣點都是「相信我」的模型,在權重開源之前就該被保持距離。
最要緊的兩件事:沒有 benchmark,開源還跳了票
區分「有自信的發表」和「被證明的發表」,靠兩樣東西,而 Qwen3.8-Max 兩樣都缺。
零公開 benchmark。 阿里發表這個模型時沒放 benchmark 分數、沒 model card、沒啟用參數量、沒架構或訓練細節。「僅次於 Fable 5」是它自己給自己打分。現在沒有任何東西可以獨立核對 — 對一個按「接近前沿」來宣傳的模型,這個空缺很顯眼。
開源時間已經延期。 阿里說會放出完整權重,一個被廣泛引用的時間點是 7 月 27 日前後,而截至目前仍未放出。開源權重是唯一能讓外部研究者驗證上面所有說法的東西。在它落地之前,這是一個你租用的託管預覽,不是任何阿里以外的人驗證過的模型。
這兩點都不是無視 Qwen3.8-Max 的理由。它們都是先自己測、再信宣傳的理由。
沒有 benchmark,恰恰是閘道的意義所在
當一家廠商放出完整 benchmark 和 model card,你至少還能就著數字爭論。當它一個都不放,唯一有意義的數字,就是你在你自己的任務上跑出來的那個。
這才是「全球第一梯隊」的誠實版本:把同一批 prompt 發給 qwen3.8-max-preview、claude-*、gpt-*、gemini-*、deepseek-*,並排比延遲、比成本、比輸出。透過閘道,你用一把 key 就能做,不用新開供應商、不用改客戶端:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_APIFLUX_KEY",
base_url="https://apiflux.ai/v1",
)
prompt = "用單一 HTML 檔案寫一個能玩的瀏覽器俄羅斯方塊。"
for model in ["qwen3.8-max-preview", "claude-opus-4-8", "gpt-5.6", "deepseek-v4-pro"]:
r = client.chat.completions.create(
model=model, # 確切 slug 見 apiflux.ai/models
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
print(model, "→", len(r.choices[0].message.content), "字元")這種發表下,閘道給你的是:
- 用一把 key 和現有模型對打 — 用你自己的數字,代替阿里那份缺席的 benchmark。
- 自動 failover — 預覽端點在發表週的高負載下一定會限流;繞過去,而不是把錯誤吞下。
- 透明的按 token 計價 — Qwen3.8-Max 目前是打包在阿里 Token Plan 訂閱裡賣,而不是公開的按 token 單價。一旦有了按 token 價格,它會以精確數字出現在模型目錄,不是加價的糊塗帳。在那之前:我們不編價格。
上線說明:
qwen3.8-max-preview會在上游穩定公開後進入 ApiFlux。關注模型目錄 — 確切 slug 和即時定價會在它可路由的當天出現在那裡。
時間線
- 2026 年 7 月 19 日 — Qwen3.8-Max-Preview 於上海 WAIC 發表,託管預覽上線。
- 約 7 月 27 日 — 某個被引用的開源時間點;未如期放出。
- 2026 年 8 月 1 日(今天) — 預覽版可經 API / Token Plan 呼叫;開源權重仍 pending;無公開 benchmark。
正式版和開源真正落地時我們會更新本文 — 是落地時更新,不是承諾時更新。
如果你在評估 Qwen3.8-Max
- 別等 benchmark 了,沒有。 現在就在預覽版上、帶 fallback 跑你自己的評測。
- 對無法驗證的說法打折(1M 上下文、oh-my-cli、那些案例),直到有文件或打得開的 trace。
- 盯開源釋出,別盯發表會。 那才是「僅次於 Fable 5」變得可核對的時刻。
- 按 token 比價,別按標題比 — 而且要等真有價格了再比。
這個模型也許真的很強。重點是:從阿里目前公布的東西裡,你無法知道這一點 — 你只能從自己測出來的東西裡知道。
常見問題
Qwen3.8 發布了嗎,還是只是預覽? 截至 2026 年 8 月 1 日,只有 Qwen3.8-Max-Preview 可用,是經 API 的託管預覽。正式版和開源權重都還沒出。
開源了嗎? 還沒。阿里承諾過開源權重(一個被引用的時間點是約 7 月 27 日),目前仍 pending。在那之前,所有說法都是單一來源。
上下文視窗多大? 阿里沒有公布官方上下文規格。「1M」來自發表材料,不是文件。
有 benchmark 嗎? 沒有。發表時沒放任何 benchmark 分數、model card 或啟用參數量。「僅次於 Fable 5」是阿里自評。
用我現有的 OpenAI 風格程式碼能呼叫嗎?
透過 ApiFlux 是 OpenAI 相容的:把模型字串改成 qwen3.8-max-preview,key 不變。確切 slug 見模型目錄,base URL 見文件。
來源
- Dataconomy — Alibaba Unveils 2.4T-parameter Qwen3.8 AI Model — https://dataconomy.com/2026/07/20/qwen3-8-24t-parameters-alibaba-ai-model-launch/
- eWeek — Alibaba Debuts 2.4T-Parameter Qwen3.8 — https://www.eweek.com/news/alibaba-qwen3-8-max-preview-china-apac/
- MLQ News — Alibaba Launches Qwen 3.8… Claims Near-Frontier Performance — https://mlq.ai/news/alibaba-launches-qwen-38-with-24-trillion-parameters-claims-near-frontier-performance/
- OfficeChai — Alibaba Announces 2.4T-Parameter Open-Weight Qwen 3.8, Says It's Second Only To Fable 5 — https://officechai.com/ai/alibaba-qwen-3-8/
- knightli — Has Qwen3.8 Actually Launched? Only the Preview Is Available — https://knightli.com/en/2026/07/22/qwen3-8-max-preview-release-api-guide/
- French Compliance Institute — Qwen 3.8 Max: 2.4T Parameters, Zero Benchmarks — https://frenchcomplianceinstitute.com/blogs/news/qwen-3-8-max-zero-benchmarks
- Wikipedia — Qwen — https://en.wikipedia.org/wiki/Qwen
