Qwen3.8

• 1. 概要 （共 275 字）

  Qwen3.8 是阿里通義千問系列的新一代旗艦大模型，2026 年 7 月 19 日在上海世界人工智慧大會（WAIC）期間官宣，總引數規模達 2.4 萬億（2.4T），是阿里首個跨過萬億引數門檻的原生多模態模型。官方宣稱它「可能是除 Fable 5 外最強大的模型」，預覽版 Qwen3.8-Max-Preview 已上線阿里 Token Plan、Qoder 及 QoderWork，並承諾正式版將開源權重。第三方實測顯示它在編碼和 Agent 任務上確實進入第一梯隊，但創意程式設計和動效審美仍是明顯短板，且官方至今未公佈任何 benchmark 資料，「全球第二」的說法暫時只能算營銷口號。

• 2. 產品背景 （共 481 字）

  Qwen3.8 出自阿里巴巴通義千問（Qwen）團隊，是 Qwen 家族迄今體量最大的基座模型。回顧產品線演進：2025 年 9 月釋出 1T 引數的 Qwen3-Max，2026 年 2 月開源 397B 的 Qwen3.5，2026 年 5 月推出閉源的 Qwen3.7-Max，如今 Qwen3.8 直接把引數拉到 2.4T，規模比前代翻了一倍還多。   這次釋出的時間點耐人尋味。7 月 11 日月之暗面剛釋出 2.8T 引數的 Kimi K3 並承諾開源，三天後阿里就在 WAIC 舞臺上亮出 Qwen3.8，同一周 DeepSeek V4 也相繼亮相。中國大模型廠商在引數規模上已經全面逼近或突破 2 萬億級別，高盛 7 月中旬的報告首次正式推薦中國開源模型，稱其以 GPT-5.6 Sol 約七十分之一的成本提供 80% 到 90% 的前沿能力。市場反應也很直接：官宣次日阿里股價一度上漲 5.4%。   值得注意的是，Qwen3.8 改變了阿里此前「旗艦 Max 模型只走閉源 API」的路線。Qwen3.7-Max 至今沒有開放權重，而 Qwen3.8 官方明確表態「即將開源」，雖然沒有給出具體日期和許可證條款，但如果兌現，它將成為全球最大規模的開源權重模型之一。

• 3. 產品功能與使用體驗 （共 780 字）

  Qwen3.8 採用稀疏混合專家（MoE）架構，2.4T 總引數中每個 token 只啟用一小部分（啟用引數量官方未披露）。它是阿里首個萬億級以上的原生多模態模型，支援文字、影象、影片、文件的理解與推理，具備思考模式、函式呼叫和內建工具能力，上下文視窗社群普遍按 1M token 配置使用。官方將核心能力聚焦在程式碼工程（Coding）和專業辦公（Cowork）兩個方向，配套 Harness 工具集，包括聯網搜尋、文搜圖、圖搜圖、網頁抓取、程式碼直譯器等，可透過 Cursor、Qwen Code 等相容的 AI 程式設計工具呼叫。   第三方實測的結論比較一致：編碼基本功紮實。LRU Cache 這類演算法題一次透過；React + TypeScript 前端加 Flask 後端的完整 Todo 應用，14 個檔案一次性生成、前後端直接跑通；給它一個真實 GitHub 倉庫，能正確分析結構、找出 3 個真實存在的 bug 並完成修復，多步 Agent 執行全程沒有斷鏈。有博主用一句提示詞讓它生成「十萬天兵圍攻花果山」的 3D 互動場景，它用 InstancedMesh 一次性例項化 12000 個天兵，把單幀 draw call 從上千次壓到 1 次，工程判斷力可圈可點。在一場三模型共同重構「屎山」網站的對比測試中，Qwen3.8-Max 以執行快、完成度高排名第一，壓過 Kimi K3 和 GLM-5.2。   但短板同樣明顯。在 3D 浮島創意作品集這道對比題上，Qwen3.8 是 6 個受測模型中成品最差的一個：靜態場景能渲染，但滾動驅動相機、物件互動、Bloom 後處理等動效需求幾乎全部缺失。讓它畫「鵜鶘騎腳踏車」的 SVG，思考模式空轉四分多鐘仍未輸出結果。多位使用者反饋它「偏科」嚴重：Three.js 場景一輪對話搞定，Python 正規表示式連給三版都不對。意外的亮點是中文長文寫作，段落結構和論證層次明顯好於 GPT-5.6 的同題表現，沒有典型的 AI 套話味。

• 4. 定價與商業模式 （共 452 字）

  預覽階段 Qwen3.8-Max-Preview 不提供標準按 token 計費的 API，只面向 Token Plan 訂閱使用者（個人版與團隊版）及 Qoder、QoderWork 使用者開放。限時優惠力度很大：白天計費係數從 0.5x 降至 0.05x（相當於 1 折），夜間 22:00 至 08:00 個人版低至 0.2 折。Token Plan 個人版每月 35 到 39 元起，企業版活動價 150 元每月，僅支援華北 2（北京）地域。預覽端點相容 OpenAI 和 Anthropic 兩種 API 格式，改一下配置就能接入 Claude Code、Cursor、OpenCode 等工具。普通使用者還可以在千問 PC 端和 Web 端（chat.qwen.ai）免登入直接選用預覽模型。   商業模式上，阿里延續「開源引流、雲服務變現」的雙軌打法：先用訂閱制預覽期收集真實使用者反饋完成最後打磨，再開源權重擴大生態影響力，雲端推理服務承接商業化。有海外使用者提醒，國際版 Token Plan 的簽約主體是新加坡的 Intelligent Cloud Computing 公司，付款前值得留意合同主體。

• 5. 使用者評價 （共 399 字）

  正面評價集中在編碼與辦公場景。有前端開發者稱它一輪對話就能從零搭出可互動的 Three.js 3D 元件，「這是我見過最離譜的前端能力，連 Kimi K3 都做不到這個程度」。釘釘生態內的協同辦公場景——會議紀要、自動週報、Excel 整理——被使用者評價為「堪稱驚豔」。RPG 網頁遊戲、帶分支結局的完整遊戲一句提示詞生成，完成度大超預期。近乎免費的預覽定價也被普遍認為價效比極高，有使用者實測四次大型編碼任務只消耗了周配額的 6%。   負面反饋主要有三類。一是可靠性欠缺，海外博主 LlamaBrew 盲測發現它寫的多執行緒爬蟲「框架最清晰、註釋像教科書，但跑起來段錯誤」，評價它「像剛畢業的學霸，理論滿分，實戰缺根筋」，這條評論一度登上 Hacker News 首頁。二是思考模式慢且無法在免費介面關閉，Geeky Gadgets 的測試也指出輸出速度和效率有限。三是創意與審美類任務翻車率高，動效、互動、視覺綜合判斷能力明顯沒跟上。

• 6. 行業評價 （共 388 字）

  行業媒體的關注點高度一致：宣傳與證據之間的落差。Qwen3.8 釋出時沒有 benchmark 分數、沒有模型卡、沒有技術報告、沒有啟用引數量，「僅次於 Fable 5」完全出自阿里內部評估。這與 Qwen3.7-Max 釋出當天就公佈模型卡和 SWE-bench Pro 60.6 分的做法形成鮮明對比。目前唯一的第三方資料來自 Trilogy AI 的 StackPerf 盲測：在相同 269 檔案程式碼庫分析任務下，Kimi K3 得 83 分，Qwen3.8-Max 得 80 分，單項測試雖不能下定論，但並不支援「全球第二」的說法。   The Verge 和 Business Insider 將 Qwen3.8-Max 與 Kimi K3 並稱為「中國 AI 組合拳」。國內測評的共識是：純編碼場景下它與 Kimi K3 同一梯隊，與 Fable 5 差距約十幾個百分點；Agent 任務上甚至可能是這個價位最好的選擇；但全面評測口徑下「第二」的水分不小。

• 7. 爭議與風險 （共 277 字）

  最大的爭議是「裸奔式釋出」：自封第二卻拿不出任何可驗證資料，Hacker News 上有人直言 Qwen 有「benchmark 專家」的舊名聲，「trust us, it's #2」恰恰是 benchmark 表格該解決的問題。風險層面，預覽版基礎設施官方明確會被移除或替換，不適合生產環境；開源承諾沒有日期、許可證和 checkpoint 名稱，兌現前需保持觀望；2.4T 的體量即使量化後也遠超個人工作站極限，r/LocalLLaMA 社群更關心的是「開了源也跑不動」。此外模型明顯處於後訓練未完成狀態，以「天」為單位迭代意味著預覽期能力和行為可能隨時變化，前後結果不可復現。

• 8. 適用人群與使用建議 （共 237 字）

  如果你的工作流以寫程式碼、全棧開發、倉庫級 bug 修復、資料分析和 Office 辦公自動化為主，當前 1 折的預覽價價效比極高，值得馬上接進 Cursor 或 Claude Code 試用。中文長文寫作是隱藏加分項。但如果你需要創意程式設計、3D 視覺化、前端動效這類「編碼加審美」的複合任務，現階段它還差得遠，建議繼續用 Fable 5 或 GPT-5.6。對開源社群使用者，理性的做法是等權重真正放出、獨立評測跟上之後再下結論。想免費嚐鮮的普通使用者直接上 chat.qwen.ai 選擇預覽模型即可，無需註冊。

• 9. 總結 （共 143 字）

  Qwen3.8 是一次「實力真實、宣傳超前」的釋出：編碼與 Agent 能力確實站上了第一梯隊，但「僅次於 Fable 5」在拿出公開 benchmark 之前只是一句營銷話術。如果一個月後的正式版能補齊非編碼短板並如約開源，它有機會成為全球最強開源模型；現在，它是一場把使用者當打磨工序的大規模公測。

暫無深度報告

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  5a7l0v

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  看了那個三模型接管屎山程式碼的測試，Qwen3.8執行最快完成度最高，排在K3和GLM前面。不過它為了實現輪播直接把原有的拖動功能刪了，還用複製大量內容的方式偽裝無限迴圈，這種「快」是有代價的，大專案裡這麼幹遲早埋雷。

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  RogerLee007

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  在Qoder裡用了幾天，官方給它的定位是深度推理辦公首選，上下文能拉到1M。深度思考經常29秒就出結果，速度真不慢。

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  DAkra

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  預覽版基礎設施官方說了隨時會移除替換，別拿去上生產。

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  掠影_2

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  國際版Token Plan的簽約主體是新加坡一家叫Intelligent Cloud Computing的公司，不是alibabacloud的域名，付款前建議看清楚合同主體。

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  RGray_2021

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  讓它修我那個markdown編輯器的網頁轉md功能，之前用glm-5.2修了很久都搞不定，Qwen3.8蹬了21分鐘真給修好了，公眾號知乎百家號都能抓了。這種在真實工程裡救火的能力比什麼前端炫技都有說服力。

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  GKelly_2021

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  一句提示詞讓它做「十萬天兵圍攻花果山」3D場景，生成1400行程式碼，用InstancedMesh一次性例項化12000個天兵，單幀draw call從上千次壓到1次。這十萬天兵不是堆出來的，是算出來的，工程判斷力是真有。

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  珊瑚_3

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  給它一個遊戲劇本，直接產出帶雙感情線三種結局的完整RPG網頁遊戲，我連玩三遍才通關。就是程式碼1600行全擠一個檔案裡，IIFE老寫法談不上優雅。

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  GHallIII

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  復刻lusion.co翻車了，WebGL流體互動完全沒啃下來，還原度也就50多分。但Hero區動畫、GSAP平滑滾動這些還原接近90%，重要的東西倒是對了。

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  Web3DevEdwards

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  3D浮島作品集那道題翻得很徹底，靜態場景能渲染，但滾動驅動相機、物件互動、Bloom後處理全缺失，是測過的6個模型裡成品最差的。創意程式設計這塊它現在真不行，不是引數不夠，是後訓練還沒做完。

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  郭芳

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  實測四次大型編碼任務只消耗了周配額的6%，18美元檔隨便造。

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  heavyfish626

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  意外的是中文長文寫作，讓它寫大模型釋出潮的分析文章，段落結構和論證層次都有模有樣，引用資料抽查是真的，沒有那種「值得注意的是」的AI套話味，比GPT同題強不少。

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  Debra993

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  白天1折夜間0.2折，這定價基本等於白送，不試白不試。

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  Ja_cob882

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  免登入就能在chat.qwen.ai選預覽版，白嫖黨狂喜。

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  DAlop

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  X上快600萬瀏覽，但討論都集中在「能聊不等於能用，承諾不等於交付」，大家等的是benchmark表、啟用引數量和HF上帶許可證的真實權重。

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  silverkoala134

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  用它復刻了寶可夢紅寶石，小鎮草叢實驗室三隻初始怪都有，草叢隨機遇敵，戰鬥有屬性剋制和經驗反饋。它還自己寫Playwright測試10/10透過，從下命令到修完bug大概2小時完工，這種開發效率之前哪敢想。

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  ABaileyK

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  讓它把遊戲改中文版，它會自己去找合適的開源字型，遇到實現阻礙自己完成方案設計，long-horizon agent和一次性程式碼生成的區別就在這。

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  鄧鵬琪

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  思考模式是真的慢，讓它畫個鵜鶘騎腳踏車的SVG，四分多鐘還在「調整鵜鶘比例」，最後我都懶得等了。免費介面還關不掉thinking，急用的時候挺折磨。

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  梁琳蘭

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  釘釘生態裡的辦公場景是真驚豔，會議紀要週報Excel整理一條龍，這塊比程式設計還穩。

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  AudeMathieu

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  海外博主盲測讓它寫多執行緒爬蟲，程式碼框架最清晰註釋像教科書，結果跑起來段錯誤。像剛畢業的學霸，理論滿分實戰缺根筋，這個比喻太精準了。

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  Catherine.EvansZ62

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  唯一的第三方盲測StackPerf裡，K3拿83分它拿80，雖然就一道題說明不了什麼，但至少不支援全球第二的說法。好在它44次工具呼叫一次都沒失敗，穩定性倒是加分。

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  whiteostrich642

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  r/LocalLLaMA那邊沒人關心排名，都在算2.4T的部署賬，4bit量化光權重就要1.2TB，一張H200才141G視訊記憶體，開了源普通人也跑不動，就盼著出個蒸餾小杯。

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  ROric

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  LRU Cache一次過，React加Flask的完整Todo應用14個檔案一次性生成直接跑通。給它真實GitHub倉庫讓它找bug，提的3個問題逐個驗證都真實存在，克隆到本地修完還能跑，Agent多步執行全程沒斷鏈。就衝編碼這塊，僅次於Fable 5的說法沒有想象中那麼水。

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  ABaker_Plus366

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  有點偏科，Three.js的3D互動元件一輪對話搞定，但讓它寫個Python正則，給了三個版本都不對，笑死。

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  天涯_18

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  Kimi K3剛發三天阿里就在WAIC亮Qwen3.8，同一周DeepSeek V4也出來了，國產模型這波內卷看得過癮。

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  竹影216

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  2.4T引數還承諾開源，要是真放權重出來就是最大的開源模型之一了。不過釋出當天沒有benchmark沒有模型卡沒有技術報告，連啟用引數量都不說，「僅次於Fable 5」全靠自封，HN上都在說Qwen有benchmark專家的舊名聲，這次連表都不給了。

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  徐磊霖

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  預覽端點相容OpenAI和Anthropic兩種API格式，改個配置就能接進Claude Code和Cursor，這點對開發者太友好了。

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