Qwen 3.8 Max（2.4T）和27B：新的开放权重模型，用于编程和协作

在经历去年的“Qwen Exodus”和管理层转向闭源API后，外界曾质疑这一领先开源实验室是否继续发布相关模型。2026年8月3日，阿里Qwen宣布Qwen3.8-Max为“迄今最强模型”，并承诺下周开源权重，同时开源Qwen3.8-27B。

官方公布的关键规格包括：2.4T总参数、1M token上下文窗口、API定价$2/$6每百万输入/输出token（缓存token $0.25），并支持低/中/高推理努力模式，兼容OpenAI和Anthropic协议。第三方汇总称其激活参数约95B（MoE激活率约4%）。

该模型定位为编码、长周期智能体工作和多模态推理，官方宣称具备10+天自主编码、500+轮芯片设计优化、365天电商策略执行等能力，并强调视觉作为执行循环的一部分而非仅输入。

官方列举了多项突破性能力：自主编码方面，构建自进化编码框架并运行多周无人值守；自主研究方面，重建论文管线并运行125小时迭代循环，发明新数据选择方法，超越原论文基准+2.71分。

在数据科学竞赛中，与526个人类团队竞争，24小时内进入前13%（超越87%人类团队）；芯片设计方面，完成从RTL到物理布局的全流程，将门数从8298降至678，面积减少81%，并在500MHz下满足时序收敛。

在电商模拟基准（365天运营）中，通过博弈论谈判和库存规划实现4.16倍回报（余额¥416,252）；同时发布Qwen-MM-Plugins以扩展多模态能力到现有智能体框架。

独立评测显示强劲表现：Frontend Code Arena排名第4（Elo 1668），仅次于Claude Opus 5 Max（1705）和Kimi K3 Max（1676），与Claude Opus 5 High（1669）基本持平；Vision Arena排名第2（1305），仅落后Claude Fable 5 High 13分。

Vals Index中，Qwen3.8-Max在开源模型中排名第2，总分66.1，与Claude Opus 4.7持平，但测试成本低约2.3倍（$2.68 vs $6.17）。SWE-bench得分87.3%，领先GPT-5.5（82.6%）和GLM-5.2（83.3%），但落后Claude Opus 4.8（89.2%）。

Vals还报告了进步速度：Qwen 3.7 Max得分为57.5，3.8 Max为66.1，约2.5个月内提升8.6分，同时价格从$2.50/$7.50降至$2.00/$6.00。另有用户声称Qwen 3.8在Terminal Bench上超越Fable 5，但此为个人观点。

这些数据将Qwen3.8-Max置于与Kimi K3和GLM-5.2等巨型稀疏模型的同一部署类别，而非30B-70B的本地实用层级。观察者认为，这标志着中国开源前沿正直接与西方顶级闭源模型竞争，尤其在编码、智能体工作流和多模态任务上。

发布同时，多个基础设施和应用构建者（如Baseten、Hermes Agent、Command Code）确认支持或集成计划。有用户可视化基准差异，认为“Opus 4.8大部分被3.8-Max覆盖”，但此为个人推断。

需要注意的是，官方宣称的能力（如10+天自主编码、500+轮芯片优化）多为厂商自述，缺乏独立验证；第三方评测虽强，但部分数据来自汇总推文（如ZhihuFrontier），需谨慎对待。