Laster katalogen …
Laster katalogen …
Alibaba/Qwens største lansering med åpne vekter: en mixture-of-experts-modell med 2,4 billioner parametere, obligatorisk resonnering og et kontekstvindu på 262 144 token.
Oversikt. Qwen3.8-2.4T-A95B er Alibaba/Qwens nyeste flaggskipmodell med åpne vekter, lansert i august 2026 som den største åpne modellversjonen Qwen-teamet har publisert til nå. Det er en sparse mixture-of-experts-modell med 2,4 billioner parametere totalt og omtrent 95 milliarder aktive per token, bygget på en hybrid-attention-arkitektur fra Qwen3.5-generasjonen. Den fungerer som det åpne vektgrunnlaget under Qwens hostede Qwen3.8-Max-produkt. Utviklere velger den når de trenger en storskala resonneringsmodell med åpne vekter, et innebygd kontekstvindu på 262 144 token, og mulighet for selvhosting eller bruk via et hostet endepunkt.
Viktigste styrker. Modellen ruter hvert token gjennom 10 av 512 eksperter pluss én delt ekspert, og veksler mellom full attention hvert fjerde lag og lineær/Gated-DeltaNet-attention på de øvrige – et design som skal gjøre en modell med 2,4 billioner parametere beregningsteknisk håndterbar under inferens. Resonnering er obligatorisk og alltid aktiv: hvert svar produseres via et internt resonneringsspor i tankekjede som ikke kan slås av, og klassifikatoren plasserer modellen i et dedikert resonneringsnivå fremfor et generelt chat-nivå. Det var ikke tilgjengelig uavhengige benchmarkresultater å sitere med tall, så plasseringen i kvalitetsnivå bør behandles som foreløpig inntil en benchmarkbasert gjennomgang foreligger.
Når du bør bruke den. Bruk denne modellen til oppgaver som krever grundig og gjennomtenkt resonnering – analyse i flere steg, kompleks tekstgenerering eller arbeid med lange dokumenter som passer innenfor kontekstvinduet på 262 144 token – der du kan akseptere svartiden et alltid aktivt resonneringsspor medfører. Den egner seg ikke til oppgaver som krever multimodal inndata: den tar imot og produserer kun tekst, så arbeidsflyter med bilder, lyd eller dokumentvisjon krever en annen modell. Siden resonneringsmodus ikke kan deaktiveres, bør den behandles som en modell for batch- eller asynkron arbeidsbelastning fremfor en interaktiv chat-modell med kort svartid.
Begrensninger. Modellen er kun tekstbasert – den tar ikke imot bilder, lyd eller dokumenter som inndata, og disse egenskapene finnes bare i Alibabas separat hostede Qwen3.8-Max-produkt, ikke i denne modellversjonen med åpne vekter. Det obligatoriske resonneringssporet som ikke kan slås av, betyr at hver forespørsel bærer resonneringsoverhead selv for enkle oppgaver, og når treningsdataene slutter er ikke dokumentert i tilgjengelige kilder. Lisensen er en egendefinert, tillatende men betinget «Qwen3.8-Max License» fremfor en standard åpen kildekode-lisens – den tillater bred kommersiell bruk og selvhosting, men stiller krav om kreditering og inntektsterskelvilkår for svært storskala drift. Gjennomgå lisensvilkårene før produksjonssetting.
Suverenitetsnotat. Qwen3.8-2.4T-A95B er publisert med åpne vekter av Alibaba/Qwen, noe som betyr at selskaper som trenger full kontroll over datalokasjon, kan selvhoste modellen fremfor å bruke et tredjeparts endepunkt. Vår gjennomgang bekreftet ikke modellskaperens eksponering under CLOUD Act, policy for trening på inndata, eller vilkårene for datalokasjon hos det hostede endepunktet som for øyeblikket betjener denne modellen i katalogen. Det bør derfor ikke sluttes noen suverenitetgaranti utover selvhostingalternativet i seg selv.
| Inferensleverandør | Suverenitet | Kjører i | Inn / ut per 1M | Status | Lås |
|---|---|---|---|---|---|
| L1 | 2,24 / 5,39€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 2,25 / 5,40€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 1,80 / 5,39€ | Tilkoblet |
12 bruksområder klassifisert av kuratoren. Notatet forklarer hvorfor.
Støtte for verktøykall gjør modellen egnet for agentiske kodingsarbeidsflyter, men fraværet av publiserte SWE-bench- eller kodingsbenchmarker begrenser tilliten sammenlignet med spesialiserte kodemodeller.
Innebygd støtte for verktøykall gjør modellen til et levedyktig grunnlag for utvikling av applikasjoner med funksjonskall, selv uten spesifikke agentiske benchmarkdata.
Det utvidede kontekstvinduet på 262k er godt egnet til å lese inn flere artikler og kilder for gjennomgangsoppgaver, men det er ikke publisert domenespesifikke benchmarker.
Et kontekstvindu på 262k kan romme lange møtetranskripsjoner for oppsummering i ett enkelt kall.
Et kontekstvindu på 262k gjør det mulig å oppsummere svært lange dokumenter i én gjennomgang; det finnes ingen oppsummeringsspesifikke benchmarkdata som kan vurdere kvaliteten nærmere.
Verktøykall kombinert med et kontekstvindu på 262k kan støtte agentisk planlegging med mange steg, men det er ikke publisert benchmarker for resonnering eller planlegging som skiller den fra tilsvarende modeller.
Innhentede tall, ikke våre egne evalueringer. Persentilene er mot hele Stav-katalogen.
Beregnet fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, aa-lcr.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-8-2-4t-a95b",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level – nivået forespørselen ble betjent på