Currencies38488
Market Cap$ 2.26T-1.07%
24h Spot Volume$ 20.78B-4.99%
DominanceBTC56.38%-0.12%ETH10.05%-0.62%
ETH Gas0.10 Gwei
Cryptorank
/

 Qwen3.8-Max против GPT-5.6 Sol: новая AI-модель, которая претендует на звание «убийцы» лидеров рынка


 Qwen3.8-Max против GPT-5.6 Sol: новая AI-модель, которая претендует на звание «убийцы» лидеров рынка

Share:

Predictions Markets

See what traders are focused on

View analytics →
Prediction Banner

3 августа 2026 года команда Alibaba Qwen представила Qwen3.8-Max ― модель с 2,4 трлн параметров, контекстом 1 млн токенов и нативной мультимодальностью. По данным разработчиков, это самая мощная модель в истории линейки и первая в классе Max, чьи веса компания пообещала выложить в открытый доступ. 

Релиз продолжил серию громких китайских запусков. Qwen3.8-Max стала второй моделью из Китая, перешагнувшей отметку 2 трлн параметров, ― первой двумя неделями ранее была Kimi K3 от Moonshot AI.

На фоне анонса акции Alibaba выросли на 7% в Гонконге и на 5% на американских торгах. В тот же день компания вывела в публичное тестирование корпоративную агентную платформу QwenWork, объединившую три ранее отдельных рабочих инструмента.

Попробовать Qwen3.8-Max можно бесплатно в чате на chat.qwen.ai, без платежной карты и API-ключей. А миллионный контекст превращает модель в инструмент для разбора объемной документации.

Редакция Incrypted разобралась, как устроена Qwen3.8-Max, что показывают бенчмарки, сколько стоит доступ через API, и проверила модель на длинном контексте. В материале ― инструкция по началу работы и готовые промпты. 

  • Qwen3.8-Max вышла 3 августа 2026 года; модель доступна бесплатно на chat.qwen.ai и через API QwenCloud по идентификатору qwen3.8-max.
  • Характеристики: 2,4 трлн параметров, MoE-архитектура с 95 млрд активных параметров на токен, контекст 1 млн токенов, прием текста, изображений и видео. 
  • Модель ориентирована на долгие автономные задачи: в демонстрациях Alibaba она 16 дней самостоятельно разрабатывала опенсорсный проект и оптимизировала криптографическую микросхему на 81% по площади. 
  • API стоит $2 за 1 млн входных токенов и $6 за 1 млн выходных; при попадании в кеш вход дешевеет до $0,25. Это дешевле Kimi K3 ($3/$15) при сопоставимом классе.

От открытых «малышей» к открытому флагману: линейка Qwen  

Qwen ― семейство моделей Alibaba Cloud. Международную известность команда получила в 2025 году с гибридным семейством Qwen3.

Тогда же сформировалась двухуровневая стратегия: открытые веса для малых и средних моделей, закрытый доступ по API ― для флагманов класса Max.

Qwen3.8-Max эту логику ломает. Компания впервые пообещала выложить веса старшей модели ― вместе с компактной Qwen3.8-27B. Если обещание выполнят, это будет крупнейшая открытая модель в истории: 2,4 трлн параметров против 2,8 трлн у Kimi K3, чьи веса Moonshot AI опубликовала в конце июля.

Контекст релиза показательный. За две недели до Qwen3.8-Max вышла Kimi K3 ― и обвалила акции американских чипмейкеров, повторив «момент DeepSeek» января 2025 года.

Как устроена Qwen3.8-Max  

Технически Qwen3.8-Max ― Mixture-of-Experts модель на 2,4 трлн параметров, построенная на архитектурной базе Qwen3.5. На каждый токен активируются около 95 млрд параметров ― примерно 4% от общего объема. Разреженная активация позволяет держать себестоимость инференса на уровне моделей среднего класса при флагманском качестве.

Контекстное окно ― 1 млн токенов: до 991 000 токенов на вход и до 131 000 на выход. Мультимодальность нативная: текст, изображения и видео принимаются одним чекпоинтом, без внешнего энкодера.

Режим рассуждений управляемый: в API доступны уровни reasoning_effort ― low, medium и xhigh, а параметр preserve_thinking по умолчанию сохраняет цепочки размышлений между ходами диалога. Это прямая противоположность подходу Kimi K3, где рассуждения включены всегда и только на максимуме.

Ключевое позиционирование ― не разовые ответы, а долгие автономные задачи с циклом «инструмент ― проверка ― доработка». В анонсе Alibaba показано, как модель 16 дней самостоятельно разрабатывала CLI-проект oh-my-cli: 265 коммитов и 151 закрытая задача на GitHub без участия человека. За 125 часов вычислений она воспроизвела все результаты научной работы по отбору данных для обучения LLM и улучшила итоговый показатель на бенчмарке AIME24 на 2,7 балла. В суточном мультимодальном соревновании обошла 458 из 526 человеческих команд. В задаче по проектированию микросхем сократила криптографическую схему с 8 298 до 678 логических вентилей за 500 итераций ― минус 81% площади чипа. А в годовой симуляции интернет-магазина увеличила стартовый капитал в четыре раза.

Что показывают бенчмарки 

В релизном отчете Qwen3.8-Max лидирует в агентных и исследовательских дисциплинах: PaperBench ― 93,0, Terminal-Bench 2.1 ― 86,6, GPQA Diamond ― 92,6, OSWorld-Verified ― 86,1. Самый резкий скачок относительно предыдущего флагмана ― в агентной разработке: на FrontierSWE результат вырос с 40,7 до 73,5.

Показатели Qwen3.8 в различных бенчмарках. Данные: Qwen.

Сторонние замеры первых дней подтверждают уровень, но с нюансами. На arena.ai в разделе Vision Arena модель заняла второе место.

Арена фронтенд-разработки. Данные: arena.ai. 

Где доступна модель и что с открытыми весами

На старте Qwen3.8-Max работает в нескольких продуктах:

Qwen Chat. Веб-чат на chat.qwen.ai и мобильные приложения. Модель доступна на бесплатном тарифе ― основной способ для обычных пользователей, о нем пойдет речь ниже.

QwenCloud API. Идентификатор qwen3.8-max, совместимость с OpenAI- и Anthropic-протоколами ― модель можно подключить к привычным клиентам вроде Cursor. Новым аккаунтам Alibaba Cloud дают пробную квоту 1 млн токенов на 90 дней, но только на сингапурском регионе.

Qoder и QoderWork. Агентная среда разработки и десктопный ассистент Alibaba, где Qwen3.8-Max стала флагманской моделью.

QwenWork. Новая корпоративная платформа агентов, объединившая QoderWork, MuleRun и Wukong; публичное тестирование стартовало в день релиза.

Открытых весов на момент публикации нет. Компания обещает выложить Qwen3.8-Max и Qwen3.8-27B на Hugging Face и ModelScope. До публикации весов и лицензии статус «открытого флагмана» остается обещанием.

Сколько стоит API

Тариф QwenCloud для qwen3.8-max: $2 за 1 млн входных токенов при промахе кеша и $6 за 1 млн выходных. Кеширование снижает расходы кратно: чтение из неявного кеша стоит $0,25 за 1 млн токенов, создание явного кеша ― $2,50, чтение из него ― $0,17. Лимиты на старте ― 2 млн токенов в минуту и 15 000 запросов в минуту.

Для сравнения: Kimi K3 стоит $3/$15, Claude Opus ― около $5/$25. Qwen3.8-Max оказывается самым дешевым предложением в классе моделей с 2+ трлн параметров ― Alibaba продолжает давить ценой даже на флагманском уровне. Стоит помнить только про токены рассуждений: на уровне xhigh скрытые цепочки мышления тарифицируются как выходные токены и заметно увеличивают чек. 

Начало работы с Qwen Chat

Регистрация занимает около минуты. Перейдите на chat.qwen.ai и нажмите кнопку входа. Доступны вход через Google, GitHub и по электронной почте. Карта и телефон не требуются.

Интерфейс Qwen Chat с открытым селектором моделей. Данные: Incrypted.

Учтите, что веб-версия ― это витрина модели, а не «сырой» API: сервис использует собственные системные промпты, поэтому поведение в чате может отличаться от результатов по API. 

Тестируем миллионный контекст

Для проверки главной особенности модели мы взяли задачу, где длинный контекст действительно необходим, ― апгрейд Ethereum Glamsterdam. Это крупнейшее обновление сети со времен The Merge: по мета-EIP-7773, в форк включены 19 основных EIP и еще пять сетевых, включая разделение предложения и сборки блоков (ePBS, EIP-7732) и блочные списки доступа (BALs, EIP-7928), а курс взят на рост лимита газа до 200 млн. Активация в мейннете ожидается во втором полугодии 2026 года.

Документации по Glamsterdam ― сотни страниц: тексты EIP, спецификации, заметки звонков разработчиков ACD, посты Ethereum Foundation. И именно здесь окно в 1 млн токенов дает практическую разницу: документы можно загрузить одним пакетом и работать с ними перекрестно.

Перед началом соберите файлы: тексты EIP скачиваются с eips.ethereum.org, заметки звонков разработчиков ― из репозитория ethereum/pm на GitHub, обзорные посты ― из блога Ethereum Foundation. Из-за лимита на пять документов в диалоге склейте документы в несколько сборников ― например, три файла с текстами EIP и два с заметками звонков ― и загрузите их через кнопку прикрепления файлов. 

Пример 1: сводный разбор апгрейда

Промпт

Англоязычный:

I've uploaded the full documentation set for Ethereum's Glamsterdam upgrade: EIP texts, All Core Devs call notes, and Ethereum Foundation blog posts. Build a structured overview: list every EIP included in the fork, explain in plain language what each one changes, and group them by who is affected ― regular users, stakers, L2 networks, infrastructure operators. Note any EIPs that were considered but excluded, based on the call notes. 

Перевод:

Я загрузил полный пакет документации по апгрейду Ethereum Glamsterdam: тексты EIP, заметки звонков All Core Devs и посты из блога Ethereum Foundation. Составь структурированный обзор: перечисли все EIP, входящие в форк, объясни простым языком, что меняет каждый из них, и сгруппируй их по затронутым сторонам ― обычные пользователи, стейкеры, L2-сети, операторы инфраструктуры. Отметь EIP, которые рассматривались, но не вошли, ― по заметкам звонков.

Результат:

Модель проходит по всем документам и собирает единую карту апгрейда со ссылками на конкретные источники внутри корпуса. На таком объеме важно, что ей не приходится «резать» файлы на куски ― связи между документами сохраняются. 

Пример 2: что меняется для стейкеров

Дальше ― целевой вопрос по самой сложной части апгрейда. 

Промпт

Англоязычный:

Focus on EIP-7732 (ePBS). Using the spec and the call notes, explain: how the block proposal flow changes, what the Payload Timeliness Committee does, what new risks appear for solo stakers and staking pools, and what operators need to change in their setup before the fork. Quote the relevant sections of the documents when you make a claim. 

Перевод:

Сфокусируйся на EIP-7732 (ePBS). Опираясь на спецификацию и заметки звонков, объясни: как меняется процесс предложения блока, что делает Payload Timeliness Committee, какие новые риски появляются для соло-стейкеров и стейкинг-пулов и что операторам нужно изменить в своей инфраструктуре до форка. Подтверждай каждое утверждение цитатой из соответствующего раздела документов. 

Результат:

Требование цитировать источники ― практичный прием для длинного контекста: по цитатам легко проверить, что модель опирается на документы, а не на память обучения.

Пример 3: поиск противоречий между документами

Задача, для которой короткий контекст не подходит в принципе, ― перекрестная сверка. 

Промпт

Англоязычный:

Compare the EIP specifications against the ACD call notes and blog posts. Find any inconsistencies: parameters that changed between devnet iterations, dates that shifted, features that were descoped, or statements in the blog posts that no longer match the current spec. Present the findings as a table: topic, what the spec says, what the other source says, which is more recent. 

Перевод:

Сравни спецификации EIP с заметками звонков ACD и постами из блога. Найди несоответствия: параметры, менявшиеся между итерациями девнетов, сдвинутые даты, урезанные функции или утверждения в постах, которые больше не соответствуют текущей спецификации. Оформи результат таблицей: тема, что говорит спецификация, что говорит другой источник, какой из них новее. 

Результат (модель трудилась над ним около 10 мин):

Готовый файл выгружается в CSV и XLSX. 

Пример 4: написание материала

Финальный шаг ― превратить разбор в заготовку контента.

Промпт

Англоязычный:

Based on everything in this conversation, draft an explainer article outline for a crypto media outlet: "What Glamsterdam changes for Ethereum users and stakers". Structure: lead with the mainnet timeline, then gas limit implications, then ePBS in simple terms, then a practical checklist for stakers. For each section, reference which uploaded documents support it. Keep the tone factual, no hype.

Перевод:

На основе всего, что есть в этом диалоге, составь план статьи-объяснения для криптомедиа: «Что Glamsterdam меняет для пользователей и стейкеров Ethereum». Структура: сначала сроки активации в мейннете, затем последствия роста лимита газа, затем ePBS простыми словами, затем практический чек-лист для стейкеров. Для каждого раздела укажи, какие из загруженных документов его подтверждают. Тон фактологический, без хайпа.

Результат:

Тот же подход работает с любым объемным запросом: полный пакет документации, отчеты об аудитах перед участием в новом проекте, стенограммы судебных слушаний. Принцип один ― загружаете все сразу и работаете с пакетом файлов как с единым целым. 

Открытые веса как оружие: что релиз меняет на рынке 

Ключевая дата ― 10 августа. Если Alibaba выложит веса в срок и с рабочей лицензией, впервые в истории модель класса 2+ трлн параметров станет доступной для самостоятельного развертывания ― провайдеры инференса смогут предлагать ее дешевле официального API, а компании ― запускать в собственных контурах.

Для рынка это уже третий раунд одной партии за полтора года: DeepSeek в январе 2025-го, Kimi K3 в июле 2026-го, теперь Qwen3.8-Max. Каждый релиз сужает разрыв между открытыми и проприетарными флагманами и усиливает ценовое давление ― $2/$6 за миллион токенов для модели такого класса еще год назад выглядели фантастикой. Реакция инвесторов симметричная: если релиз Kimi K3 обвалил акции чипмейкеров, то анонс Qwen3.8-Max поднял бумаги самой Alibaba на 7%.

Для пользователей вывод практический: модель уже сейчас бесплатно доступна в Qwen Chat, и миллионный контекст ― достаточная причина ее попробовать, даже если ваш основной ассистент другой. А решение о переходе на API или самостоятельный запуск разумно отложить до публикации весов и лицензии ― тогда станет ясно, состоялся ли «первый открытый флагман» на самом деле. 

Сообщение  Qwen3.8-Max против GPT-5.6 Sol: новая AI-модель, которая претендует на звание «убийцы» лидеров рынка появились сначала на INCRYPTED.

Read the article at Incrypted

Predictions Markets

See what traders are focused on

View analytics →
Prediction Banner

Share:

Predictions Markets

See what traders are focused on

View analytics →
Prediction Banner

Share:

Read More

SpaceXAI представила «цифровых сотрудников» Grok Bot для выполнения рабочих задач

SpaceXAI представила «цифровых сотрудников» Grok Bot для выполнения рабочих задач

Компания SpaceXAI Илона Маска представила Grok Bot — сервис с ИИ-агентами, которые мо...
Повязанные с Китаем хакеры провели автономную ИИ-атаку на правительственные системы Тайваня

Повязанные с Китаем хакеры провели автономную ИИ-атаку на правительственные системы Тайваня

Китайские хакеры использовали общедоступные инструменты искусственного интеллекта для...