Qwen открыла веса модели Qwen3.8-2.4T-A95B
Qwen выпустила открытые веса Qwen3.8-2.4T-A95B, которую теперь можно развернуть в собственной инфраструктуре. По данным вендора, модель имеет 2,4 трлн параметров и использует 95 млрд при обработке каждого токена; независимых замеров пока нет. Основной риск для бизнеса — значительные требования к оборудованию, поэтому до внедрения следует провести расчет стоимости и проверку качества на рабочих сценариях.
Что за модель: Qwen3.8 2.4T A95B
Alibaba сдержала июльское обещание открыть веса флагманской линейки: Qwen3.8 на 2.4 триллиона параметров (из них активны 95B на токен) выложена на Hugging Face 8–12 августа 2026. Вместе с Kimi K3 (2.8T) это крупнейшие открытые модели в истории — но, в отличие от свободной Apache-лицензии младших Qwen, здесь собственная лицензия с ограничениями. Контекст 1M токенов, в API-каталогах — $2/$6 за миллион, есть сжатая FP8-версия. Официальных замеров открытой версии на момент релиза нет; флагман линейки Alibaba позиционировала сразу за Claude Fable 5 — это заявление вендора по внутренним тестам.
Что это значит для бизнеса
Для бизнеса это событие важнее как рычаг, чем как инструмент: ещё одна открытая модель флагманского уровня давит на цены всех закрытых конкурентов. Пользоваться ею стоит через API — $2/$6 за миллион токенов, это в два-три раза дешевле западных флагманов при заявленном сопоставимом уровне. Развернуть у себя нереально для обычной компании: модели такого размера требуют целый парк серверов даже в сжатом виде. Лицензия собственная, не свободная — если планируете встраивать в продукт или перепродавать доступ, сначала к юристу. Для сложных задач через API — смело в шорт-лист рядом с Kimi K3 и DeepSeek V4-Pro; замеров пока мало, тестируйте на своих кейсах.
Хроника Qwen3.8 2.4T A95B
Alibaba открыла веса флагманской Qwen3.8 — 2.4T параметров
Обещание из анонса Qwen3.8-Max-Preview выполнено: крупнейшая открытая модель Alibaba вышла на Hugging Face под собственной лицензией.
Qwen открыла веса Qwen3.8-2.4T-A95B
Qwen опубликовала веса Qwen3.8-2.4T-A95B для развертывания у себя. По данным вендора, модель содержит 2,4 трлн параметров, из которых 95 млрд участвуют в обработке каждого токена; независимых замеров пока нет. Крупный размер создает риск высоких затрат на оборудование, поэтому перед внедрением стоит оценить требования к памяти и сравнить совокупную стоимость с доступом через API.