阿里发布2.4万亿参数Qwen3.8-Max

阿里巴巴发布了拥有 2.4 万亿参数的 Qwen3.8-Max。标题强调的是“史上最大”，但真正值得关注的是：它的开放权重将在下周发布。

具体规格如下：采用 MoE 架构，总参数量 2.4T，激活参数量 95B；支持 100 万 token 上下文，以及文本、图像和视频。API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 6 美元，比 3.7 版本便宜约 20%。它目前在 Frontend Code Arena 排名第 4，与 Claude Opus 5 相差约 1 分；据称，在 Terminal-Bench 上，它以大约 2% 的优势超过 Fable 5。阿里巴巴表示，该模型曾独立运行一个真实项目长达 16 天，其间完成了 265 次 commit 和 127 个 PR。

三件事叠加在了一起

1. 史上最大的开放模型即将出现

目前开放权重模型的纪录保持者是 DeepSeek V4 Pro，参数量为 1.6T，而 Qwen3.8-Max 达到了 2.4T。这也是 Qwen 首次开放 Max 级别的模型。过去，他们通常会开放中等规模的模型，同时将旗舰模型保留在 API 之后。这是一个战略决策，而非技术决策。

2. 三天前那项预测得到了印证

在《经济学人》7 月 29 日发布的采访中，Musk 认为，中国实验室仅凭相对有限的算力就已经抵达前沿，因此一旦获得大量算力，它们很可能会取得领先。当时这还只是一项推论。如今有报道称，阿里巴巴完全依靠国产基础设施部署了这个 2.4T 模型。我不知道他所说的“光刻技术比人们想象中更接近”是否正确。但一套国产技术栈能够在生产环境中承载前沿规模的 MoE，至少意味着这项制约因素的影响又下降了一个级别。

3. 价格战换了一种打法

上周，DeepSeek 将每百万输入 token 的价格降到了 0.14 美元。本周，Qwen 的价格则是输入 2 美元、输出 6 美元。两者看起来背道而驰，但其实采用的是两种不同的进攻方式。DeepSeek 以一个低到无需考虑的价格争夺规模；Qwen 则让最强级别的模型也能自行托管。对企业来说，后者的冲击可能更大，因为一旦旗舰模型的权重可以下载，采购时要问的问题就不再是“我们应该购买谁家的 API”，而会变成“哪些工作负载值得由我们自己托管”。这将带来一个完全不同的谈判地位。

作为一个因为运营 gateway 而每天关注 token 价格的人，我的看法是：

最大并不是重点，开放才是。当排行榜顶端的模型只相差 1 分时，“必须使用闭源模型”这一前提便开始松动。本周是 Qwen，上周是 DeepSeek，再前一周则是 OpenAI 降价 80%。没有哪个模型能够一直保持最佳。真正的价值从来不在于选对某一个模型，而在于拥有一个位于模型之下的抽象层，替你权衡成本与能力。

本文基于阿里巴巴发布的 Qwen3.8-Max 及公开报道；benchmark 和定价数据来自官方信息。Musk 的引述来自《经济学人》2026 年 7 月 29 日发布的完整采访。

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