中国AI"Qwen3.8-Max"超越GPT-5.6，下周开源

本文要点

• Alibaba发布的"Qwen3.8-Max"的性能与特点
• 超越GPT-5.6和Fable 5的原因
• 拥有2.4万亿参数却能低成本运行的原理
• 对日本企业的影响

Alibaba正式发布"Qwen3.8-Max"

中国阿里云于2026年8月3日发布了最新AI模型"Qwen3.8-Max"。

该模型拥有2.4万亿参数的庞大规模，但实际运行时仅使用95亿参数，具备高效的设计特点。

在部分基准测试中，该模型已超越Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol等前沿模型，并预计于下周内开源发布。

优势何在

在衡量编程能力的"Terminal Bench 2.1"测试中，Qwen3.8-Max超越了Claude Fable 5；在"SWE-bench Pro"测试中，超越了GPT-5.6 Sol。

在衡量论文理解能力的"PaperBench"测试中，该模型取得93.0的成绩，超越GPT-5.6 Sol（90.5）和Fable 5（88.8）。

2.4万亿参数却只用95亿运行——"MoE"的工作原理

Qwen3.8-Max采用了"MoE（混合专家）"架构。

打个比方，就像有一支由2.4万亿名专家组成的团队，当问题来临时，只有所需的95亿名专家出来作答。

这一机制大幅降低了计算成本和响应时间，实现了每百万输入token仅需2美元、输出6美元的低价格。

DeepSeek的V4系列和Mistral的Mixtral也采用了这一架构，是中国AI阵营在成本竞争中占据优势的重要技术。

开源的意义

Alibaba宣布，将于下周内在Hugging Face和ModelScope上公开Qwen3.8-Max的模型权重。

一旦开源，全球开发者便可将其部署到自己的服务器上免费使用。

已迁移至Qwen 3.7 Max的开发者反映，"API成本降低了87%"。

中国AI阵营的崛起

截至2026年7月，在热门AI使用服务OpenRouter的月度榜单中，前10大端点中约82%由中国系模型占据。

主要参与者如下：

• DeepSeek：每百万输入token仅需0.14美元的超低价格
• 阿里云 Qwen：Hugging Face上采用案例最多的开源模型
• Kimi：发布了拥有2.8万亿参数的"Kimi K3"
• GLM：在编程辅助方面具有优势

这些模型在性能上逐渐追赶西方顶尖模型，同时在价格上具有压倒性优势，形成双重竞争力。

对日本企业的影响

Qwen3.8-Max的开源对日本企业而言既是机遇也是风险。

机遇在于：对于处理大量token的业务，如客服聊天机器人或内部文件摘要，可显著降低成本。

另一方面，在使用中国企业提供的AI模型时，需注意数据主权及跨境数据传输的相关法规。

在金融、医疗等高度保密的行业，必须慎重考量数据存储位置和访问权限。

总结

• Alibaba发布拥有2.4万亿参数的"Qwen3.8-Max"，预计下周开源
• 在部分基准测试中性能超越GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5
• 借助MoE架构，仅使用95亿参数实现低成本、高速响应
• 中国AI阵营在全球市场占据82%的份额
• 对日本企业而言是降低成本的机遇，但需重视数据主权问题

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本文转载自 AI Friends。