近日，开源AI生态迎来重要进展，阿里Qwen团队正式向全球开发者和研究人员全面开放Qwen3.8-2.4T-A95B模型权重——这也是Qwen-Max级旗舰大模型首次实现真正意义上的开源。

作为此次开源的核心亮点，Qwen3.8-2.4T-A95B总参数规模高达2.4万亿，采用MoE稀疏架构设计，每个Token仅动态激活950亿参数；原生上下文窗口达到262,144 Token（即256K），经过技术增强后可进一步扩展至1,010,000 Token。该模型底层延续Qwen3.5混合架构，并针对编程开发、办公自动化、科研分析以及长周期Agent任务等应用场景进行了端到端能力增强。

从多项权威基准测试结果来看，这款开源大模型的综合竞争力已经十分突出：在论文复现专项评测PaperBench中获得93.0分，在OSWorld-Verified（操作系统级操作能力评估）中以86.1分排名参测模型第一；在参数化CAD基准测试中，它同样拿下91.5分，成绩超过Fable 5、GPT-5.6 Sol等国际主流模型。尤其值得关注的是，Qwen3.8-2.4T-A95B在长周期自主执行任务方面表现出色——即使缺少人工持续干预，也能够自主规划并推进跨天乃至跨周的复杂任务，例如完成全流程代码生成与调试，或对科研文献进行理解、复现和优化。

目前，Qwen3.8-2.4T-A95B已经兼容并打通SGLang、vLLM、TokenSpeed等主流大模型推理引擎。实际部署过程中，仍需要结合各框架最新适配Recipe进行落地，并根据权重精度、GPU型号以及GPU数量，灵活配置并行策略。与此同时，Unsloth AI团队借助动态1-bit分层选择性量化技术，将原始体积约4.9TB的模型压缩至397GB，整体存储缩减率达到91%。这也意味着，只要设备显存与内存总量超过410GB，就基本具备本地部署与运行该模型的条件。

此次Qwen-Max级模型开源，不仅为开发者提供了模型复现、结构解析、性能优化以及业务定制化微调的更大自由度，也标志着中国大模型技术正加速融入全球开源人工智能协作体系。