阿里Qwen3.8正式發布，編程與辦公再進化，推理更快更穩定

8月3日，阿里巴巴正式發布新一代基座大模型Qwen3.8，總參數量2.4萬億，在編程（Coding）和專業辦公（Cowork）方面能力大幅提升。今日放榜的權威三方榜單Arena中，阿里Qwen模型僅次于Anthropic的Claude系列，整體性能處于全球大模型第一梯隊。目前，Qwen3.8的API已上線千問AI平臺，并接入阿里今日同步推出的Agent產品“千問辦公”。Qwen3.8-Max預計下周開源，同時還將開源 Qwen3.8-27B。

 

今日起，全球開發者都可通過千問AI平臺獲得Qwen3.8的API服務，國內每百萬Tokens輸入12元、輸出36元，隱式緩存命中僅1.5元，而輸入與輸出的國際價格僅為Opus5的40%與24%，實現相近智能更高性價比。

 

 

圖說：權威三方榜單Arena全球排行榜更新

 

此次發布的是千問大模型系列中尺寸最大、性能最強的旗艦模型Qwen3.8-Max，它支持視覺理解，上下文長度達1M Tokens。在模型架構上，Qwen3.8通過稀疏MoE架構與混合注意力機制的聯合優化，首次將千問大模型的總參數量拓展至2.4T，激活95B，獲得了更高的推理效率、更快的推理速度，整體性能也迎來新突破：在科研復現評測PaperBench等編程智能體評測中，Qwen3.8-Max較上代模型大幅提升28.2分，以93.0分錄得評測新高；在WideSearch、Agent's Last Exam等通用智能體評測中，新模型分別取得81.9分和52.4分，位居前沿。同時，Qwen3.8在指令遵循IF Bench評測中斬獲82.8分，科學推理GPQA Diamond取得92.6分，系列通用能力均位居前列；在視覺推理BabyVision評測中，Qwen3.8-Max在無工具條件下取得82.0分，超出部分主流模型近兩倍，在評估智能體電腦操作能力的OSWorld-Verified評測中，Qwen3.8-Max以86.1分位居主流模型首位。

 

編程能力（Coding）是前沿大模型的核心能力之一，Qwen3.8實現了自主編程的新突破。在權威CodeArena榜中，Qwen3.8位居全球第四。2年前的前沿模型能寫好函數、補全代碼，成為程序員的有力幫手，而如今，Qwen3.8可以從一個空文件夾出發，自主完成一個十數天的真實項目交付，全程無需人干預。只需一句“創建一個自進化的智能體Harness”，Qwen3.8就像個資深的工程師，從零開始，自主搭建循環工程（Loop Engineering）框架，編排智能體自動領取和執行任務，人類工程師還可通過釘釘給Qwen3.8提出新要求。Qwen3.8獨立編程運行約 16 天后，做出了一個Hermes Agent級別的、真實可用的自進化智能體框架“oh-my-cli”，目前該項目現已完全開源，完整過程公開保存在 GitHub 倉庫里，可供所有人查看。

 

Qwen3.8可勝任廣泛的、真實的專業工作任務（Cowork）。面對完全不同的專業任務、評判標準和計算需求，Qwen3.8通過真實環境和算力的聯合強化學習（RL）擴展，實現了數百種高價值、高頻專業任務的真實表現提升，在主流的智能體框架中均可穩定可靠地交付生產級成果：一支法務助理團隊在數百份法律文檔中標注千余個相關條款，需要一周時間，Qwen3.8一小時內就能做完；一個籃球數據分析團隊逐幀標注160個小時以上的比賽錄像，Qwen3.8數十分鐘就可精準拆解這8400多個攻防回合，并一次性輸出球員戰術畫像和教練報告；一個金融研究團隊基于數年的專業知識積累，搜集資本市場全面、實時的變動，才能依次完成的量化策略研究，Qwen3.8自主調動并行的智能體，連續工作數小時后交付完整的 ETF 輪動策略，并持續分析回測、動態修正、最后實現規模化盈利。

 

在長周期任務中，Qwen3.8涌現出系統級自主規劃與全棧閉環自適應學習能力。無論是在高精密、強物理約束的數字芯片設計，還是在高度動態、博弈激烈的商業模擬運營中，Qwen3.8均能通過“執行-反饋-迭代”的自適應閉環，在數千輪的超長程交互中實現算法與策略的深度重構。

 

Qwen3.8除了擁有強大的文本和推理能力，還提高了AI視覺理解能力的極限。在權威Vision Arena榜單中，Qwen3.8-Max排名全球第二。Qwen3.8不僅能讀懂200頁的財報PDF、看懂超100小時的長視頻，還能將這些“看到”的知識和信息反饋到工作全流程去，幫助模型思考得更周全。在千問團隊構建的“應用復刻”基準RecreationBench長程任務中，模型沒有源代碼，也無法聯網，只通過交互與反饋去理解這個應用，卻能從零復刻出整個應用。這表明，Qwen3.8已經展現出前沿水準的混合多模態智能體能力，通過“迭代編程—交互反饋”的反復循環，將視覺編程（Visual Coding）推向新的高度。

 

據了解，阿里真武M890超節點也已成功適配Qwen3.8，通過芯片、云平臺與千問大模型的全鏈路優化，顯著提升推理效率、降低推理成本，在Agentic推理場景中最多可實現1.5倍性能提升。