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Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B
qwen/qwen3.8-2.4t-a95b
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Qwen3.8 2.4T A95B (qwen/qwen3.8-2.4t-a95b) es el modelo de pesos abiertos de mezcla de expertos dispersa de Qwen, con 95 000 millones de parámetros activos de un total de 2,4 billones, descrito como la contraparte abierta de Qwen3.8 Max. Es solo de texto, combina capas Gated DeltaNet y de atención con compuertas junto a 512 expertos, y ofrece un contexto nativo de 262 144 tokens documentado como ampliable a cerca de un millón. El razonamiento está siempre activo con esfuerzo ajustable, y admite llamadas a herramientas y salidas estructuradas. Las mediciones independientes se limitan a índices de catálogo.[1][2]
Puntos fuertes
- Ventana de contexto muy amplia: 262 144 tokens de forma nativa, documentada como ampliable a cerca de un millón, adecuada para documentos largos y entradas a escala de repositorio.[1][2]
- El esfuerzo de razonamiento es ajustable en tres niveles y el contexto de razonamiento previo puede conservarse entre turnos; admite herramientas y salidas estructuradas.[1][2]
- Distribuido en formato Hugging Face Transformers con compatibilidad declarada para vLLM, SGLang y TokenSpeed, lo que facilita el despliegue autogestionado.[2]
Limitaciones
- Entrada y salida solo de texto; la entrada de visión y un modo opcional sin razonamiento son funciones del modelo independiente Qwen3.8-Max, mientras que en esta variante el razonamiento está siempre activo.[1][2]
- Las tablas de benchmarks publicadas corresponden a Qwen3.8-Max, no a esta variante; la evidencia independiente se limita a índices de codificación y agencia de catálogo sin índice de inteligencia, por lo que conviene validar con cargas de trabajo propias.[1][2]
- No se informa la fecha de corte de conocimiento y el modelo usa una licencia personalizada qwen3.8-max cuyos términos no se detallan en este paquete de fuentes.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Agentes de codificación y refactorización a escala de repositorio que pueden aprovechar el contexto extenso y el soporte de herramientas; ajuste sugerido, no verificado con benchmarks para esta variante.[1][2]
- Flujos de trabajo agénticos de múltiples pasos y largo alcance donde el esfuerzo de razonamiento ajustable y el contexto de pensamiento conservado pueden mejorar la fiabilidad.[1][2]
- Despliegues autogestionados que buscan un modelo Qwen abierto de clase Max mediante vLLM o SGLang, sujeto a validar la calidad y el ajuste de infraestructura.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.8 2.4T A95BFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3.8 2.4T A95BFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Qwen3.8 2.4T A95B is an open-weight sparse mixture-of-experts model from Qwen and the open-weight variant of [Qwen3.8 Max](/qwen/qwen3.8-max), with 95 billion active parameters out of 2.4 trillion total. It is...
Especificaciones
- ID del modelo
- qwen/qwen3.8-2.4t-a95b
- ID canónico
- qwen/qwen3.8-2.4t-a95b-20260812
- Creador
- qwen
- Añadido a OpenRouter
- 12.08.2026
- Longitud de contexto
- 1,048,576
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2 / salida $6
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado xhigh · esfuerzos: xhigh, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | AA — siguiente 20% de la cohorte | — |
| Agentes | SS — 10% superior de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado xhigh · esfuerzos: xhigh, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 71.9 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 50.1 | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Novita | 1,000,000 | $2 | $6 | — | — | 100% |
| Alibaba | 1,000,000 | $2 | $6 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 1,048,576 | $2 | $6 | — | — | 100% |
| Venice | 262,144 | $2 | $6 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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