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Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B
qwen/qwen3.8-2.4t-a95b
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Qwen3.8 2.4T A95B (qwen/qwen3.8-2.4t-a95b) é o modelo de pesos abertos de mistura de especialistas esparsa da Qwen, com 95 bilhões de parâmetros ativos de um total de 2,4 trilhões, descrito como a contraparte aberta do Qwen3.8 Max. É somente texto, combina camadas Gated DeltaNet e de atenção com gates junto a 512 especialistas, e oferece contexto nativo de 262.144 tokens documentado como extensível a cerca de um milhão. O raciocínio está sempre ativo com esforço ajustável, e há suporte a chamadas de ferramentas e saídas estruturadas. As medições independentes limitam-se a índices de catálogo.[1][2]
Pontos fortes
- Janela de contexto muito ampla: 262.144 tokens nativamente, documentada como extensível a cerca de um milhão, adequada para documentos longos e entradas em escala de repositório.[1][2]
- O esforço de raciocínio é ajustável em três níveis e o contexto de raciocínio anterior pode ser preservado entre turnos; há suporte a ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
- Distribuído em formato Hugging Face Transformers com compatibilidade declarada para vLLM, SGLang e TokenSpeed, facilitando implantação autogerenciada.[2]
Limitações
- Entrada e saída somente de texto; entrada de visão e um modo opcional sem raciocínio são recursos do modelo separado Qwen3.8-Max, enquanto nesta variante o raciocínio está sempre ativo.[1][2]
- As tabelas de benchmarks publicadas referem-se ao Qwen3.8-Max, não a esta variante; a evidência independente limita-se a índices de codificação e agência de catálogo, sem índice de inteligência, portanto valide com suas próprias cargas de trabalho.[1][2]
- A data de corte de conhecimento não é informada e o modelo usa uma licença personalizada qwen3.8-max cujos termos não estão detalhados neste pacote de fontes.[1][2]
Onde usar
- Agentes de codificação e refatoração em escala de repositório que podem se beneficiar do contexto extenso e do suporte a ferramentas; ajuste sugerido, não verificado por benchmarks para esta variante.[1][2]
- Fluxos de trabalho agênticos de múltiplas etapas e longo horizonte, nos quais o esforço de raciocínio ajustável e o contexto de pensamento preservado podem melhorar a confiabilidade.[1][2]
- Implantações autogerenciadas que buscam um modelo Qwen aberto de classe Max via vLLM ou SGLang, sujeitas a validar qualidade e adequação de infraestrutura.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.8 2.4T A95BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3.8 2.4T A95BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3.8-2.4t-a95b
- ID canônico
- qwen/qwen3.8-2.4t-a95b-20260812
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 12.08.2026
- Comprimento de contexto
- 1,048,576
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2 / saída $6
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão xhigh · esforços: xhigh, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | AA — próximos 20% da coorte | — |
| Agentes | SS — top 10% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão xhigh · esforços: xhigh, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 71.9 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 50.1 | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (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 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.