Alltokens

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

QwenQwenОбновлено: 12 августа 2026 г.

Qwen3.8 2.4T A95B представляет собой открытую модель с архитектурой Mixture-of-Experts, использующую 95 миллиардов активных параметров. Она обеспечивает высокую производительность в текстовых задачах благодаря огромному контекстному окну в 262 144 токена.

Использовать через API

Метрики

Вход

240 ₽/M

Выход

718 ₽/M

Контекст

1M tokens

Параметры

20

Релиз

12 августа 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

Qwen3.8 2.4T A95B — это модель с открытыми весами, использующая разреженную смесь экспертов, разработанная Qwen. Она является вариантом Qwen3.8 Max с открытыми весами и содержит 95 миллиардов активных параметров из общего числа 2,4 триллиона. Модель предназначена для...

Кодинг
Инструменты
Длинный контекст
Мультимодальность
Веб-автоматизация

Смежные подборки

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Qwen3.8 2.4T A95B представляет собой открытую модель с архитектурой Mixture-of-Experts, использующую 95 миллиардов активных параметров. Она обеспечивает высокую производительность в текстовых задачах благодаря огромному контекстному окну в 262 144 токена.

Контекст

1M

Цена ₽

240 / 718

Для чего

Предшествующая флагманская версия от того же разработчика для оценки прогресса архитектуры Qwen.

Контекст

262k

Цена ₽

123 / 737

Модель

Для чего

Сопоставимая модель по возможностям обработки длинных текстовых последовательностей и сложности генерации.

Контекст

131k

Цена ₽

359 / 718

Модель

Для чего

Альтернативное решение для корпоративных задач с похожими параметрами вывода текста.

Контекст

1M

Цена ₽

72 / 718

Когда выбирать

  • Необходима обработка сверхдлинных документов или целых книг благодаря контексту 262k.
  • Требуется использование продвинутых инструментов и структурированного вывода данных.
  • Нужна высокая точность в сложных логических рассуждениях с использованием функции reasoning.

Когда не выбирать

  • Требуется работа с модальностями, отличными от текста, такими как изображения или аудио.
  • Необходима максимально быстрая генерация коротких ответов, где избыточны 95 млрд активных параметров.
  • Задачи ограничены простыми чат-ботами, не требующими глубокого анализа контекста.

FAQ

МИРVisaMastercardСБП
AllTokens

© 2026 Alltokens. Все права защищены.

ИП Наумов Евгений Алексеевич · ИНН 434522560555 · ОГРНИП 324430000002724 · support@alltokens.ru