Qwen3.8-Max
Alibaba
Son güncelleme: 31 Ağustos 2026
Bağlam uzunluğu
1M token
API giriş (1M token)
$2
API çıkış (1M token)
$6
Kullanıcı planı
Sadece API
Ücretsiz plan mevcut
Türkçe destek
İyi
Çok modlu
Evet
Hızı
Orta
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Uzun soluklu otonom kodlama görevleri
- ✓Bilgisayar ve tarayıcı kullanan ajanlar
- ✓Büyük kod deposu analizi (1M context)
- ✓Görsel içeren çok modlu işler
- ✓Maliyete duyarlı yüksek hacimli API kullanımı
Güçlü Yönler
- ↑Türkçe çıktı kalitesi iyi
- ↑1 milyon token context window, çıktıda 131K token
- ↑1M input 2 dolar / output 6 dolar — sınıfındaki kapalı modellere göre ucuz
- ↑Cached input 1M başına 0,25 dolar
- ↑Şirket ölçümünde OSWorld-Verified 86,1 (GPT-5.6 Sol Max 83,2 · Fable 5 85,0)
- ↑2,4 trilyon parametre, çağrı başına ~95 milyar aktif — MoE mimarisi
Dikkat Edilecekler
- ↓Benchmark skorları şirketin kendi ölçümü, bağımsız doğrulama yok
- ↓Ağırlıklar henüz yayımlanmadı — duyuruldu ama çıkmadı
- ↓2,4 trilyon parametre; ağırlıklar çıksa bile yerel çalıştırma mümkün değil
- ↓Varsayılan reasoning_effort xhigh; düşünme token'ları output olarak faturalanıyor, maliyet öngörmek zor
- ↓Knowledge cutoff açıklanmadı, model kartı yayımlanmadı
- ↓Çin kaynaklı — veri gizliliği hassas işlerde dikkat
Bu Modelle İlgili Haberler
Alibaba'nın Qwen ailesindeki en büyük model. 3 Ağustos 2026'da çıktı ve 2,4 trilyon parametre taşıyor; ama her çağrıda bunların yalnızca 95 milyarı devreye giriyor. Yani dosya boyutu devasa, çalışma maliyeti aktif parametre kadar — MoE mimarisinin bütün mantığı bu. Odak noktası uzun soluklu ajan görevleri. 1 milyon token'lık context window sayesinde büyük bir kod deposunu, uzun doküman yığınını veya çok adımlı bir iş akışını tek oturumda taşıyabiliyor. Alibaba modelin bilgisayar kullanımında OSWorld-Verified testinde 86,1 aldığını, GPT-5.6 Sol Max (83,2) ve Fable 5'i (85,0) geçtiğini söylüyor — ama bu skorlar şirketin kendi ölçümü, bağımsız doğrulama henüz yok. Tabloya temkinli yaklaş. Asıl fark fiyatta. 1 milyon input token 2 dolar, output 6 dolar, cached input 0,25 dolar. Aynı sınıftaki kapalı modellerle karşılaştırınca ciddi bir aralık açıyor. Buna karşılık modelin varsayılan reasoning_effort ayarı xhigh ve düşünme token'ları output olarak faturalanıyor; zor bir prompt cevaba başlamadan binlerce token yakabiliyor. Ucuzluk kâğıt üstünde, faturayı görmeden emin olma. Türkçe tarafı iyi — çıktıda ek ve çekim hataları belirgin değil, uzun metinde de dili koruyor. Ağırlıkların yayımlanacağı duyuruldu ama henüz çıkmadı, o yüzden model şimdilik açık kaynak sayılmıyor. Çıksa bile 2,4 trilyonluk bir modeli evde çalıştırmak mümkün değil; yerel kullanım düşünüyorsan beklenen Qwen3.8-27B sürümü senin ilgilendiğin taraf.