Qwen 3.8-Max – Alibaba Cloud Qwenチームが開発したフラッグシップ大規模モデル 運営中

Qwen 3.8-Maxは、Alibaba Cloud Qwenチームが開発したフラッグシップ大規模モデルで、総パラメータ数は2.4兆に達し、Qwen 3.5アーキテクチャを基盤に拡張されています。Qwenファミリー史上最も強力なモデルであり、重みのオープンソース化が予定されている初のMaxクラスモデルです。コーディング、オフィス業務、研究、長期タスクで全面的なアップグレードを実現し、千問AIプラットフォームのAPI経由で呼び出せます。OpenAIおよびAnthropicプロトコルに対応し、Claude Code、Codex、Qoderなど主要なエージェントフレームワークにシームレスに統合できます。

長期的な自動コーディング：10日規模の自律コーディングに対応し、自己進化型harnessを構築して、要件収集、issueの割り当て、コード生成、自己修復まで実行します。
論文の再現と超越：論文の実験を独立して再現した後、4回の自己進化サイクルで18種類の改善案をテストし、AIME24で元の手法を2.7ポイント上回ります。
コンペティション実戦：24時間以内に独自に計画を構築・反復し、正解率を0.60から0.853へ向上させ、人間の参加チームの87%を上回ります。
オフィス業務の効率化：弁護士が1時間で1,284件の条項を抽出したり、デザイナーが1回で8ページのインタラクティブなプロトタイプを完成させたりするなど、数百種類の価値の高い職種シーンをカバーします。
量的戦略の研究開発：1文の説明を起点に約330のサブエージェントを動員し、約6,000回のバックテストを実施して、エンドツーエンドのETFローテーション戦略を納品します。
チップの自律設計：約500回の対話を経て、暗号アクセラレーターのネットリストのゲート数を8,298から678へ最適化し、面積を81%削減するとともにタイミングクロージャを実現します。

アーキテクチャの拡張：Qwen 3.5アーキテクチャを基盤に拡張され、総パラメータ数は2.4兆、アクティブパラメータ数は95Bに達します。アーキテクチャの継承性を維持しながら、規模を大幅に拡大しています。
実世界強化学習システム：RL環境の数とトレーニング計算量を同時に拡張し、汎用的な業務遂行能力を高めます。中核となる3つの結合課題を解決します。タスク、ワークスペース、Harnessの3軸を分離し、環境数を組み合わせによって自然に増加させます。実行ベースの検証、テキストおよびレンダリング後の視覚出力に対するrubric評価、エージェントによるチェックを統合した統一報酬システムを構築し、タスク専用検証器間の不整合を解消します。さらにオンラインデータバランサーを構築し、各batchについてタスク、難易度、ワークスペース、harness上の分布を再均衡化することで、勾配分散を低減し、トレーニング計算量の安定した継続的な拡張を支えます。
自己進化型フィードバックループ：実行・フィードバック・反復による適応メカニズムで最適化を進め、数百から数千回の対話にわたって高度に一貫した体系的戦略を維持します。シミュレーション、合成、レイアウトなどのフィードバックループに依存し、表層的な構文微調整ではなく、アルゴリズムレベルでデータパスを再構築します。
動的ワークフローオーケストレーション：プログラミングによってタスク計画を駆動し、オーケストレーションロジックを再現可能なプログラムとして固定します。単一経路による一貫した研究開発から大規模な並列探索まで柔軟に切り替えられ、複雑なタスクの逐次的な推進を、1回の対話で大規模に納品可能な自動化ループへ変換します。

千問AIプラットフォームからの呼び出し：アカウントを登録してAPI Keyを取得し、OpenAIまたはAnthropicプロトコル互換のインターフェースからモデルを直接呼び出します。
推論の深さを調整：reasoning_effortパラメータでxhigh（デフォルト、深い分析）、medium（バランス）またはlow（高効率推論）を設定し、必要に応じてコストと性能を制御します。
エージェントフレームワークとの統合：API KeyとBase URLを設定すると、Claude Code、Codex、Qoder CLI、Qwen Code、OpenClawなど主要なコーディングアシスタントやAgentフレームワークに接続できます。
オープンソース重みのデプロイ：来週からHugging FaceまたはModelScopeよりモデルの重みをダウンロードし、ローカルでのデプロイと二次開発を行えます。

超長期の自律実行：数日から数十日にわたって継続的に集中し、実行・フィードバック・反復のループで自己進化します。全プロセスで人の介入は不要です。
実世界RLトレーニング：環境数とトレーニング計算量を同時に拡張し、QwenWork、Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermesなどのharness上で均衡の取れた性能を発揮しながら継続的に向上します。
エンドツーエンドの納品能力：動的ワークフローによってオーケストレーションロジックを再現可能なプログラムとして固定し、本来は数週間の逐次作業を要する複雑なタスクを、1回の対話で大規模に納品可能な自動化ループへ短縮します。

公式サイト：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8

法務・コンプライアンス審査：数百件の文書を1回で通読し、1時間以内に数千件の関連条項を抽出して、法務チーム約1週間分の作業を代替します。
UI/UXプロトタイプ設計：デジタルバンクアプリ向けに、高忠実度でインタラクティブな8ページのプロトタイプを1回で生成し、手作業による修正を不要にします。
飲食メニュー開発：数百件の食材資料を基に、26品の完全なメニューを一括生成し、食材原価率を33.8%に抑えます。
構造エンジニアリングモデリング：1枚の図面だけを頼りに、ブラウザ上で30階建てオフィスビルの耐震構造モデルを復元し、ホバー操作による主要指標のリアルタイム確認に対応します。
リハビリテーション医学の可視化：2Dの紙の評価票を、自由に回転でき、各層が順に表示される3Dインタラクティブデモへ変換し、患者がリハビリテーションの進行を理解できるよう支援します。