Qwen 3.8-Max – Alibaba Cloud Qwen jamoasi tomonidan taqdim etilgan flagman katta model Faoliyat yuritmoqda

Qwen 3.8-Max — Alibaba Cloud Qwen jamoasi tomonidan taqdim etilgan flagman katta model bo‘lib, umumiy parametrlar soni 2,4 trillionga yetadi va Qwen 3.5 arxitekturasi asosida kengaytirilgan. Qwen oilasining hozirgacha eng kuchli modeli sifatida u ochiq vaznlar bilan taqdim etilishi rejalashtirilgan ilk Max darajadagi modeldir. Model dasturlash, ofis ishlari, ilmiy-tadqiqot va uzoq muddatli vazifalarda har tomonlama yangilangan. U Qianwen AI platformasi API’si orqali chaqiriladi, OpenAI va Anthropic protokollariga mos keladi hamda Claude Code, Codex, Qoder kabi asosiy agent freymvorklariga muammosiz integratsiyalanadi.

Uzoq muddatli avtomatik dasturlash: o‘n kunlik avtonom dasturlashni qo‘llab-quvvatlaydi, o‘z-o‘zini rivojlantiruvchi harness yaratadi hamda talablarni yig‘ish, issue’larni taqsimlash, kod yaratish va o‘zini tuzatishni bajaradi.
Ilmiy maqolalarni qayta yaratish va takomillashtirish: maqola tajribalarini mustaqil qayta yaratgach, 18 ta takomillashtirish g‘oyasini to‘rtta o‘z-o‘zini rivojlantirish siklida sinaydi va AIME24’da dastlabki usuldan 2,7 ball yuqori natija ko‘rsatadi.
Musobaqalarda amaliy ishtirok: 24 soat ichida yechimni mustaqil yaratib, takomillashtiradi; aniqlikni 0.60 dan 0.853 gacha oshirib, insonlardan tuzilgan jamoalarning 87 foizini ortda qoldiradi.
Ofis ishlarini samarali tashkil etish: yuzlab yuqori qiymatli kasbiy vaziyatlarni qamrab oladi, masalan, advokat bir soatda 1,284 ta bandni belgilaydi, dizayner esa bir urinishda 8 sahifalik interaktiv prototip yaratadi.
Miqdoriy strategiyalarni ishlab chiqish: bitta jumladagi tavsifdan kelib chiqib, taxminan 330 ta quyi agentni boshqaradi, taxminan 6,000 ta backtestni bajaradi va uchidan uchigacha ETF rotatsiya strategiyasini taqdim etadi.
Chiplarni mustaqil loyihalash: taxminan 500 ta o‘zaro aloqa davomida kriptografik tezlatkich netlistidagi eshiklar sonini 8,298 tadan 678 tagacha optimallashtiradi, maydonni 81% ga qisqartiradi va vaqt talablarini yopadi.

Arxitekturani kengaytirish: Qwen 3.5 arxitekturasi asosida kengaytirilgan, umumiy parametrlar soni 2,4 trillionga, faollashtiriladigan parametrlar soni esa 95B ga yetadi. Arxitektura merosiyligini saqlagan holda miqyosni keskin oshiradi.
Real dunyo mustahkamlovchi ta’lim tizimi: umumiy ish qobiliyatini yaxshilash uchun RL muhitlari soni va trening hisoblash quvvatini birgalikda kengaytiradi. Tizim uchta o‘zaro bog‘liq muammoni hal qiladi: vazifa, ish maydoni va Harness o‘lchamlarida ajratish orqali muhitlar sonining kombinatsion tarzda tabiiy o‘sishini ta’minlaydi; bajarishga asoslangan tekshiruv, matn va renderdan keyingi vizual chiqishlar uchun rubric baholashi hamda agentic tekshiruvlarni yagona tizimga birlashtiradigan umumiy mukofot tizimini yaratib, vazifaga xos tekshiruvchilardagi nomuvofiqlikni yo‘q qiladi; har bir batch uchun vazifa, murakkablik, ish maydoni va harness bo‘yicha muvozanatli taqsimotni qayta tuzadigan onlayn ma’lumotlar muvozanatlashtirgichini yaratib, gradient dispersiyasini kamaytiradi va trening hisoblash quvvatini barqaror kengaytirishni qo‘llab-quvvatlaydi.
O‘z-o‘zini rivojlantiruvchi fikr-mulohaza yopiq sikli: model bajarish–fikr-mulohaza–iteratsiya adaptiv mexanizmi orqali optimallashtirishni davom ettiradi va yuzlab yoki minglab o‘zaro aloqalar davomida yuqori darajada izchil, tizimli strategiyalarni saqlaydi. U simulyatsiya, sintez, joylashtirish kabi fikr-mulohaza yopiq sikllariga tayanib, yuzaki sintaktik sozlash o‘rniga algoritm darajasida ma’lumotlar yo‘lini qayta tuzadi.
Dinamik ish jarayonlarini boshqarish: vazifalarni rejalashtirishni dasturlash orqali amalga oshiradi, boshqaruv mantig‘ini qayta tiklanadigan dastur sifatida mustahkamlaydi va yagona izchil ishlab chiqish zanjiridan keng ko‘lamli parallel izlanishgacha moslashuvchan o‘tishni qo‘llab-quvvatlaydi. Shu tariqa murakkab vazifalarni ketma-ket bajarish bitta suhbat ichida miqyoslanadigan avtomatlashtirilgan yetkazib berish yopiq sikliga aylanadi.

Qianwen AI platformasi orqali chaqirish: hisob yarating, API Key oling va OpenAI yoki Anthropic protokollariga mos interfeys orqali modelni bevosita chaqiring.
Xulosa chiqarish chuqurligini sozlash: reasoning_effort parametri orqali xhigh (standart, chuqur tahlil), medium (muvozanatli) yoki low (samarali xulosa chiqarish) qiymatini o‘rnating va xarajat hamda unumdorlikni ehtiyojga ko‘ra boshqaring.
Agent freymvorklariga integratsiya: API Key va Base URL sozlangach, Claude Code, Codex, Qoder CLI, Qwen Code, OpenClaw kabi asosiy dasturlash yordamchilari va Agent freymvorklariga ulash mumkin.
Ochiq vaznlarni joylashtirish: keyingi haftadan boshlab model vaznlarini Hugging Face yoki ModelScope’dan yuklab olib, mahalliy joylashtirish va qayta ishlab chiqishni amalga oshiring.

Juda uzoq muddatli avtonom bajarish: bir necha kundan o‘nlab kungacha uzluksiz diqqatni saqlaydi, bajarish–fikr-mulohaza–iteratsiya yopiq sikli orqali o‘zini rivojlantiradi va butun jarayon davomida inson aralashuvini talab qilmaydi.
Real dunyo RL treningi: muhitlar soni va trening hisoblash quvvatini birgalikda kengaytiradi, QwenWork, Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes kabi harness’larda muvozanatli va izchil yaxshilanib boruvchi natijalarni ko‘rsatadi.
Uchidan uchigacha yetkazib berish qobiliyati: dinamik ish jarayonlari orqali boshqaruv mantig‘ini qayta tiklanadigan dastur sifatida mustahkamlaydi va avval bir necha hafta davomida ketma-ket bajarilishi kerak bo‘lgan murakkab vazifalarni bitta suhbat ichida miqyoslanadigan avtomatlashtirilgan yetkazib berish yopiq sikliga qisqartiradi.

Loyiha rasmiy sayti: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8

Huquqiy muvofiqlik tekshiruvi: bir martada yuzlab hujjatlarni to‘liq ko‘rib chiqadi, bir soat ichida minglab tegishli bandlarni belgilaydi va yuridik jamoaning taxminan bir haftalik ishini almashtiradi.
UI/UX prototiplarini loyihalash: raqamli bank ilovasi uchun bir urinishda 8 sahifalik yuqori aniqlikdagi interaktiv prototip yaratadi, inson tomonidan qayta ishlashni talab qilmaydi.
Restoran menyusini ishlab chiqish: yuzlab masalliqlar haqidagi ma’lumotlarga asoslanib, 26 ta taomdan iborat to‘liq menyuni bir martada yaratadi va masalliqlar tannarxi ulushini 33.8% darajasida ushlab turadi.
Konstruktiv muhandislik modellashtirishi: faqat bitta chizma asosida brauzerda 30 qavatli ofis binosining zilzilaga chidamli konstruktiv modelini tiklaydi va asosiy ko‘rsatkichlarni real vaqtda sichqoncha ustiga olib borish orqali ko‘rishni qo‘llab-quvvatlaydi.
Reabilitatsiya tibbiyotini vizuallashtirish: 2D qog‘ozdagi baholash varag‘ini erkin aylantirish va qatlamlarni ketma-ket ochib ko‘rish mumkin bo‘lgan 3D interaktiv namoyishga aylantirib, bemorlarga reabilitatsiya yo‘lini tushunishga yordam beradi.