Qwen 3.8-Max – Mô hình ngôn ngữ hàng đầu do đội ngũ Qwen của Alibaba Cloud phát triển Đang hoạt động

Qwen 3.8-Max là mô hình ngôn ngữ hàng đầu do đội ngũ Qwen của Alibaba Cloud phát triển, với tổng số tham số đạt 2.4 nghìn tỷ, được mở rộng dựa trên kiến trúc Qwen 3.5. Là mô hình mạnh nhất từ trước đến nay trong gia đình Qwen, đây là mô hình cấp Max đầu tiên sắp được phát hành trọng số mã nguồn mở. Mô hình được nâng cấp toàn diện về lập trình, văn phòng, nghiên cứu khoa học và các tác vụ dài hạn; hỗ trợ gọi qua API của nền tảng Qianwen AI, tương thích với giao thức OpenAI và Anthropic, đồng thời có thể tích hợp liền mạch vào các framework tác tử phổ biến như Claude Code, Codex và Qoder.

Lập trình tự động dài hạn: Hỗ trợ lập trình tự chủ ở quy mô mười ngày, xây dựng harness tự tiến hóa và hoàn thành việc thu thập yêu cầu, phân công issue, tạo mã cũng như tự sửa lỗi.
Tái hiện và vượt qua bài báo khoa học: Tự tái hiện các thí nghiệm trong bài báo, sau đó kiểm thử 18 ý tưởng cải tiến qua bốn vòng tự tiến hóa, vượt phương pháp gốc 2.7 điểm trên AIME24.
Thi đấu thực tế: Tự xây dựng và lặp lại phương án trong vòng 24 giờ, nâng độ chính xác từ 0.60 lên 0.853, đánh bại 87% đội thi của con người.
Nâng cao hiệu suất văn phòng: Bao phủ hàng trăm kịch bản nghề nghiệp giá trị cao, chẳng hạn luật sư đánh dấu 1,284 điều khoản trong một giờ, nhà thiết kế tạo hoàn chỉnh nguyên mẫu tương tác 8 trang chỉ trong một lần.
Phát triển chiến lược định lượng: Bắt đầu từ một câu mô tả, điều phối khoảng 330 tác tử con, hoàn thành khoảng 6,000 lần backtest và bàn giao chiến lược luân chuyển ETF đầu cuối.
Tự thiết kế chip: Qua khoảng 500 vòng tương tác, tối ưu số cổng của netlist bộ tăng tốc mật mã từ 8,298 xuống 678, giảm 81% diện tích và hoàn tất đóng timing.

Mở rộng kiến trúc: Được mở rộng dựa trên nền tảng kiến trúc Qwen 3.5, với tổng số tham số đạt 2.4 nghìn tỷ và 95B tham số được kích hoạt, vừa kế thừa kiến trúc vừa tạo ra bước nhảy về quy mô.
Hệ thống học tăng cường trong thế giới thực: Nâng cao năng lực làm việc tổng quát bằng cách đồng thời mở rộng số lượng môi trường RL và năng lực tính toán huấn luyện, tập trung giải quyết ba thách thức liên kết: tách rời theo ba chiều tác vụ, không gian làm việc và Harness để số lượng môi trường tăng tự nhiên theo dạng tổ hợp; xây dựng hệ thống phần thưởng thống nhất, nội hóa kiểm chứng dựa trên thực thi, đánh giá rubric đối với văn bản và đầu ra hình ảnh sau kết xuất, cùng các kiểm tra agentic để loại bỏ sự không nhất quán của các bộ kiểm chứng chuyên biệt cho từng tác vụ; xây dựng bộ cân bằng dữ liệu trực tuyến, tái cấu trúc phân phối cân bằng cho mỗi batch theo tác vụ, độ khó, không gian làm việc và harness, giảm phương sai gradient, hỗ trợ mở rộng ổn định và liên tục năng lực tính toán huấn luyện.
Vòng lặp phản hồi tự tiến hóa: Mô hình thúc đẩy tối ưu hóa thông qua cơ chế thích ứng thực thi - phản hồi - lặp lại, duy trì chiến lược hệ thống nhất quán cao qua hàng trăm đến hàng nghìn vòng tương tác, dựa trên các vòng lặp phản hồi về mô phỏng, tổng hợp và bố trí để tái cấu trúc đường truyền dữ liệu ở cấp độ thuật toán thay vì chỉ tinh chỉnh cú pháp bề mặt.
Điều phối workflow động: Dùng lập trình để thúc đẩy việc lập kế hoạch tác vụ, cố định logic điều phối thành chương trình có thể tái hiện, hỗ trợ chuyển đổi linh hoạt từ nghiên cứu phát triển liên tục theo một chuỗi đến khám phá song song quy mô lớn, biến tiến trình tuần tự của các tác vụ phức tạp thành vòng lặp tự động có thể bàn giao ở quy mô lớn trong một cuộc hội thoại.

Gọi qua nền tảng Qianwen AI: Đăng ký tài khoản và lấy API Key, sau đó gọi trực tiếp mô hình thông qua giao diện tương thích với giao thức OpenAI hoặc Anthropic.
Điều chỉnh độ sâu suy luận: Thiết lập tham số reasoning_effort thành xhigh (mặc định, phân tích chuyên sâu), medium (cân bằng) hoặc low (suy luận hiệu quả) để kiểm soát chi phí và hiệu năng theo nhu cầu.
Tích hợp framework tác tử: Sau khi cấu hình API Key và Base URL, có thể kết nối với các trợ lý lập trình và framework Agent phổ biến như Claude Code, Codex, Qoder CLI, Qwen Code và OpenClaw.
Triển khai trọng số mã nguồn mở: Từ tuần sau, tải trọng số mô hình từ Hugging Face hoặc ModelScope để triển khai tại chỗ và phát triển thứ cấp.

Thực thi tự chủ siêu dài hạn: Có thể tập trung liên tục từ vài ngày đến vài chục ngày, tự tiến hóa thông qua vòng lặp thực thi - phản hồi - lặp lại mà không cần con người can thiệp trong toàn bộ quá trình.
Huấn luyện RL trong thế giới thực: Đồng thời mở rộng số lượng môi trường và năng lực tính toán huấn luyện, duy trì hiệu năng cân bằng và liên tục cải thiện trên các harness như QwenWork, Claude Code, Codex, OpenClaw và Hermes.
Năng lực bàn giao đầu cuối: Thông qua workflow động, cố định logic điều phối thành chương trình có thể tái hiện, biến các tác vụ phức tạp vốn cần nhiều tuần xử lý tuần tự thành vòng lặp tự động có thể bàn giao ở quy mô lớn trong một cuộc hội thoại.

Trang web dự án: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8

Rà soát pháp lý và tuân thủ: Đọc toàn bộ hàng trăm tài liệu trong một lần, đánh dấu hàng nghìn điều khoản liên quan trong vòng một giờ, thay thế khối lượng công việc khoảng một tuần của đội ngũ pháp chế.
Thiết kế nguyên mẫu UI/UX: Tạo một lần 8 trang nguyên mẫu tương tác độ trung thực cao cho ứng dụng ngân hàng số, không cần chỉnh sửa thủ công.
Phát triển thực đơn nhà hàng: Dựa trên hơn một trăm tài liệu nguyên liệu để tạo một lần thực đơn hoàn chỉnh gồm 26 món, kiểm soát tỷ lệ chi phí nguyên liệu ở mức 33.8%.
Mô hình hóa kỹ thuật kết cấu: Chỉ dựa trên một bản vẽ để khôi phục mô hình kết cấu chống động đất của tòa nhà văn phòng 30 tầng trong trình duyệt, hỗ trợ di chuột theo thời gian thực để xem các chỉ số quan trọng.
Trực quan hóa y học phục hồi chức năng: Chuyển phiếu đánh giá 2D trên giấy thành bản trình diễn tương tác 3D có thể xoay tự do và hiển thị từng lớp, giúp bệnh nhân hiểu lộ trình phục hồi.