Qwen3.8-Max: コーディングと共同作業における新たな基準
Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B
Qwenチームは、最新のオープンモデルファミリーであるQwen3.8を発表しました。Qwen3.8-Maxは、Qwen3.8-2.4T-A95Bを基盤とし、ビジョン入力、非思考サポート、1Mコンテキスト長、公式内蔵ツールなどの追加機能を備えています。Qwen3.5アーキテクチャをベースにしたQwen3.8は、コーディング、専門業務、研究、長期間のエージェントタスクにおいて大幅な性能向上を実現し、複雑なマルチステップタスクをより確実に完了できるように設計されています。モデルのパラメータ数は合計2.4Tで、95Bがアクティブ化され、隠れ次元は8192、レイヤー数は92です。ネイティブコンテキスト長は262,144トークンで、最大1,010,000トークンまで拡張可能です。Qwen3.8-Maxは、Terminal Bench 2.1で86.6、PaperBenchで93.0、MRCR v2 256Kで92.9といったベンチマークで高いスコアを示しています。推論効率とスループットを最適化するため、SGLang、vLLM、TokenSpeedなどのサービングエンジンが推奨されています。また、`reasoning_effort`パラメータを使用して推論の深さを調整でき、`preserve_thinking`はデフォルトで有効になっています。API経由での利用が推奨されており、OpenAI Python SDKを使用した例も示されています。
- Qwenチームが最新のオープンモデルファミリーQwen3.8を発表。Qwen3.8-Maxは2.4T総パラメータ・95BアクティブのMoE構成で、ビジョン入力、1Mコンテキスト長、内蔵ツールを備える
- Qwen3.8-MaxはTerminal Bench 2.1で86.6、PaperBenchで93.0、MRCR v2 256Kで92.9というベンチマークスコアを達成
- ネイティブコンテキスト長262,144トークンで最大1,010,000トークンまで拡張可能
QwenチームによるオープンLLMファミリーの新モデル公開は、AI基盤モデル競争の継続を示す重要な発表。特に2.4Tパラメータ・95Bアクティブという大規模MoE構成と、コーディング・エージェントタスクでの高ベンチマークスコア(Terminal Bench 2.1で86.6、PaperBenchで93.0)は、エージェント用途での実用性が高まっていることを示唆し、AI投資の進展を評価する上で注目すべき動向である。