TLDR فريق Qwen لدى Alibaba أطلق رسمياً Qwen3.8-Max في 3 أغسطس 2026 — نموذج خليط الخبراء (MoE) المتناثر بإجمالي 2.4 تريليون معامل (95 مليار نشط)، نافذة سياق بمليون رمز، ودعم متعدد الوسائط أصيل (نص + صورة + فيديو).
إنه أول نموذج Qwen من فئة Max مُجدول لإطلاق الأوزان المفتوحة (متوقع الأسبوع التالي). مُسعّر بقوة عند $2 لكل مليون رمز إدخال و$6 لكل مليون رمز إخراج، ويقدّم نتائج قوية في مهام الوكلاء طويلة الأمد، والهندسة البرمجية الذاتية (بما في ذلك مشروع ترميز ذاتي التطور موثق لمدة 16 يوماً)، واستنساخ الأبحاث، والمعايير متعددة الوسائط. ينافس عن كثب نماذج مثل Kimi K3 ويتفوق على خيارات أخف مثل DeepSeek V4 Flash من حيث القدرات، مع كفاءة تكلفة أعلى بكثير من نماذج الغرب الحدّية في أعباء العمل كثيفة الإخراج. يستطيع المطوّرون الوصول إليه اليوم عبر QwenCloud / Alibaba Cloud Model Studio ومنصات موحّدة مثل CometAPI.
أبرز النقاط
- الحجم والكفاءة: بنية MoE بإجمالي 2.4T / نشط 95B مبنية على أسس Qwen 3.5 تمكّن أداءً على مستوى الحدود الأمامية بتكلفة استنتاج عملية.
- قوة الأفق الطويل: ترميز ذاتي متعدد الأيام موثّق (265 عملية commit، 127 PRs على مدى ~16 يوماً دون تدخّل بشري)، إعادة إنتاج وتحسين منهجيات أوراق بحثية، وعمليات تجارة إلكترونية محاكاة لمدة عام كامل.
- أبرز المعايير: PaperBench 93.0 (متصدّر)، Terminal Bench 2.1 86.6، نتائج قوية في متعدد الوسائط والوثائق؛ تنافسي لكنه ليس متصدّراً في كل لوائح الوكلاء البرمجية البحتة مقارنة بـ Claude Fable 5 أو GPT-5.6 Sol.
- ميزة التسعير: تسعير ثابت $2 / $6 لكل 1M رموز عبر كامل سياق 1M (إدخال مخزّن مؤقت ~$0.25)، أقل من Kimi K3 في الإخراج والكثير من النماذج الغربية.
- التوفّر: متاح على QwenCloud وAlibaba Cloud Model Studio (واجهات API متوافقة مع OpenAI وAnthropic)؛ أوزان مفتوحة مخططة؛ مُدرج بالفعل على CometAPI باسم
qwen3.8-maxللوصول الموحّد جنباً إلى جنب مع 500+ نموذج آخر. الأوزان المفتوحة قادمة قريباً؛ نسخة Qwen3.8-27B الأصغر مُخططة أيضاً للنشر المحلي/عند الحافة عملياً. - ميزة عملية: يتفوّق في إنتاج مخرجات شاملة من طرف إلى طرف بدلاً من الإجابات ذات الدورة الواحدة — مثالي لوكلاء الترميز، مسارات البحث، سير العمل المكتبي، وحلقات الوكلاء المستدامة.
ما هو Qwen3.8-Max؟
Qwen3.8-Max هو أحدث نموذج رئيسي وأكثرها قدرة في سلسلة Qwen من Alibaba، صدر رسمياً في 3 أغسطس 2026 (بعد معاينة في منتصف يوليو خلال مؤتمر الذكاء الاصطناعي العالمي في شنغهاي). يمثّل تحوّلاً مقصوداً نحو نماذج قادرة على إكمال مهام معقّدة ومتعددة الأيام من طرف إلى طرف بأقل قدر من الإشراف وإنتاج مخرجات جاهزة للإصدار.
من الناحية المعمارية، هو نموذج خليط خبراء (MoE) متناثر يتوسّع إلى 2.4 تريليون معامل إجمالي، يتم تفعيل حوالي 95 مليار منها لكل رمز. هذا التصميم، المبني على أساس Qwen 3.5، يوازن بين السعة الهائلة وكفاءة الاستدلال. يدعم نافذة سياق بمليون رمز (الحد الأقصى للإدخال الموثّق حوالي 991K رمز والحد الأقصى للإخراج حوالي 131K رمز)، ومدخلات متعددة الوسائط أصيلة (نصوص، صور، وفيديو) مع مخرجات نصية. يتضمّن عناصر تحكّم في جهد الاستدلال (xhigh / medium / low) ويدعم كل من إكمال محادثات OpenAI وبروتوكولات متوافقة مع Anthropic، ما يجعله قابلاً للإحلال المباشر مع أُطر الوكلاء الشائعة مثل Claude Code وCodex وQoder CLI وQwen Code وOpenClaw.
على عكس نماذج فئة Max السابقة التي بقيت مغلقة، التزمت Alibaba بإطلاق أوزان Qwen3.8-Max (ونسخة أصغر Qwen3.8-27B) في الأسبوع التالي للإطلاق عبر Hugging Face وModelScope — وهي المرة الأولى التي تتاح فيها أوزان نموذج Qwen من فئة Max بشكل مفتوح.
الموضع المستهدف للنموذج يشمل وكلاء الترميز، العمل المهني الواقعي (“Cowork”)، البحث، التخطيط طويل الأمد، وحلقات الوكلاء متعددة الوسائط. تُبرز العروض الرسمية السلوك ذاتي التطوّر: يخلق النموذج قضايا، يخصصها لنفسه، يكتب ويختبر الكود، يكرر بناءً على التغذية الراجعة، ويحسّن أدواته على مدى فترات ممتدة.
المصادر: مدونة Qwen الرسمية وإعلانات Alibaba Cloud (أغسطس 2026)؛ بطاقة نموذج Artificial Analysis؛ مراجعات مستقلة لخلاصة الإطلاق العام.
ما الجديد في Qwen3.8-Max؟
مقارنة بسلفه Qwen3.7-Max، تقدّم نسخة 3.8 مكاسب كبيرة في ترميز الوكلاء، الموثوقية طويلة الأمد، الاستدلال متعدد الوسائط، وأداء الوثائق/المكاتب. الابتكارات الرئيسية تشمل:
استقلالية طويلة الأمد حقيقية:
يمكن للنموذج الحفاظ على تعلّم تكيفي مغلق الحلقة عبر مئات الدورات أو عدة أيام. تشمل الأمثلة الموثقة مشروع هندسة برمجيات ذاتي لمدة 16 يوماً أنتج أداة CLI ذاتية التطوّر (oh-my-cli) مع 265 عملية commit، و127 PRs، و151 قضية — كلها دون تدخّل بشري؛ إعادة إنتاج وتحسين منهجية ورقة بحثية (بما في ذلك حلقات تدريب GPU ومكاسب معيارية قابلة للقياس)؛ وسنة كاملة من عمليات تجارة إلكترونية محاكاة تفوقت بشكل ملحوظ على خطوط الأساس.
تعدد الوسائط كحلقة تغذية راجعة مستمرة:
الرؤية ليست مجرد وسيط إدخال. يستخدم النموذج الفهم البصري للتخطيط، ومراقبة التنفيذ، والتصحيح الذاتي — ما يمكّن مهام مثل إعادة إنشاء الكود من لقطات الشاشة، وتوليد الألعاب/الرسوم التفاعلية، وتحويل 2D إلى 3D.
يصنّف النموذج في مرتبة عالية على Text Arena (المرتبة الخامسة حسب التقارير) وVision Arena (المرتبة الثانية حسب التقارير) وفق بيانات ما بعد الإصدار المبكرة.
تركيز على المخرجات من البداية إلى النهاية:
التركيز على إنتاج مخرجات بجودة إنتاجية عبر مئات المهن بدلاً من إجابات معزولة.
وضعي التفكير والاستدلال السريع
وضعان: وضع التفكير ووضع الاستدلال السريع. وضع التفكير مخصص للاستدلال الأعمق والتخطيط المعقّد. الوضع السريع للاستجابات الأقل زمناً عندما تكون المهمة مباشرة. وثائق OpenCode لدى Alibaba Cloud تُظهر تمكين thinking لمسارات Qwen3.8 وتدرج عناصر تحكّم في الاستدلال لمسار المعاينة، بما في ذلك xhigh وmedium وlow.
هذا الفصل قيّم لتصميم المنتجات. لا ينبغي للفرق استخدام أثقل وضع استدلال لكل طلب. يمكن لروبوت دعم تصنيف تذكرة بسيطة بتكلفة منخفضة، وتلخيصها بنموذج أسرع، ثم تصعيدها إلى وضع التفكير في Qwen3.8-Max فقط عندما يطلب المستخدم قرار سياسة معقّد، تحليل السبب الجذري، مراجعة عقد، أو خطة ترحيل كود.
تم التحقق من هذه القدرات عبر تجارب داخلية طويلة الأمد ومجموعة معايير شاملة تغطي وكلاء الترميز، الوكلاء العامّين، الاستدلال متعدد الوسائط، فهم الوثائق، ومهام الإدراك/التموضع.
القياس المقارن: أداء تكميم البيانات
نشرت Alibaba مجموعة معايير داخلية واسعة عند الإطلاق العام. كان التحقق المستقل (Artificial Analysis Intelligence Index وLMArena وغيرها) لا يزال في طور اللحاق خلال الأيام الأولى بعد الإصدار؛ وضعت بيانات Artificial Analysis المبكرة Qwen3.8-Max عند مؤشر ذكاء 53 (ترتيب ~16/186 ضمن المجموعة المتتبعة)، مع ملاحظة ارتفاع الإسهاب وانخفاض السرعة نسبياً.
درجات مختارة رسمية/مُبلغ عنها (Qwen3.8-Max مقابل نظراء مختارين):
| Benchmark | Qwen3.8-Max | Claude Fable 5 / Opus 4.8 | GPT-5.6 Sol (max) | Qwen3.7-Max |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 86.6 | 84.6 | 88.8 | 74.5 |
| PaperBench | 93.0 | 88.8 / 80.3 | 90.5 | 64.8 |
| SWE-bench Pro | 67.7 | 80.0 / 69.2 | 64.6 | 60.6 |
| FrontierSWE | 73.5 | 88.8 | — | 40.7 |
| DeepSWE 1.1 | 56.6 | 70.0 | 73.0 | 21.6 |
| IFBench | 82.8 | ~63.5 | — | 79.1 |
| GPQA Diamond | 92.6 | 92.6 | 94.1 | 92.4 |
| OmniDocBench 1.5 | 92.1 | — | — | — |
| OSWorld-Verified | 86.1 | — | — | — |
يتصدّر Qwen3.8-Max أو يقترب من القمة غالباً في الاستدلال متعدد الوسائط، مهام الوثائق/المكاتب، وبعض مقاييس الترميز/البحث الوكيلي، بينما يتراجع عن أقوى النماذج المغلقة على بعض مجموعات وكلاء الهندسة البرمجية البحتة. القفزة الجيلية على FrontierSWE وDeepSWE لافتة بشكل خاص. اعتبر أرقام البائعين إرشادية؛ يظل التشغيل المستقل والتقييم الخاص بعبء العمل ضرورياً.
تسعير واجهة API لـ Qwen3.8-Max
تسعير Qwen3.8-Max الرسمي لدى Alibaba Cloud Model Studio / QwenCloud (أسعار الإطلاق العام مطلع أغسطس 2026):
- الإدخال: $2.00 لكل 1 مليون رمز
- الإخراج: $6.00 لكل 1 مليون رمز (يشمل رموز التفكير/الاستدلال)
- الإدخال المخزّن مؤقتاً: حوالي $0.25 لكل 1 مليون رمز (توفير كبير للسياقات الطويلة المتكررة)
التسعير ثابت عبر نافذة السياق كاملة بمليون رمز — ميزة ملحوظة مقابل العديد من المنافسين الذين يطبّقون رسوم سياق طويل. قد تنطبق خصومات الدُفعات وغيرها حسب منطقة النشر والخطة.
سياق المقارنة (قوائم أسعار تقريبية في الفترة نفسها):
- Kimi K3: ~$3 / $15
- نماذج Claude / GPT الحدودية الأعلى: غالباً $5+ / $15–25+
- متغيرات DeepSeek V4 Flash: أقل بكثير (غالباً تحت $0.50 مجتمعاً لكثير من الاستخدامات)
بالنسبة للفرق التي تستخدم بالفعل مزوّدين متعدّدين، فإن بوابات التجميع مثل CometAPI غالباً ما تقدّم خصماً ~20% مقارنة بالأسعار الرسمية، ونقطة نهاية متوافقة مع OpenAI واحدة، وفوترة موحّدة، وتبديل نموذج أو تحويل تلقائي عند الفشل بسهولة. هذا يجعل تجربة Qwen3.8-Max (والمقارنة المتزامنة مع DeepSeek V4 Flash وKimi models وغيرها) أبسط عملياً وغالباً أرخص. راجع صفحات تسعير CometAPI الحالية وعروض الاعتمادات المجانية لأحدث الأسعار الفعّالة.
كيف يقارن Qwen3.8-Max مع Kimi K3 وDeepSeek V4 Flash
| Dimension | Qwen3.8-Max | Kimi K3 | DeepSeek V4 Flash |
|---|---|---|---|
| Total / Active params | 2.4T / ~95B | ~2.8T / ~104B | 284B / 13B |
| Context | 1M | 1M | 1M |
| Multimodal | نص + صورة + فيديو | نص + صورة + فيديو | نص فقط |
| Pricing (in/out) | $2 / $6 | $3 / $15 | ~$0.14 / $0.28 (أرخص بكثير) |
| Open weights | مخططة (الأسبوع القادم) | مُطلَقة بالفعل | MIT، متاحة |
| Strengths | استقلالية طويلة الأمد، متعدد الوسائط، PaperBench، تسعير الإخراج | درجات مستقلة قوية، ريادة في ساحات الترميز الواجهية | كفاءة تكلفة قصوى، ترميز وكيلّي جيد لحجمه |
| Relative standing | تنافسي/متصدّر على عدة معايير للوكلاء ومتعدد الوسائط | تفوّق طفيف على بعض مؤشرات الذكاء المدقّقة | قيمة ممتازة؛ قدرة مطلقة أقل |
يوازي Qwen3.8-Max أو يتجاوز Kimi K3 في كفاءة التكلفة لأعمال كثيفة الإخراج والمهام متعددة الوسائط، بينما يبقى DeepSeek V4 Flash ملك الميزانية لأعباء النص عالية الحجم حيث تكون الذروة في القدرة أقل أهمية. ستستخدم العديد من الفرق الثلاثة عبر بوابة موحّدة، بتوجيه الحركة البسيطة إلى نماذج فئة Flash وحجز Qwen3.8-Max أو Kimi K3 للجلسات الوكيلية المعقّدة.
هل يعادل Qwen3.8-Max Kimi K3؟
من جوانب معينة، نعم. يوازي طبقة سياق 1M، وله تموضع قوي في متعدد الوسائط، وهو أرخص على تسعير الإدخال/الإخراج الرسمي القياسي. لا يوازي عدد المعاملات الإجمالي 2.8T لدى Kimi K3، وتقدّم وثائق Kimi العامة حالياً إرشادات مفصّلة بشكل خاص عن الأدوات، التخزين المؤقت للسياق، المخرجات المهيكلة، والرؤية.
هل يعادل Qwen3.8-Max DeepSeek V4 Flash؟
يتنافس في سياق 1M وبنية MoE، لكن المنتجات تستهدف أعمالاً مختلفة. DeepSeek V4 Flash هو المسار الاقتصادي السريع. Qwen3.8-Max هو المسار الأكبر عالي القدرة للأعمال التي تكون فيها الفهم متعدد الوسائط، الاستدلال المتقدم، وإنتاجية المؤسسات أكثر أهمية من أقل سعر رمز ممكن.
ماذا يمكن لـ Qwen3.8-Max أن يفعل؟
البرمجة وهندسة البرمجيات
Qwen3.8-Max مرشح قوي للتطوير الكامل، مراجعة الكود، فهم المستودعات، تخطيط الترحيل، تصميم واجهات API، تصحيح الأخطاء، استدلال الاختبارات، والهندسة المعمارية البرمجية. يساعد سياقه الطويل عندما يحتاج النموذج للاحتفاظ بالعديد من الملفات والسجلات والمتطلبات في المجال. استخدمه للمهام البرمجية الصعبة، وليس لكل إكمال تلقائي أو شرح تنقيح بسيط.
العمل المكتبي والمعرفي
موضع “Cowork” للنموذج مهم. موظفو المؤسسات لا يطرحون أسئلة محادثة فقط. إنهم يقارنون ملفات PDF، يخلصون الاجتماعات، يراجعون الشرائح، يفسرون الجداول، يفحصون العقود، يكتبون التقارير، ويحضّرون قرارات من أدلة غير منظّمة. تصميم Qwen3.8-Max متعدد الوسائط وسياقه الطويل يجعله مناسباً لسير العمل المكتبي حيث يجب الاستدلال على نصوص ووثائق ولقطات شاشة وبيانات منظّمة معاً.
سير عمل وكيلية
Qwen3.8-Max مفيد لتخطيط الوكلاء: تفكيك الهدف إلى خطوات، تقرير أي أداة يتم استدعاؤها، تقييم النتائج، ومراجعة الخطة. في CometAPI، يصبح هذا أكثر عملية لأن التطبيق نفسه يمكنه توجيه الخطوات البسيطة إلى نماذج أرخص وحجز Qwen3.8-Max للتخطيط أو التحقق.
البدء ونصائح التكامل مع CometAPI
- الوصول المباشر: استخدم QwenCloud أو Alibaba Cloud Model Studio مع معرف النموذج
qwen3.8-max. تُدعم نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI وAnthropic. - الوصول الموحّد عبر CometAPI: سجّل في CometAPI.com، احصل على مفتاح API، اضبط
base_urlعلىhttps://api.cometapi.com/v1، واستدعِmodel="qwen3.8-max". يعمل المفتاح نفسه مع DeepSeek V4 Flash وKimi K3 وClaude وGPT ومئات النماذج الأخرى — مثالي للتجارب، ضبط التكلفة، والتوجيه الإنتاجي. تؤكد CometAPI على تسعير تنافسي، كمون منخفض، وإضافة سريعة للنماذج الجديدة (أُدرج Qwen3.8-Max بعد الإطلاق بوقت قصير). - أطر الوكلاء: قم بالتوصيل مباشرة إلى Claude Code وOpenClaw أو هياكل مخصّصة. فعّل جهد استدلال أعلى للمهام المعقّدة طويلة الأمد.
- الأوزان المفتوحة: راقب Hugging Face / ModelScope للإصدار القادم إذا كنت تحتاج إلى نشر داخلي أو ضبط دقيق.