ما هو Qwen 3.8-Max؟

أطلقت Alibaba رسميًا Qwen 3.8-Max في أوائل أغسطس 2026. يعتمد النموذج على بنية Mixture-of-Experts (MoE) بإجمالي 2.4 تريليون معلمة، لكنه يفعّل 95 مليار معلمة فقط لكل رمز (token). يقدم سياقًا يصل إلى مليون رمز، وتسعيرًا ثابتًا قدره 2 دولار للمدخلات و6 دولارات للمخرجات لكل مليون رمز، مع وعد بإتاحة الأوزان على Hugging Face وModelScope خلال أسبوع. وهذه نقطة مهمة: لم تُتح أوزان أي نموذج سابق من فئة Qwen-Max بشكل مفتوح.

جرّب Apidog اليوم

يصف الإعلان الرسمي النموذج بأنه الأقوى في عائلة Qwen حتى الآن. يركز هذا الدليل على ما يمكن للمطور تنفيذه فعليًا: اختيار نقطة النهاية، ضبط الاستدلال، تقدير التكلفة، وتجربة البروتوكولين المتوافقين مع OpenAI وAnthropic. لهذا النوع من الاختبارات، يفيد عميل API مثل Apidog في إرسال الطلب نفسه عبر البروتوكولين باستخدام المفتاح نفسه.

نظرة سريعة على Qwen 3.8-Max

المواصفة	Qwen 3.8-Max
المطور	Alibaba (فريق Qwen)
الإصدار	أوائل أغسطس 2026؛ متاح للعامة على Model Studio منذ 3 أغسطس
البنية	MoE، مبني على أساس Qwen 3.5
إجمالي المعلمات	2.4 تريليون
المعلمات النشطة	95 مليار، أي نحو 4%
نافذة السياق	1,000,000 رمز
الحد الأقصى للمخرجات	65,536 رمزًا
الوسائط	نص وصورة كمدخلات، ونص كمخرجات
ضوابط الاستدلال	reasoning_effort: ‏xhigh وmedium وlow
معرف نموذج API	qwen3.8-max
التسعير	2 دولار للمدخلات / 6 دولارات للمخرجات لكل مليون رمز
الأوزان المفتوحة	موعود بها للأسبوع التالي، ولم تكن قابلة للتنزيل في أوائل أغسطس 2026
بروتوكولات API	متوافق مع OpenAI ومتوافق مع Anthropic

تعتمد هذه التفاصيل على مواد إصدار Alibaba وصفحة تسعير Model Studio.

ما هو Qwen 3.8-Max؟

Qwen 3.8-Max هو النموذج الرائد الجديد من Alibaba، ويحل محل Qwen 3.7-Max في أعلى التشكيلة. وفقًا لجدول البائع، ارتفعت نتيجة Terminal Bench 2.1 من 74.5 إلى 86.6، وارتفعت PaperBench من 64.8 إلى 93.0.

إذا كنت تقيّم الترقية من الإصدار السابق، راجع مقارنة Qwen 3.8 وQwen 3.7-Max.

النقطة التقنية الأهم هي نسبة التفعيل: رغم أن النموذج يضم 2.4 تريليون معلمة، فإنه يستخدم 95 مليارًا فقط في كل تمريرة أمامية. هذا التصميم هو ما يجعل تشغيل نموذج بهذا الحجم ممكنًا بتسعير 2 دولار/6 دولارات لكل مليون رمز.

مقارنةً بـ Kimi K3:

• Qwen 3.8-Max: إجمالي 2.4 تريليون، و95 مليار معلمة نشطة.
• Kimi K3: إجمالي 2.8 تريليون، و104 مليارات معلمة نشطة.

يقبل النموذج النصوص والصور عبر API. تعرض Alibaba أيضًا أمثلة لفهم مستندات طويلة وفيديوهات طويلة عبر ما تسميه “رسوم الذاكرة” (memory graphs)، لكن إعدادات API المنشورة تسرد النص والصورة كأنواع إدخال.

ضبط الاستدلال والتكلفة

استخدم reasoning_effort للتحكم في مستوى الاستدلال:

• xhigh: الإعداد الافتراضي.
• medium: توازن بين الجودة والتكلفة.
• low: مناسب للمهام الأبسط أو عالية التكرار.

توجد أيضًا المعلمتان:

• enable_thinking
• preserve_thinking

تُحتسب رموز التفكير ضمن رموز الإخراج. لذلك، إذا استخدمت xhigh افتراضيًا، فاحسب تكلفة فعلية أعلى من تقدير يعتمد على نص الإجابة النهائية فقط.

أول نموذج Qwen من فئة Max بأوزان مفتوحة

تقول Alibaba إن أوزان Qwen 3.8-Max ستتوفر على Hugging Face وModelScope خلال الأسبوع التالي للإطلاق، أي تقريبًا في 10 أغسطس 2026.

قبل التخطيط للاستضافة الذاتية، انتبه إلى نقطتين:

1. الأوزان لم تكن متاحة للتنزيل بعد في أوائل أغسطس 2026؛ كان ذلك وعدًا معلنًا وليس تنزيلًا متاحًا.
2. تشغيل نموذج بحجم 2.4 تريليون معلمة محليًا يتطلب بنية متعددة العقد حتى مع التكميم القوي. بالنسبة لمعظم الفرق، ستكون الاستضافة عبر مزود خارجي أكثر واقعية من تشغيله على محطة عمل.

إذا كان هدفك تجربة النموذج دون دفع السعر الكامل، فابدأ بـ Qwen Chat أو الحصة المجانية في Model Studio. راجع كيفية استخدام Qwen 3.8 مجانًا.

ماذا تقول المقارنات المعيارية؟

نشرت Alibaba جدولًا يقارن Qwen 3.8-Max مع Claude Opus 4.8 وFable 5 وGPT-5.6 Sol وQwen 3.7-Max.

قبل استخدام هذه الأرقام في قرار إنتاجي:

• هذه نتائج نشرها البائعون.
• نُفذ جزء كبير من اختبارات البرمجة باستخدام Claude Code harness.
• بعض المقاييس، مثل QwenSWEBench وQwenQoderBench وCoWorkBench وRecreationBench، مقاييس داخلية لـ Alibaba.
• لم تكن هناك نتائج مستقلة من جهات مثل Artificial Analysis وقت كتابة التقرير.

النتائج التي يتفوق فيها

• PaperBench: 93.0، مقابل 90.5 لـ GPT-5.6 Sol و88.8 لـ Fable 5.
• IFBench: 82.8، مقابل 72.7 لـ Sol.
• Terminal Bench 2.1: 86.6، مقابل 84.6 لكل من Opus 4.8 وFable 5، وأقل من Sol عند 88.8.
• نتائج قوية في الوسائط المتعددة، منها MathVision عند 95.2 وLogicVista عند 91.9 وOSWorld-Verified عند 86.1.

النتائج التي يتأخر فيها

• SWE-bench Pro: 67.7، مقابل 80.0 لـ Fable 5 و69.2 لـ Opus 4.8.
• HLE: 43.6، مقابل 53.3 لـ Fable 5 و47.2 لـ Sol و45.7 لـ Opus 4.8.

عمليًا، تشير أرقام Alibaba إلى أن Qwen 3.8-Max قوي في المستندات والوسائط المتعددة وبعض مهام الوكلاء، لكنه لا يتصدر أعمال البرمجة الأساسية مقارنةً بـ Fable 5.

للتفاصيل الكاملة حول تجهيزات الاختبار وما يجب التحقق منه مستقلًا، راجع تحليل مقاييس Qwen 3.8.

نشرت Alibaba أيضًا عروضًا تشمل جلسة برمجة مستقلة لمدة 16 يومًا، وإعادة إنتاج ورقة بحثية، ومشاركة في مسابقة Tianchi. تعامل مع هذه كعروض قدرات من البائع وليست بديلًا عن تقييم مضبوط على مستودعك وبياناتك. راجع Qwen 3.8 للترميز إذا كنت تريد فهم إعدادات الاختبار.

مقارنة Qwen 3.8-Max مع Kimi K3 وFable 5 وGPT-5.6 Sol

مقابل Kimi K3

هذه مقارنة طبيعية بين نموذجين ضخمين من MoE:

• Kimi K3 أكبر: 2.8 تريليون إجماليًا و104 مليارات نشطة.
• Qwen 3.8-Max متعدد الوسائط، بينما K3 يعتمد على النص فقط.
• أوزان K3 متاحة بالفعل، بينما كانت أوزان Qwen موعودًا بها.
• تسعير K3 هو 3 دولارات للمدخلات و15 دولارًا للمخرجات، مع 0.30 دولار لضربات التخزين المؤقت.
• تسعير Qwen هو 2 دولار للمدخلات و6 دولارات للمخرجات.

لا يوجد تقييم مباشر مستقل بينهما حتى الآن. للمقارنة التفصيلية، راجع Qwen 3.8 مقابل Kimi K3 وما هو Kimi K3.

مقابل Fable 5

وفقًا لجدول Alibaba، لا يتجاوز Qwen 3.8-Max Fable 5 في مؤشرات البرمجة الأساسية:

• SWE-bench Pro: ‏67.7 مقابل 80.0.
• HLE: ‏43.6 مقابل 53.3.

لكن Qwen يقدم مزايا مختلفة للمطورين: تكلفة أقل، وسياق مليون رمز، وإمكان وصول الأوزان المفتوحة، وأداء أقوى في الوسائط المتعددة.

مقابل GPT-5.6 Sol

يتفوق GPT-5.6 Sol في:

• Terminal Bench: ‏88.8 مقابل 86.6.
• GPQA: ‏94.1 مقابل 92.6.
• HLE: ‏47.2 مقابل 43.6.

بينما يتفوق Qwen 3.8-Max في:

• PaperBench: ‏93.0 مقابل 90.5.
• IFBench: ‏82.8 مقابل 72.7.

التسعير: 2 دولار / 6 دولارات عبر كامل السياق

التسعير المعلن بسيط:

• 2 دولار لكل مليون رمز إدخال
• 6 دولارات لكل مليون رمز إخراج
• نفس السعر حتى سياق مليون رمز

هذه البنية مهمة لأن نماذج كثيرة ترفع السعر عند زيادة طول السياق، بينما يحافظ Qwen 3.8-Max على مستوى واحد.

كما أن السعر المعلن أقل من السعر المعلن لـ Qwen 3.7-Max، وهو 2.5 دولار/7.5 دولارات، رغم أن الإصدار الأقدم يقدم خصمًا بنسبة 50% في الوقت الحالي، ليصبح 1.25 دولار/3.75 دولارات.

لأعباء العمل ذات البادئة المشتركة:

• تُحتسب ضربات التخزين المؤقت بسعر 10% من تكلفة الإدخال.
• إنشاء التخزين المؤقت الصريح يكلف 125%.
• توجد حصة مجانية قدرها مليون رمز في منطقة سنغافورة، صالحة لمدة 90 يومًا.

راجع دليل تسعير Qwen 3.8 لتقدير تكلفة المهام ورموز التفكير.

كيفية الوصول إلى Qwen 3.8-Max

تتوفر خمس طرق رئيسية:

1. Qwen Chat
   
   أسرع طريقة للتجربة دون مفتاح API.

2. Alibaba Cloud Model Studio (DashScope)
   
   أنشئ مفتاحًا من home.qwencloud.com، ثم عيّن المتغير التالي:
   

   export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_API_KEY"

استخدم معرف النموذج:

   qwen3.8-max

عناوين URL الأساسية المتوافقة مع OpenAI:

   https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
   https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
   https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

تعرض صفحة نماذج Model Studio النموذج ضمن النماذج الموصى بها.

1. نقطة النهاية المتوافقة مع Anthropic استخدم:

   https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic

تتحدث هذه النقطة بروتوكول Anthropic Messages، لذلك تستطيع أدوات مبنية لـ Claude الاتصال بـ Qwen عبر تعديل متغيرات البيئة.

1. تجهيزات البرمجة نشرت Alibaba إعدادات لـ Claude Code وCodex وQoder وQwen Code وOpenClaw. لإعداد Claude Code، استخدم مثلًا:

   export ANTHROPIC_BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic"
   export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.8-max"

1. الأوزان المفتوحة موعود بها على Hugging Face وModelScope، لكنها لم تكن متاحة للتنزيل في أوائل أغسطس 2026.

لإعدادات Python وcURL القابلة للنسخ واللصق، راجع دليل API الخاص بـ Qwen 3.8.

اختبار واجهة API عبر البروتوكولين

بما أن النموذج يدعم شكلين مختلفين للبروتوكول، اختبر ما إذا كان طلبك يعطي السلوك نفسه في كل منهما.

خطوات عملية:

1. احفظ كل عنوان URL إقليمي كبيئة منفصلة.
2. أرسل حالة اختبار واحدة عبر نقطة النهاية المتوافقة مع OpenAI.
3. أرسل الحالة نفسها عبر نقطة النهاية المتوافقة مع Anthropic.
4. قارن النص النهائي، وزمن الاستجابة، واستهلاك الرموز.
5. إذا كنت تستخدم SSE، راقب وصول reasoning_content قبل الإجابة النهائية.
6. كرر الاختبار على xhigh وmedium وlow قبل اختيار الإعداد الافتراضي في الإنتاج.

يمكنك تنفيذ هذا في Apidog عبر حفظ البيئات الثلاث، ثم تشغيل الطلبات المتطابقة ومقارنة النتائج. كما يمكنك تنزيل Apidog مجانًا ومقارنة qwen3.8-max مع qwen3.7-max أو kimi-k3 قبل الالتزام بعبء عمل محدد.

موقع Qwen 3.8-Max في التشكيلة

يقع Qwen 3.8-Max فوق Qwen 3.7-Max ونماذج فئة Plus.

اختيار عملي سريع:

• استخدم Qwen 3.8-Max عند الحاجة إلى قدرات الوسائط المتعددة، وسياق طويل، ومهام وكلاء أكثر تعقيدًا.
• استخدم Qwen 3.7-Max عندما تكون الأولوية للتكلفة، خصوصًا مع خصم 50%.
• استخدم نماذج Plus للمهام الروتينية عالية الحجم.

راجع دليل أفضل نماذج Qwen لاختيار النموذج حسب عبء العمل.

الأسئلة الشائعة

هل Qwen 3.8 مفتوح المصدر؟

ليس بعد في وقت كتابة النص. وعدت Alibaba بإتاحة الأوزان على Hugging Face وModelScope خلال الأسبوع التالي لإطلاق أوائل أغسطس 2026. حتى ذلك الوقت، استخدم API أو Qwen Chat، وراجع كيفية استخدام Qwen 3.8 مجانًا.

كم يكلف Qwen 3.8-Max؟

يكلف 2 دولار لكل مليون رمز إدخال و6 دولارات لكل مليون رمز إخراج عبر نافذة السياق الكاملة البالغة مليون رمز. تُحتسب رموز التفكير كمخرجات، لذا قد تكون التكلفة الفعلية أعلى عند استخدام xhigh.

هل Qwen 3.8-Max أفضل من Kimi K3؟

لا يوجد تقييم مباشر مستقل حتى الآن. Qwen أصغر، متعدد الوسائط، وأرخص في المخرجات، بينما أوزان Kimi K3 متاحة بالفعل.

هل يمكن استخدام Qwen 3.8-Max في Claude Code؟

نعم. عيّن ANTHROPIC_BASE_URL إلى نقطة DashScope المتوافقة مع Anthropic، واضبط ANTHROPIC_MODEL=qwen3.8-max.

ماذا تفعل بعد ذلك؟

لا تعتمد على جدول معياري واحد لاتخاذ قرار إنتاجي. نفّذ تجربة قصيرة على بياناتك:

1. احصل على الحصة المجانية.
2. جهّز طلبات حقيقية من تطبيقك.
3. اختبر xhigh وmedium وlow.
4. قارن البروتوكولين المتوافقين مع OpenAI وAnthropic.
5. سجل الجودة والكمون وعدد رموز الإخراج ورموز التفكير.
6. قارن النتائج مع qwen3.7-max أو kimi-k3 إذا كانا ضمن خياراتك.

ابدأ بـ دليل إعداد API، وتحقق مجددًا قرب 10 أغسطس لمعرفة ما إذا كانت الأوزان أصبحت متاحة.