Qwen 3.8 Max 0902
Red Neuronal
Qwen 3.8 Max 0902 es una instantánea actualizada de Qwen3.8 Max de Alibaba Qwen: modelo MoE de 2,4 billones de parámetros con entrada multimodal.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 262 144 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 131 072 tokens
- Niveles de razonamiento
- mínimo, bajo, medio, alto, muy alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: '<your bothub access token>',
baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});
// Sync - Text generation
async function main() {
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'qwen3.8-max-0902:batch',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'qwen3.8-max-0902:batch',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Cómo funciona Qwen 3.8 Max 0902?
Qwen 3.8 Max 0902 es una instantánea actualizada del modelo Qwen3.8 Max del equipo de Alibaba Qwen. Es una mezcla de expertos (MoE) de 2,4 billones de parámetros: acepta texto, imágenes y vídeo, y devuelve texto, por lo que una consulta puede basarse simultáneamente en un documento, una imagen y una secuencia de vídeo. La instantánea 0902 es Qwen3.8 Max fijada en una compilación específica: útil cuando se necesita una respuesta estable en producción y resultados repetibles. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago se realiza en rublos según el consumo, los tokens no caducan y hay más de 250 modelos disponibles en la misma ventana. Una API única compatible con OpenAI permite cambiar Qwen a otro modelo sin reescribir código, y el cifrado AES-GCM junto con la no retención de datos garantizan la privacidad. El modelo es útil para analizar documentos con diagramas y escaneos, describir secuencias de vídeo en medios y monitoreo, como asistente de soporte multimodal, para verificar código mediante capturas de pantalla y registros, y para analizar tablas y gráficos en investigaciones. Para empresas, ofrecemos contrato, facturación, EDI, panel de administración y límites.Preguntas frecuentes sobre Qwen 3.8 Max 0902
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo acepta texto, documentos e imágenes, y devuelve texto. Es adecuado para trabajar con código, analizar documentación, capturas de pantalla y tablas, razonamiento de varios pasos y tareas que requieren herramientas externas. El contexto de 262144 tokens permite cargar materiales extensos completos sin dividirlos manualmente.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 131072 tokens, un volumen impresionante suficiente para informes largos, documentación detallada y archivos de código grandes. Esto elimina la necesidad de unir resultados a partir de fragmentos. El contexto de entrada alcanza los 262144 tokens, por lo que los materiales originales pueden enviarse completos.
Sí, el modo de razonamiento está marcado en las capacidades del modelo: antes de la respuesta final, pasa por pasos intermedios. Esto ayuda donde la lógica es importante: en matemáticas, análisis de código, planificación y resolución de condiciones contradictorias. Para consultas simples, no es necesario aumentar la profundidad de razonamiento y se puede obtener una respuesta más rápida.
Sí, ambas capacidades están confirmadas. El modelo admite la llamada a funciones, por lo que puede conectarse a servicios externos y bases de datos, y también devuelve una salida JSON estructurada, útil para analizar respuestas y canalizaciones automáticas. Esto la hace adecuada para escenarios de agentes e integraciones a través de API.
El modelo acepta imágenes y documentos: puede enviar un escaneo, PDF o captura de pantalla y hacer preguntas sobre el contenido. No hay información en nuestros datos sobre audio y vídeo, por lo que no prometemos su procesamiento; este punto debe verificarse en la documentación. Tampoco se indica la generación de nada que no sea texto.
No tenemos mediciones separadas sobre el idioma ruso en nuestros datos, por lo que no proporcionamos evaluaciones concretas. La forma más fácil de verificar la calidad es con sus propias tareas: tome algunas consultas típicas, compare las respuestas con un estándar y vea si la precisión de las formulaciones es suficiente para sus escenarios.