Qwen3.8 2.4T A95B
Réseau Neuronal
API Qwen3.8 2.4T A95B : modèle linguistique ouvert Qwen avec architecture MoE creuse pour les tâches textuelles.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 909 000 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, très élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3.8 2.4T A95B?
Qwen3.8 2.4T A95B est un modèle à poids ouverts de Qwen, basé sur une architecture creuse « mixture of experts » : sur 2,4 billions de paramètres, 95 milliards sont activés par requête, alliant grande échelle et traitement économique. C'est la version ouverte de Qwen3.8 Max. Via BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles à l'usage, sans expiration des jetons. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une interface unique pour comparer les réponses. L'API compatible OpenAI permet d'intégrer Qwen facilement. Les dialogues sont chiffrés en AES-GCM. Pour les entreprises : contrats, factures, gestion électronique des documents et panneau d'administration avec limites. Cas d'usage : analyse et résumé de longs documents, rédaction de courriels, réponses aux questions types des utilisateurs, expérimentations sur vos données et assemblages multimodaux où Qwen traite une partie des requêtes.Questions fréquentes sur Qwen3.8 2.4T A95B
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel Qwen avec raisonnement avant réponse. Il accepte du texte, des documents et des images, appelle des fonctions et renvoie du JSON structuré. Adapté au code (refactoring, débogage, analyse de grands projets), à l'analyse de documents et aux tâches STEM nécessitant une chaîne de raisonnement.
Le modèle génère jusqu'à 131 072 jetons par réponse, suffisant pour un module de code volumineux, un rapport technique détaillé ou l'analyse d'un document complet. Avec un contexte de 1 000 000 de jetons, vous pouvez charger des sources ou des fichiers et obtenir un résultat long sans fragmentation.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle élabore d'abord sa solution, puis donne le résultat. Utile en mathématiques, problèmes logiques et débogage complexe. Utilisez-le là où la précision prime sur la vitesse, via notre interface ou API.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Vous décrivez les outils, il choisit le bon et renvoie les arguments selon le schéma défini — pratique pour les agents, l'analyse de documents et les intégrations. L'API BotHub est compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire le code.
Images et documents : oui. Envoyez une capture d'écran, un schéma, un tableau, un PDF ou une spécification pour analyse. Aucune mention pour l'audio ou la vidéo, donc basez-vous sur le texte, les images et les fichiers. Le résultat est textuel.
Nous n'avons pas de données sur les langues des prompts et des réponses, donc nous ne promettons rien. Le plus honnête est de tester : ouvrez le modèle sur le site ou via le bot Telegram, faites une requête type et comparez avec un autre modèle. Accès depuis la Russie sans VPN, paiement par cartes russes.