Qwen 3.8 Max 0902
Réseau Neuronal
Qwen 3.8 Max 0902 est un snapshot mis à jour de Qwen3.8 Max d'Alibaba : modèle MoE à 2,4 billions de paramètres traitant texte, images et vidéo.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 262 144 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 131 072 tokens
- Niveaux de raisonnement
- minimal, faible, moyen, élevé, très élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 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();
Comment ça marche Qwen 3.8 Max 0902?
Qwen 3.8 Max 0902 est un snapshot mis à jour du modèle Qwen3.8 Max de l'équipe Alibaba Qwen. Il s'agit d'un modèle MoE (Mixture of Experts) à 2,4 billions de paramètres : il accepte en entrée du texte, des images et des vidéos, et génère du texte en sortie, permettant à une seule requête de s'appuyer simultanément sur un document, une image et une séquence vidéo. Le snapshot 0902 est une version figée de Qwen3.8 Max, idéale pour une réponse stable en production et des résultats reproductibles. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN, avec paiement en roubles à l'usage, sans expiration des jetons, et avec plus de 250 modèles disponibles dans la même interface. Une API compatible OpenAI permet de basculer vers un autre modèle sans réécrire le code, tandis que le chiffrement AES-GCM et l'absence de stockage des données garantissent la confidentialité. Le modèle est utile pour analyser des documents avec graphiques et scans, décrire des séquences vidéo pour les médias, assister le support client multimodal, vérifier du code via des captures d'écran et analyser des tableaux dans la recherche. Pour les entreprises : contrat, facture, EDI, panneau d'administration et limites.Questions fréquentes sur Qwen 3.8 Max 0902
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.
Le modèle accepte du texte, des documents et des images, et renvoie du texte. Il est adapté au travail sur le code, à l'analyse de documentation, de captures d'écran et de tableaux, au raisonnement en plusieurs étapes et aux tâches nécessitant des outils externes. Le contexte de 262 144 jetons permet de charger des documents volumineux en entier sans les diviser manuellement.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 131 072 jetons, un volume impressionnant suffisant pour des rapports longs, une documentation détaillée et de gros fichiers de code. Cela évite de devoir assembler les résultats à partir de fragments. Le contexte d'entrée atteint 262 144 jetons, permettant de transmettre les documents sources en entier.
Oui, le mode de raisonnement est inclus dans les capacités du modèle : avant la réponse finale, il passe par des étapes intermédiaires. Cela aide là où la logique est importante — en mathématiques, analyse de code, planification et résolution de conditions contradictoires. Pour les requêtes simples, il est possible de ne pas augmenter la profondeur de raisonnement pour obtenir une réponse plus rapide.
Oui, les deux capacités sont confirmées. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions, permettant de le connecter à des services externes et des bases de données, et renvoie une sortie JSON structurée, pratique pour l'analyse des réponses et les pipelines automatisés. Cela le rend adapté aux scénarios d'agents et aux intégrations via API.
Le modèle accepte les images et les documents : vous pouvez transmettre un scan, un PDF ou une capture d'écran et poser des questions sur le contenu. Concernant l'audio et la vidéo, nous n'avons pas d'indication dans nos données, nous ne promettons donc pas leur traitement — ce point doit être vérifié dans la documentation. La génération d'autre chose que du texte n'est pas non plus indiquée.
Nous ne disposons pas de mesures spécifiques pour le français, nous ne fournissons donc pas d'évaluations concrètes. Le plus simple est de tester la qualité sur vos propres tâches : prenez quelques requêtes types, comparez les réponses avec une référence et vérifiez si la précision des formulations est suffisante pour vos scénarios.