Qwen3.8 2.4T A95B
Rede Neural
API Qwen3.8 2.4T A95B — modelo de linguagem aberto Qwen com arquitetura MoE esparsa para tarefas de texto.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 131 072 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, muito alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3.8 2.4T A95B?
Qwen3.8 2.4T A95B é um modelo de pesos abertos da Qwen, construído sobre uma arquitetura esparsa de 'mixture of experts': de 2,4 trilhões de parâmetros, 95 bilhões são ativados por solicitação, combinando grande escala com processamento econômico. É uma variante aberta do Qwen3.8 Max da mesma linha. Através do BotHub, o modelo está disponível na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos por tokens usados, e os tokens não utilizados não expiram. Com mais de 250 modelos em uma única janela, você pode comparar respostas e alternar entre eles sem mudar de interface. A API compatível com OpenAI conecta o Qwen ao seu serviço, permitindo substituir o modelo sem reescrever a integração. Os diálogos são transmitidos com criptografia AES-GCM; para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Cenários: análise e resumo de documentos longos, rascunhos de e-mails e materiais de trabalho, respostas a perguntas comuns de usuários em seu produto, experimentos com o modelo aberto em seus dados e montagens multimodais onde o Qwen cobre parte do fluxo de solicitações.Perguntas frequentes sobre Qwen3.8 2.4T A95B
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto Qwen com raciocínio antes da resposta. Aceita texto, documentos e imagens, chama funções e retorna JSON estruturado. Adequado para trabalhar com código — refatoração, depuração, análise de grandes projetos, bem como para análise de documentos e tarefas STEM, onde a cadeia de raciocínio é importante.
Em uma única resposta, o modelo gera até 131.072 tokens — o suficiente para um módulo de código volumoso, um relatório técnico detalhado ou a análise de um documento inteiro. O contexto é de 1.000.000 de tokens, então você pode carregar códigos-fonte ou um pacote de arquivos e obter um resultado longo sem fragmentação.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado: o modelo primeiro constrói o processo de solução e depois fornece o resultado. Isso ajuda em matemática, problemas lógicos e depuração de código em várias etapas. Use-o onde a precisão do resultado for mais importante do que a velocidade da resposta — através da nossa interface ou API.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Você descreve as ferramentas, ele escolhe a necessária e retorna os argumentos de acordo com o esquema definido — conveniente para agentes, análise de documentos e integrações. A API no BotHub é compatível com OpenAI, então você pode trocar de modelo sem reescrever o código.
Imagens e documentos — sim: envie uma captura de tela da interface, diagrama, tabela, PDF ou especificação e peça uma análise. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, conte com texto, imagens e arquivos. O modelo retorna o resultado em texto.
Não temos dados sobre os idiomas de prompts e respostas, por isso não faremos promessas específicas. É mais honesto testar em sua própria tarefa: abra o modelo no site ou no bot do Telegram, faça uma solicitação típica e compare com outro modelo na mesma janela. Acesso da Federação Russa sem VPN, pagamento com cartões russos.