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.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
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.