Qwen3.8 2.4T A95B
1539°
Ejecutar este modelo
Ofertas / Anuncios
Qwen | contexto de 1,048,576 tokens | $2.00/M entrada, $6.00/M salida. Qwen3.8 2.4T A95B es un modelo de mezcla de expertos dispersos de peso abierto de Qwen y la variante de peso abierto de Qwen3.8 Max, con 95 mil millones de parámetros activos de un total de 2.4 billones. Está diseñado para codificación, investigación, razonamiento complejo y flujos de trabajo agenticos.
Guías para este modelo
Ollama vs LM Studio (2026): qué app local de IA usar y qué modelos principales corre cada una
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Qwen3.8 2.4T A95B es el mayor lanzamiento de pesos abiertos de Qwen hasta la fecha: un modelo de mezcla dispersa de expertos con 2.4 billones de parámetros totales y 95 mil millones activos en inferencia. Es la contraparte de pesos abiertos del cerrado Qwen3.8 Max, compartiendo arquitectura pero sin la entrada visual ni herramientas integradas del API gestionado. Si necesitas razonamiento de frontera, programación o trabajo agente multi-paso y quieres pesos para ejecutar tú mismo, este es el modelo a considerar.
Conocido por
- 2.4 billones de parámetros totales con solo 95B activos por pasada, manteniendo costos de inferencia menores que equivalentes densos
- Completar tareas agente de largo horizonte con planificación autónoma más fuerte y manejo de retroalimentación del entorno
- Profundidad de razonamiento ajustable vía reasoning_effort, con contexto de pensamiento preservado entre turnos
- Contexto nativo de 262K, extensible a aproximadamente 1 millón de tokens
- Pesos abiertos compatibles con vLLM, SGLang y frameworks similares
Cuidado con
- 2.4 billones de parámetros totales requieren hardware serio para autoalojar; la mayoría usará API.
- El Qwen3.8 Max gestionado añade entrada visual y herramientas integradas que esta versión abierta no tiene.
- A $6.00 por millón de tokens de salida vía API, los costos suben rápido en ejecuciones largas de agente.
Prompts para probar
Depurar un error de concurrencia
Aquí hay una función Python async que ocasionalmente lanza un RuntimeError sobre un event loop cerrado. Explica qué lo causa probablemente, luego reescribe la función para manejar correctamente el ciclo de vida del event loop. Muestra tu razonamiento antes del código final.
```python
async def fetch_all(urls):
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [loop.create_task(fetch(u)) for u in urls]
return await asyncio.gather(*tasks)
```
Planificar una tarea de investigación multi-paso
Estás trabajando de forma autónoma. Tu objetivo: producir un resumen estructurado de literatura sobre el estado actual de las leyes de escalado de mezcla dispersa de expertos. Divide la tarea en pasos concretos, identifica qué información recuperarías en cada paso, señala ambigüedades que requerirían aclaración antes de continuar y describe qué debe contener el resultado final.
Razonar un acertijo lógico
Cinco ingenieros se unen a un proyecto en diferentes días de lunes a viernes. Alice se une antes que Bob. Carol se une el día después que Dave. Eve se une el miércoles. Bob no se une el viernes. Dave se une el lunes. ¿Qué día se une cada persona? Muestra tu deducción paso a paso antes de dar la respuesta final.
Comparar con
- Qwen3.7 FlashModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.03/M entrada, $0.13/M salida
- Qwen3.8 Max (0902)Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $6.00/M salida
- Qwen3.8 Omni FlashModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.15/M entrada, $0.47/M salida
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Modelo solo APIContexto de 81,920 tokens · $0.20/M entrada, $2.40/M salida
Más modelos de texto de qwen
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos son abiertos y puedo ejecutar esto localmente?
- Sí, los pesos están publicados en Hugging Face en Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B y son compatibles con vLLM y SGLang, pero 2.4 billones de parámetros totales requieren infraestructura multi-GPU sustancial para autoalojar con precisión completa.
- ¿Cuánto cuesta y cuál es el contexto?
- Por API el precio es $2.00 por millón de tokens de entrada y $6.00 por millón de tokens de salida; el contexto nativo es de 262,144 tokens, extensible a alrededor de un millón.
- ¿En qué se diferencia de Qwen3.8 Max?
- Qwen3.8 Max es la versión gestionada del API construida sobre el mismo modelo y añade entrada visual, modo sin pensamiento, contexto de 1M por defecto y herramientas oficiales integradas; esas características no están en esta versión de pesos abiertos.
Veredicto del capitánEl modelo de pesos abiertos más capaz que Qwen ha lanzado, vale la pena considerarlo seriamente para agentes de programación y razonamiento complejo si puedes absorber la infraestructura o el costo de API.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Qwen3.8 2.4T A95B es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
Más modelos Text / LLMMás Texto / LLM de Text / LLMllmqwenrazonamientoprogramaciónagentesinvestigacióncontexto largo
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153