Qwen3.8 Max (0902)
8418°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Qwen | 1,000,000 token context | $2.00/M input, $6.00/M output. Ang Qwen3.8 Max 0902 ay isang updated snapshot ng Qwen3.8 Max mula sa Alibaba Qwen team. Ito ay isang 2.4-trillion-parameter mixture-of-experts model na tumatanggap ng teksto, larawan, at video input at nagbabalik ng teksto, na may 1M-token context window at reasoning na naka-enable bilang default. Ang snapshot na ito ay post-trained para sa coding at agentic na trabaho, kabilang ang multi-step software projects, multi-tool orchestration, at pangmatagalang task execution. Target din nito ang chart reasoning, document parsing, at multimodal understanding sa mahahabang dokumento at pinalawig na video. Sinusuportahan ang tool calling, structured outputs, at configurable reasoning effort.
Mga gabay para sa model na ito
Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang Qwen3.8 Max 0902 ay isang post-trained snapshot ng Alibaba's Qwen3.8 Max, isang 2.4-trilyong-parameter mixture-of-experts model na partikular na tinutok para sa coding at agentic pipelines. Tumatanggap ito ng teksto, larawan, at video bilang input, may reasoning na naka-enable bilang default, at umaabot sa isang milyong token na context window. Kung nagpapatakbo ka ng multi-step software projects, nag-o-orchestrate ng mga tool sa mahahabang gawain, o kailangang mag-parse ng dense na dokumento at video, ito ang bersyon ng model na ginawa para sa trabahong iyon.
Kilalang-kilala sa
- Post-trained para sa multi-step coding projects at long-horizon agentic task execution.
- Tumatanggap ng teksto, larawan, at video input na may isang milyong token na context window.
- Reasoning ay naka-enable bilang default, na may configurable effort levels.
- Chart reasoning at document parsing sa mahahabang multimodal inputs.
- Tool calling at structured outputs na built-in para sa pipeline integration.
Mag-ingat sa
- API-only; walang open weights, kaya hindi mo ito mapapatakbo nang lokal o ma-audit ang model.
- Ang output ay nagkakahalaga ng $6.00 bawat milyon tokens — mabilis tumaas ang gastos sa agentic loops na may mabigat na output.
- Ang reasoning ay naka-on bilang default; kung kailangan mo ng bare completions, tingnan kung maaari mo itong i-disable.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Multi-tool agent plan
May access ka sa web search tool, code execution tool, at file-write tool. Nais ng user ng Python script na kumukuha ng kasalukuyang top-10 Hacker News stories, binibigyan ng score bawat isa ayon sa bilang ng komento, at nagsa-save ng ranked CSV sa disk. Isulat ang buong agent plan: anong mga tool ang tatawagin, sa anong pagkakasunod-sunod, at bakit, pagkatapos ay gawin ang final script.
Long document extraction
Naka-attach ang 200-pahinang technical specification PDF. Kunin ang bawat table na naglalaman ng performance benchmarks, tukuyin ang mga pangalan ng metric at unit sa bawat isa, at ibalik ang isang consolidated JSON array kung saan ang bawat object ay may mga susi: table_title, metrics (array ng pangalan at unit), at page_number.
Chart reasoning from image
Naka-attach ang bar chart na nagpapakita ng quarterly revenue para sa limang product lines sa loob ng tatlong taon. Tukuyin kung aling product line ang may pinakamataas na compound growth rate, tantiyahin ang rate numerically mula sa chart, at ipaliwanag ang iyong pangangatwiran hakbang-hakbang.
Ihambing sa
- Qwen3.8 FlashModelong bukas ang timbang1,000,000 token na konteksto · $0.15/M input, $0.47/M output
- Qwen3.8 27BModelong bukas ang timbang1,000,000 token na konteksto · $0.24/M input, $2.20/M output
- Qwen3.6 35B A3BModelong bukas ang timbang262,144 token na konteksto · $0.15/M input, $1.00/M output
- Qwen3.5-9BModelong bukas ang timbang262,144 token na konteksto · $0.10/M input, $0.15/M output
Higit pang mga text model mula sa qwen
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3.8 Max 0902 nang lokal?
- Hindi. Hindi naglabas ang Alibaba ng open weights para sa modelong ito; available lang ito sa API.
- Magkano ang halaga at gaano kalaki ang context?
- Ang presyo ay $2.00 bawat milyon input tokens at $6.00 bawat milyon output tokens, na may isang milyong token na context window.
- Paano naiiba ang snapshot na ito sa base Qwen3.8 Max?
- Ang 0902 snapshot ay post-trained na may dagdag na focus sa coding, agentic workflows, multi-tool orchestration, chart reasoning, at long-document multimodal understanding — mga kakayahang lampas sa general training ng base model.
Hatol ng KapitanIsang seryosong agentic at coding workhorse na may tunay na isang milyong token na multimodal context, may makatwirang presyo para sa ginagawa nito — bantayan lang ang dami ng output.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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.
Also ranked: #60 Hottest Text / LLM model · #60 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Trend ng kasikatan ng Qwen3.8 Max (0902)
Heat score mula 3 Sep 2026
Iskor ng init
8,418°
Ngayong linggo
▲
16.2%
8,397° noon, 8,418° ngayon
Ngayong buwan
▲
156%
8,292° noon, 8,418° ngayon
Nakaraang taon
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
7,000°
Floor
Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.
+1,418°
OpenRouter tokens
532,019,137,329 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 53,201 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
Ipakita ang detalyadong paghahati
Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 8,418°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.
- 1Magsimula sa floor.Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.7,000°patuloy na kabuuan
- 2Idagdag ang mga download.53,201 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.+1,418°8,418°patuloy na kabuuan
- =Ang heat score.Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.8,418°
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.
Ang Qwen3.8 Max (0902) ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmqwenpaninginvideopangangatwiranpag-codingmga ahentemahabang konteksto
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153