Qwen3.8-Max مقابل Qwen 3.8: نواة واحدة 2.4T، مستأجرة أو مُشغَّلة — بعد تحديث 0902

في 2 سبتمبر 2026، أطلقت Alibaba تحديثًا مؤرّخًا لنموذج Qwen3.8-Max — أي البناء الذي وسمته الشركة باسم Qwen3.8-Max-0902 — وفي الأسبوع نفسه، احتلّ الإصدارُ الجديدُ المركزَ الأولَ في تصنيفٍ مستقلٍّ لتقييم البرمجة. أما النسخة القابلة للتنزيل من النواة نفسها البالغة 2.4 تريليون معامل — أي النموذج الذي يعنيه معظم الناس عندما يكتبون «Qwen 3.8» دون أي لاحقة — فما تزال عند نقطة حفظها المؤرخة في 12 أغسطس: فهي نصّية فقط، والاستدلال مقفلٌ على التشغيل، وتنقصها مئات الغيغابايتات لكي تعمل على أي شيء أصغر من رفّ وحدات معالجة الرسوميات. تلك الفجوة بين النموذج الرائد المستضاف والأوزان المفتوحة لم تكن موجودة في أغسطس. وهي الآن جوهر المقارنة برمتها، ولهذا يُباع لك النموذج نفسه تحت اسمين.

Qwen3.8-Max هو النموذج الرئيسي المستضاف لدى Alibaba: نموذج خليط الخبراء المتناثر بمعاملات تبلغ 2.4 تريليون، مع حوالي 95 مليار معامل نشط لكل توكن، وهو متاح عبر واجهة برمجة تطبيقات مدفوعة منذ 3 أغسطس، ويحمل نافذة سياق متعددة الوسائط تتسع لمليون توكن. أما Qwen 3.8، بوصفه اسمًا مستقلًا، فهو الإصدار المفتوح من الجيل نفسه — وأهم ما فيه هو Qwen3.8-2.4T-A95B، وهي الأوزان التي نشرتها Alibaba في 12 أغسطس بموجب ترخيص مخصص. إنهما ليسا مجرد نسخة أرخص ونسخة أرقى؛ بل هما العقل نفسه يُباع بطريقتين، وقد بدأت جولة من التدريب اللاحق في سبتمبر تفصل بين النسختين. توضح هذه المقالة أيّ "Qwen 3.8" تتعامل معه فعلًا، وما الذي غيّره تحديث 0902، وأي طريق — استئجار واجهة البرمجة أو تشغيل الأوزان — ينبغي أن تسلكه اليوم.

الثنائي الذي ليس تنافسًا

أما قبل التواريخ وبطاقات الأسعار، فإليك المعمارية: يتشارك Qwen3.8-Max وQwen3.8-2.4T-A95B في تصميم MoE دقيق الحبيبات: 512 خبيرًا لكل طبقة (10 خبراء موجَّهين إضافةً إلى خبير مشترك واحد)، عبر 92 طبقة في مكدس هجين، تستخدم 69 منها الانتباهَ الخطي — Gated DeltaNet المدمج مع الانتباه المُبوَّب — مع تعشيق الانتباه الكامل فيما بينها للعمل على السياقات الطويلة. ولهذا يمكن لبطاقة النموذج أن تدّعي دعم سياق مليون رمز عبر API، ولهذا تصل النسخة المفتوحة إلى سياق أصلي يبلغ 262K يمتد نحو المليون مع إعدادات التقديم الصحيحة. أما الاختلافات بين الاسمين فليست في معمارية الأوزان؛ بل عند الحواف، وقد تحرّكت الحواف منذ 2 سبتمبر.

• المعاملات — Qwen3.8-Max: 2.4T إجمالًا / ~95B نشطًا، MoE. Qwen3.8-2.4T-A95B: نفس النواة، نفس عدد المعاملات النشطة.

• التوفير — Qwen3.8-Max: واجهة برمجة تطبيقات مستضافة، متاحة منذ 3 أغسطس، وتم تحديثها إلى Qwen3.8-Max-0902 في 2 سبتمبر. Qwen3.8-2.4T-A95B: أوزان قابلة للتنزيل، نُشرت لأول مرة في 12 أغسطس، ولا يوجد إصدار أحدث منذ ذلك الحين.

• نمط الإدخال — Qwen3.8-Max: إدخال النصوص والصور والفيديو. Qwen3.8-2.4T-A95B: نص فقط.

• التحكم في الاستدلال — Qwen3.8-Max: خيارات لتبديل التفكير، بما في ذلك وضع عدم التفكير. Qwen3.8-2.4T-A95B: التفكير مفعّل دائمًا، مع مقبض جهد الاستدلال فقط (منخفض / مرتفع / مرتفع للغاية).

{{1}}الأدوات — Qwen3.8-Max: استدعاء الدوال الأصلي، خمس أدوات مدمجة، وإخراج منظم. Qwen3.8-2.4T-A95B: لا توجد طبقة أدوات أصلية؛ ما تحصل عليه يعتمد على إطار العمل الاستدلالي الذي تقدمه به.{{/1}}

ما الذي غيّره تحديث 2 سبتمبر

إصدار 0902 هو تمريرة ما بعد التدريب، لا بنية معمارية جديدة. وجّهت Alibaba هذا الإصدار نحو الأمرين اللذين عُرِف بهما إصدار Qwen3.8-Max سلفًا — البرمجة و«cowork»، وهو اسمها للعمل الوكيل والمكتبي الطويل الأمد — والأرقام التي جاءت في فلكه هي السبب في أن هذا التحديث يستحق الاهتمام. فعلى لوحة المتصدّرين المستقلة Code Arena: WebDev، ظهر إصدار Qwen3.8-Max-0902 لأول مرة برصيد 1,691 Elo، بفارق 22 نقطة عن الإصدار السابق، بما يكفي ليحتل المركز الأول فور وصوله. وتصفه Alibaba أيضًا بأنه النموذج الأعلى درجةً على حدّ باريتو للتكلفة والأداء في تلك اللوحة، بمعدل موزون يبلغ نحو 5 دولارات لكل مليون توكن — أي السعر المعلن بين دولارين و6 دولارات بعد ترجيحه وفق حركة الوكلاء الكثيفة المخرجات، وهو ما يقارب ربع تكلفة استدعاءً مماثلًا إلى نموذج متطوّر في مكان آخر. وهذه الأرقام مزيج ينبغي للقارئ ألّا يخلط بين مكوّناته: نتيجة 1,691 Elo جاءت من ساحة مستقلة؛ أمّا تأطير حدّ باريتو فيمثّل توصيف Alibaba الخاص لتلك اللوحة المستقلة.

تقييمات علي بابا الداخلية لإصدار 0902، المُبلَّغ عنها من البائع ولم يتم إعادة إنتاجها، تُظهر الاتجاه نفسه: Terminal-Bench 3.0 يرتفع من 11.3 إلى 29.0، وProgramBench من 10.5 إلى 28.0، وJobBench من 53.4 إلى 64.0، وWorkArena Elo من 1,348 إلى 1,468. اقرأ هذه الأرقام على أنها تعني "أن التحديث حرّك محوري الوكلاء والبرمجة"، وليست نتائج مُتحققًا منها. على جانب الذكاء العام، مؤشر الذكاء لدى Artificial Analysis يضع Qwen3.8-Max عند 56 — رقم تنافسي، لكنه ليس السبب في اللجوء إليه؛ نتائج البرمجة والوكلاء هي السبب.

الجزء الذي أغفلته معظم التغطيات هو أن التدريب اللاحق بتاريخ 0902، حتى لحظة كتابة هذا النص، متاح عبر الـ API فقط. لم تنشر Alibaba نقطة تحقق مفتوحة للنموذج المحدَّث — فالأوزان Qwen3.8-2.4T-A95B على Hugging Face ما زالت تعود إلى إصدار 12 أغسطس. هذا يعني أن Qwen3.8-Max المستضاف والنواة القابلة للتنزيل لم يعودا النموذج نفسه بالطريقة التي كانا عليها في منتصف أغسطس. الـ API يتضمّن التدريب اللاحق الخاص بشهر سبتمبر؛ أما الأوزان فلا تتضمنه. إذا كان سببك الوحيد لتشغيل الإصدار المفتوح هو إعادة إنتاج ما يفعله النموذج الرئيسي بدقة، فإن هذا الافتراض توقف عن كونه صحيحاً بهدوء منذ الثاني من سبتمبر.

المواضع الخمسة التي يختلفون فيها فعلًا

ضع البنية المشتركة جانبًا وستصطف الاختلافات العملية بوضوح. الطرائق هي الفلتر الأول: إذا كان عبء عملك يتضمن صورًا أو فيديو — لقطات شاشة، مخططات، مستندات تحتوي أشكالًا، إطارات فيديو — فإن Qwen3.8-Max هو الوحيد الذي يقبلها، ونافذته الأصلية بسعة مليون رمز وليست امتدادًا. الأوزان المفتوحة نصية فقط. التحكم في الاستدلال هو الثاني: واجهة برمجة التطبيقات المستضافة يمكن أن تعمل مع إيقاف التفكير، وهو أمر مهم للاستخراج الحساس للتأخير والكبير الحجم حيث تكون سلسلة التفكير عبئًا خالصًا؛ البناء المفتوح لا يمكنه إيقافه. الأدوات هي الثالث: استدعاء الدوال، والأدوات الخمسة المدمجة، ووضع JSON كلها جزء من المنتج المستضاف، بينما يعتمد البناء المفتوح على ما توفره طبقة الخدمة لديك.

السياق أكثر دقة مما توحي به ورقة المواصفات. يمكن لكلا الجانبين الوصول إلى حوالي مليون رمز تقريبًا، لكن النموذج المستضاف يفعل ذلك بشكل أصلي مع إدخال متعدد الوسائط، بينما السياق الأصلي البالغ 262 ألف رمز في النسخة المفتوحة يجب توسيعه عبر الإعدادات، وكل رمز في تلك النافذة الموسعة هو نص. تختلف أيضًا حدود الإخراج — تسمح الواجهة البرمجية بما يصل إلى حوالي 131 ألف رمز إخراج، وعادةً ما تُهيأ النسخة المفتوحة إلى سقف مماثل، لكن السقف العملي على الجانب المفتوح تحدده حزمة الخدمة لديك، وليس النموذج.

ما التكلفة الفعلية لكل مسار

هنا يتوقف الاثنان عن كونهما قابلين للمقارنة تمامًا. لدى Qwen3.8-Max سعر معلن: 2.00 دولار لكل مليون رمز إدخال، و6.00 دولارات لكل مليون رمز إخراج، و0.25 دولار لكل مليون رمز إدخال مخبأ. ولأن OrcaRouter يمرر أسعار المزودين المعلنة دون أي زيادة، فهذا هو السعر الذي تدفعه هنا، وعندما تغيّره Alibaba يُحدَّث الرقم الجديد في اليوم نفسه. لقطة 0902 مثبتة بشكل منفصل باسم qwen/qwen3.8-max-0902 للفرق التي تريد سلوكًا قابلًا للتكرار — نفس السعر، ونفس القدرات، ولكن بنقطة تفتيش ثابتة بدلًا من النموذج المتغيّر. على حركة مرور OrcaRouter، يبلغ متوسط الوقت حتى أول رمز خلال سبعة أيام لـ Qwen3.8-Max نحو 2 إلى 4 ثوانٍ، وتُظهر قياسات Artificial Analysis نحو 45 إلى 50 رمز إخراج في الثانية: ليس بطيئًا، لكنه مطيل، ولهذا السبب قد تستهلك المهام الوكيلية على هذا النموذج أعداد رموز مدهشة على الرغم من السعر المنخفض.

ليس لدى Qwen3.8-2.4T-A95B سعر قائمة، لأن الثمن هو بنيتك التحتية. تبلغ أوزان BF16 حوالي 4.9 تيرابايت، وحتى الإصدار الرسمي FP8 يبلغ حوالي 2.4 تيرابايت، لذا فهذا عتاد بمقياس رفوف الخوادم: أصغر إعدادات العرض الموثقة تبدأ من نحو ثماني وحدات معالجة رسومية B300 أو GB300، كما أن رف GB300 NVL72 الكامل هو النشر المرجعي. يغيّر التكميم العدواني الحد الأدنى — فإصدار NVFP4 يتسع في حوالي 1.3 تيرابايت، بينما يضغط تكميم Unsloth الطبقي بتة واحدة النموذج إلى نحو 397 جيغابايت، وهو ما يجعل أخيرًا عقدة واحدة مجهزة تجهيزًا جيدًا أمرًا ممكنًا — لكن كل مسار من هذه المسارات يفترض أنك تشغّل وحدات معالجة رسومية بمقياس مركز بيانات. أما المضيفون الخارجيون الذين يقدمون نقطة التحقق المفتوحة، فسيبيعونك التوكنات بسعر أقل من سعر التوكنة في Max، لكنك في المقابل تتخلى عن الإدخال متعدد الوسائط، والوضع غير التفكيري، والأدوات الأصلية، والتدريب اللاحق 0902، ولم يُنشر بعد أي معيار مستقل لنقطة التحقق القابلة للتنزيل نفسها. بطاقة النموذج من Alibaba صريحة بشأن العلاقة: فهي تصف Qwen3.8-Max بأنه الإصدار الرسمي المبني على Qwen3.8-2.4T-A95B، مضيفًا إدخال الرؤية، ودعم الوضع غير التفكيري، وسياقًا افتراضيًا يبلغ 1M، وأدوات مدمجة فوق النواة المفتوحة.

أرقام مستقلة مقابل ادعاءات البائعين

تتسم مصداقية المصادر هنا بأهمية أكبر مما هي عليه في معظم المقارنات، لأن الجانبين يختلفان اختلافًا كبيرًا في عمر الأدلة. فقد حصل Qwen3.8-Max على تقييم مستقل: نتيجة Code Arena: WebDev 1,691 لبناء 0902 ومؤشر الذكاء 56 من Artificial Analysis هما قياسان من طرف ثالث، والتسعير الذي يجعل ادعاء حدود باريتو (Pareto) مثيرًا للاهتمام هو بطاقة أسعار منشورة. أما Qwen3.8-2.4T-A95B فلا يملك ذلك بعد — فجدول المعايير الذي نشرته Alibaba يصف نواة فئة Max، وليس تشغيلًا مستقلاً لنقطة التحقق القابلة للتنزيل، لذا فإن الجانب المفتوح من هذه المقارنة لا يزال قائمًا إلى حد كبير على "قول البائع إن النواة تسجل نتائج بهذا المستوى". وإذا كنت تختار بينهما بناءً على القدرات، فتعامل مع الأرقام الأبرز للأوزان المفتوحة باعتبارها ادعاءات إلى أن يتحقق منها طرف ثالث.

من الذي يجب أن يختار ماذا

يُستنتج القرار من القائمة أعلاه. اختر Qwen3.8-Max المستضاف — اليوم، وتحديدًا إصدار 0902 — عندما تحتاج إلى ما بعد التدريب الصادر في سبتمبر، أو إدخال الصور أو الفيديو، أو وضع عدم التفكير، أو الأدوات الأصلية والمخرجات المنظمة، أو نافذة مليون توكن دون إنشاء بنية تحتية. ذلك هو الموقع المتقدم في البرمجة والوكلاء، وبسعر $2/$6 مع إدخال مخبأ بسعر $0.25، فهو تنافسي بقوة مقابل ما يقدمه.

اختر Qwen3.8-2.4T-A95B عندما تفوق السيطرة الراحة: إذا كنت تحتاج الأوزان على أجهزتك الخاصة أو عبر مزوّد تديره أنت بالفعل، أو تريد نقطة تحقق ثابتة يمكنك تدقيقها وإعادة إنتاجها، أو إذا كان حجم استخدامك المستمر يجعل التكلفة لكل رمز (per-token) هي الحدّ المهيمن وكنت مستعدًا لتشغيل نموذج خليط الخبراء (MoE) بحجم 2.4T. اقبل قائمة المقايضات — نصّ فقط، والتفكير يعمل دائمًا، ولا أدوات أصلية، ولا تدريب لاحق 0902 بعد — وتحقق من شروط الترخيص لفئة إيراداتك، لأن ترخيص Qwen3.8-Max المخصص ليس Apache 2.0 ويضيف شروطًا للمشغّلين التجاريين الكبار.

إذا كان عبء عملِك مرتفع الحجم، أو يعتمد على وحدة معالجة رسومية واحدة، أو حساسًا لزمن الاستجابة، فقد لا يكون أيٌّ من هذين الخيارين هو المسار المناسب — فنسخة هذا الجيل ذات الـ27 مليار معلمة، Qwen3.8-27B، هي المصمَّمة لتلك الحالة، وهي مُغطّاة بشكل منفصل في مقارنتنا بين Qwen3.8-27B وQwen3.8-Max.

كيف تجرب الاثنين دون أن تخاطر بكل رصيدك؟

الطريقة السليمة لإجراء هذا الاستدعاء هي تشغيل كلا الطرفين على استفساراتك الخاصة، وهنا تثبت طبقة التوجيه قيمتها بدلًا من أن تكون إضافةً مرتجلة. يقع كلا النموذجين Qwen3.8-Max ولقطة Qwen3.8-Max-0902 الثابتة خلف نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI على OrcaRouter، لذا فإن التحوّل بين النموذج الرئيسي المتجدّد والنسخة المرجعية القابلة للتكرار هو مجرد تغيير معرّف النموذج، وليس إعادة نشر. عندما يقرر فريق إحضار الأوزان المفتوحة إلى بيئته الداخلية، يمكن للغة التوجيه الخاصة بالمجال أن تقف واجهةً أماميةً لنقطة نهاية vLLM أو SGLang مستضافة ذاتيًا تقدّم Qwen3.8-2.4T-A95B، وتضعها في نفس مخطط الاستدعاءات — بحيث يُوجَّه الجزء الأكبر من حركة المرور إلى نشرك الخاص، بينما تُدرَج الاستفسارات الصعبة وطلبات الوسائط المتعددة إلى Qwen3.8-Max المستضاف، مع التحويل التلقائي عند الفشل بينهما. تجربة نسخة جديدة بهذه الطريقة تكلف تغيير إعدادات بدلًا من ترحيل كامل، وهذا بالضبط ما تريده عندما لا يزال جانبا هذه المقارنة يتحرّكان بسرعتين مختلفتين.

الخلاصة

إن Qwen3.8-Max و Qwen 3.8 ليسا نموذجين يتنافسان على المهمة نفسها؛ بل هما نواة واحدة تحتوي على 2.4 تريليون معامل، تُقدَّم كواجهة برمجة تطبيقات (API) مستأجرة وكأوزان قابلة للتنزيل، وقد جعل تحديث 2 سبتمبر هذين التسليمين يعنيان أمرين مختلفين. استأجر واجهة الـ API، وستحصل على التدريب اللاحق 0902 الذي تصدّر في Code Arena: WebDev، مع الرؤية، ووضع عدم التفكير، وأدوات أصلية، ونافذة مليون توكن أصلية، بسعر $2/$6 مع $0.25 للإدخال المخزّن مؤقتًا. أما تشغيل الأوزان المفتوحة فيمنحك البنية نفسها مجمّدة عند حالتها في 12 أغسطس — نص فقط، والتفكير مفعّل دائمًا — دون نتائج مستقلة بعد، وفاتورة عتاد لمراكز البيانات. إذا كانت مكاسب سبتمبر في الترميز والمهام الوكيلية تهمّك، فواحد فقط من الاسمين يملكها اليوم. وإذا كان التحكم القابل للتكرار أهمّ، فواحد فقط من الاسمين يبقى لك.