Qwen

核心特性

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  2.4 万亿参数规模： Qwen 3.8-Max 总参数 2.4 万亿、激活参数 950 亿，在编程、办公、科研和长周期任务上实现全面能力提升。
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  开源权重发布： 这是 Qwen-Max 级别模型首次开源权重，下周即可获取。
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  端到端任务完成： 对复杂任务输出可靠交付物，而不是只给零散答案。
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  自进化反馈闭环： 无论是代码框架、研究方法还是竞赛提交，Qwen 3.8-Max 都能通过迭代循环持续自我改进。
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  自主编程框架： 它管理完整的工程闭环，包含问题状态机、任务调度器、监控器和看门狗，任务流转遵循 ready → leased → active 状态。
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  GitHub 集成： 模型可以在公开仓库中认领 issue、执行 agent 任务，并循环处理代码、测试、预览和日志。
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  API 访问： 用户可通过 QwenCloud API 以编程方式调用 Qwen 3.8-Max。

目标用户

Qwen 3.8-Max 适合需要自主编程助手的开发者和工程团队，尤其是那些要处理大型、多日项目的场景。它也面向需要反复实验和优化方法的科研人员，以及需要可靠端到端交付复杂工作的专业人士。对于通过 API 构建自定义 AI 工作流的团队来说，这个模型的集成能力同样很有价值。

如何使用 Qwen？

通过 QwenCloud 即可访问 Qwen 3.8-Max，直接调用 API。想上手体验的话，可以打开 chat.qwen.ai 的 Qwen Studio 直接对话。开发者也可以关注下周的开源发布，并查看公开 GitHub 仓库 qwen-code-dev-bot/oh-my-cli，亲眼看看自主编程框架是怎么跑的。完整文档和配置说明请参考 Qwen 官网。

效果评价

Qwen 3.8-Max 在自主 AI 编程领域迈出了重要一步，展示了无需人工干预即可管理多日项目的能力。自进化反馈闭环的设计尤其值得关注——它不是机械执行固定计划，而是通过测试和迭代主动优化自己的方法。把 Max 级模型的权重开源，对社区采用和透明度来说也是一步好棋。虽然官方博客主要聚焦编程基准测试，但底层架构暗示它在科研和专业工作流中都有广泛的适用潜力。对于想让 AI 从单轮问答走向真正长周期执行的团队来说，Qwen 3.8-Max 值得认真评估。