Qwen3.8 هو النموذج الرائد الجديد من علي بابا بـ2.4 تريليون معامل، أُعلن عنه في 19 يوليو 2026، مع وعدٍ بإتاحة الأوزان المفتوحة «قريبًا» ونسخة Max-Preview يمكنك استدعاؤها اليوم. ما لا يملكه هو أي اختبار معياري منشور واحد. تصف علي بابا النموذج بأنه «يأتي في المرتبة الثانية بعد Fable 5 فقط» — وهذا ادعاء المورّد نفسه، وليس نتيجة قياس فعلية، والفرق هنا أهم من المعتاد.
ما الذي أعلنته علي بابا فعلاً
كل ما تم التحقق منه بشأن Qwen3.8 يعود إلى مصدر واحد: إعلان علي بابا في 19 يوليو 2026. وإليك ما يقوله فعلاً:
- Qwen3.8 موجود فعلاً، بـ2.4 تريليون معامل
- الأوزان ستصبح مفتوحة «قريبًا» — دون تاريخ محدد
- Qwen3.8-Max-Preview متاح الآن مباشرة
- الوصول يتم عبر Token Plan وQoder وQoderWork التابعة لعلي بابا
- تصف علي بابا النموذج بأنه «أحد أقوى النماذج المتاحة اليوم، متوافق مع نماذج الذكاء الاصطناعي الحدودية الرائدة، ويأتي في المرتبة الثانية بعد Fable 5 فقط»
هذه النقطة الأخيرة هي تموضع تسويقي، وليست نتيجة فعلية. احرص على الفصل بين الاثنين.
التوقيت يستحق وقفة. Qwen3.8 هو رابع إطلاق حدودي خلال أحد عشر يومًا — Grok 4.5 في 8 يوليو، وGPT-5.6 في 9 يوليو، والآن هذا. كما يأتي بعد أربعة أيام من موافقة الجهات التنظيمية الصينية على تكامل Apple–Alibaba Qwen في 15 يوليو، لذا كان الاهتمام بعلامة Qwen مرتفعًا بالفعل عندما صدر الإعلان.
Qwen3.8 مقابل Qwen3-8B: ليسا النموذج نفسه
من المفيد توضيح هذا مبكرًا، لأن محركات البحث تخلط حاليًا بين الاثنين. Qwen3.8 هو النموذج الرائد من علي بابا بـ2.4 تريليون معامل الذي أُعلن عنه اليوم. أما Qwen3-8B فهو نموذج كثيف بـ8 مليارات معامل من سلسلة Qwen3، متاح للتحميل على Hugging Face منذ عام 2025. الاسمان متشابهان في الشكل، لكن الفارق في الحجم يبلغ نحو 300 ضعف.
ما نعرفه مقابل ما لا نعرفه (بعد)
لا أحد يعرف حتى الآن مدى جودة Qwen3.8 فعلاً، بما في ذلك المقالات التي تدّعي معرفة ذلك. لذا إليك ثلاث فئات مفصولة بوضوح.
حقائق Qwen3.8 المؤكدة (رسميًا من علي بابا، 2026-07-19)
| حقيقة Qwen3.8 | ما أكدته علي بابا |
|---|---|
| النموذج المُعلن عنه | Qwen3.8 |
| عدد المعاملات | 2.4 تريليون |
| الأوزان المفتوحة | موعودة، «ستصبح مفتوحة الأوزان قريبًا» |
| توفر النسخة التجريبية | Qwen3.8-Max-Preview متاح الآن مباشرة |
| منافذ الوصول | Token Plan وQoder وQoderWork |
| حالة التطوير | «في تطور مستمر»، بحسب علي بابا |
| التموضع التسويقي للمورّد | «يأتي في المرتبة الثانية بعد Fable 5 فقط» — ادعاء علي بابا، وليس نتيجة مستقلة |
اختبارات Qwen3.8 المعيارية والتسعير والمواصفات: ما لم يُنشر بعد
| مجهول بخصوص Qwen3.8 | الحالة حتى 19 يوليو 2026 |
|---|---|
| أي نتيجة اختبار معياري لـQwen3.8 | لم يُنشر أي شيء |
| تاريخ إصدار الأوزان المفتوحة | «قريبًا»، دون تاريخ محدد |
| الترخيص | لم يُعلن عنه |
| تسعير كل رمز (token) | غير معلن للعموم |
| المعاملات النشطة / إعدادات MoE | غير مُفصح عنها |
| نافذة السياق والحد الأقصى للمخرجات | لم تُعلن |
| النمط (متعدد الوسائط؟) | لم يُعلن |
| بطاقة نموذج على Hugging Face | تم التحقق من غيابها |
| إدراج في OpenRouter | تم التحقق من غيابه (76 نموذج Qwen مدرجًا، وليس من بينها 3.8) |
| التوفر الإقليمي (الاتحاد الأوروبي/الولايات المتحدة) | غير محدد |
| تقييم مستقل | لا يوجد بعد — يُتوقع خلال أيام |
غياب بطاقة النموذج وعدم وجود إدراج على OpenRouter هما أقوى دليل متاح على أن الأوزان المفتوحة لم تُطلق فعليًا بعد.
بديل موسوم: Qwen3.7-Max (الجيل السابق — وليس Qwen3.8)
كل رقم أدناه يخص Qwen3.7-Max، الجيل السابق. لا شيء منه نتيجة لـQwen3.8، ولا شيء منه توقّع. إنه موجود هنا لتعرف نوعية المختبر الذي يقدّم هذا الادعاء.
| مقياس Qwen3.7-Max (أُعلن في 2026-05-20) | القيمة |
|---|---|
| مؤشر Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 | 56.6 — المركز 5 عالميًا، الأول بين النماذج الصينية (رقم يخص Qwen3.7-Max) |
| السياق / الحد الأقصى للمخرجات | مليون رمز / 65,536 (رقم يخص Qwen3.7-Max) |
| التسعير | 2.50$ إدخالاً / 7.50$ إخراجاً لكل مليون، مع خصم 90% على الإدخال المخزّن مؤقتًا (رقم يخص Qwen3.7-Max) |
| الأوزان | مغلقة، عبر API فقط — بلا GGUF، وبلا نقطة تفتيش على HF (يخص Qwen3.7-Max) |
| SWE-bench Verified / SWE-Pro / SWE-Multilingual | 80.4 / 60.6 / 78.3 (أرقام تخص Qwen3.7-Max) |
| SciCode / Terminal Bench 2.0-Terminus | 53.5 / 69.7 (أرقام تخص Qwen3.7-Max) |
| معدل الهلوسة | 22.9%، الأدنى بين النماذج الحدودية (رقم يخص Qwen3.7-Max) |
| التشغيل المستقل | حتى نحو 35 ساعة (رقم يخص Qwen3.7-Max) |
| توافق واجهة API | مواصفات OpenAI وAnthropic (يخص Qwen3.7-Max) |
2.4 تريليون معامل: أكبر نموذج مفتوح الأوزان تم الوعد به على الإطلاق
يمتلك Qwen3.8 2.4 تريليون معامل، بحسب إعلان علي بابا. وإذا أطلقت علي بابا هذه الأوزان فعلاً، فسيجعل ذلك النموذج أكبر بنحو 1.5 ضعف من أي نموذج مفتوح الأوزان صدر حتى الآن — وحامل الرقم القياسي الحالي هو DeepSeek V4 Pro بـ1.6 تريليون معامل. أما بقية النماذج المفتوحة فتقع جميعها دون تريليون معامل بكثير.
أكبر النماذج مفتوحة الأوزان حسب عدد المعاملات (2026)
جدول البيانات
| Parameters (billions) | Parameters (B) |
|---|---|
| Qwen3.8 (موعود به) | 2400 |
| DeepSeek V4 Pro | 1600 |
| Kimi K2.7 | 1000 |
| GLM-5.2 | 744 |
| DeepSeek-V3.2 | 685 |
تحفّظ واحد قبل أن تنبهر بهذا الرقم. لم تكشف علي بابا عن عدد المعاملات النشطة أو إعدادات خليط الخبراء (MoE)، لذا فإن رقم 2.4 تريليون هو رقم عنوان رئيسي، وليس رقم حساب فعلي. وللمقارنة، فإن نموذج DeepSeek V4 Pro بـ1.6 تريليون معامل ينشّط فقط نحو 49 مليار معامل لكل رمز — أي نحو 3% من الشبكة — وهذا ما يجعل تشغيله بتكلفة معقولة أصلاً. النموذج المتناثر (sparse) بحجم 2.4 تريليون والنموذج الكثيف (dense) بالحجم نفسه مختلفان تمامًا من حيث تكلفة التشغيل، ولا نعرف حاليًا أيهما هذا النموذج. إذا أردت الاطلاع على الوضع الحالي لهذا المجال، فإننا نتابع أين يحتل Qwen مكانته بالفعل بين نماذج اللغة مفتوحة المصدر، كما أن GLM 5.2، الإصدار الصيني الكبير الآخر مفتوح الأوزان، يمنحك فكرة عن شكل هذه الفئة حين تُطلق فعلاً.
أوزان Qwen3.8 المفتوحة: الانعطافة التي لا يتحدث عنها أحد
وعدت علي بابا بأوزان مفتوحة لـQwen3.8، لكنها لم تُعلن عن تاريخ أو ترخيص. يبدو هذا أمرًا اعتياديًا إلى أن تنظر إلى تاريخ هذه العائلة من النماذج — وهو بالضبط ما ستتجاهله معظم التغطيات الصحفية ليوم الإطلاق الأول.
أمضت علي بابا جيلين كاملين في بناء انقسام متعمد: نماذج عمل مفتوحة الأوزان للجميع، ونموذج رائد مغلق في القمة.
| الجيل | الأوزان | ملاحظات |
|---|---|---|
| Qwen 3.5 (0.8B–397B-A17B) | مفتوحة، Apache 2.0 | صدرت العائلة كاملة للعموم |
| Qwen 3.6 (27B كثيف، 35B-A3B خليط خبراء) | مفتوحة، Apache 2.0 | استمر النمط نفسه |
| Qwen3.7-Max | مغلقة | عبر API الخاص بـDashScope فقط. بلا GGUF، وبلا نقطة تفتيش على Hugging Face |
ثم يأتي Qwen3.8 ليعِد بأوزان مفتوحة عند المستوى الحدودي. اقرأ هذا التسلسل مجددًا: أغلقت علي بابا مستوى النموذج الرائد لجيلين متتاليين، والآن تقول إنها ستفتح أكبر نموذج بنته على الإطلاق.
إذا حدث ذلك فعلاً، فهو انعطافة استراتيجية حقيقية، وهو الخبر الفعلي هنا — وليس عدد المعاملات. كما أنه يضع ضغطًا حقيقيًا على كل مختبر يعتمد أوزانًا مغلقة ويتعامل مع فكرة «المستوى الحدودي يبقى مغلقًا» كقاعدة صناعية راسخة.
التحفظ الصادق: الترخيص لم يُعلن عنه بعد. اعتماد Apache 2.0 في 3.5 و3.6 سابقة مشجعة، لكن السابقة ليست التزامًا. فترخيص مجتمعي مقيّد على نموذج بـ2.4 تريليون معامل قد يستوفي تقنيًا شرط «الأوزان المفتوحة» بينما يغيّر فعليًا ما يمكنك القيام به.
هل يمكنك فعلاً تشغيل Qwen3.8 بنفسك؟ (الإجابة الصادقة: لا)
لا — ليس على أجهزة المستهلكين، وواقعيًا ليس ضمن ميزانية وحدات معالجة الرسومات (GPU) لشركتك الناشئة أيضًا، حتى بعد إطلاق الأوزان. حتى نموذج DeepSeek-V3.2 بـ685 مليار معامل يصفه من قاموا بتجربته بأنه مشروع بنية تحتية حقيقي للاستضافة الذاتية. وQwen3.8 أكبر من ذلك بنحو 3.5 ضعف.
إذن فإن «الأوزان المفتوحة» عند 2.4 تريليون معامل لا تعني أنك ستُشغّل هذا النموذج بنفسك. إليك ما تحصل عليه فعليًا:
- يمكن لمزوّدي خدمات الاستدلال (inference) استضافته، وهو ما يعني منافسة في الأسعار، وبالتالي انخفاض تكلفة كل رمز بالنسبة لك
- تصبح عمليات النشر السيادية والمنظّمة والمعزولة عن الشبكة (air-gapped) ممكنة لأول مرة عند هذا المستوى
- يحصل الباحثون والقائمون بالضبط الدقيق (fine-tuning) على وصول إلى نموذج أساسي بحجم حدودي
- هذا لا يعني أنه سيعمل على جهازك، أو على وحدة A100 واحدة لديك، أو واقعيًا ضمن ميزانية وحدات GPU لشركتك الناشئة
في الوقت الحالي، لا تتوفر النسخة التجريبية إلا على منصات تديرها علي بابا، وبموجب قانون الاستخبارات الوطني الصيني، فإن علي بابا ملزمة بالتعاون مع طلبات البيانات الحكومية. وقد جذبت Qoder تحديدًا تدقيقًا أمنيًا من مراجعين غربيين.
الفارق الدقيق الذي لا يربط أحد بينه: هذا القلق يتعلق بـواجهة API المستضافة، وليس بالأوزان المستضافة ذاتيًا والعاملة على بنية تحتية أمريكية أو أوروبية. وهذا بالضبط سبب كون وعد الأوزان المفتوحة، وليس النسخة التجريبية، هو الجزء الأهم من هذا الإعلان بالنسبة لأي جهة لديها التزامات بشأن إقامة البيانات.
إذا كنت تخطط بناءً على ذلك، فإن دليلنا الشامل حول أطر العمل للبناء على النماذج مفتوحة الأوزان يغطي طبقة التنسيق التي ستحتاج إلى تجهيزها قبل وصول الأوزان.
كيف تجرّب Qwen3.8-Max-Preview اليوم
Qwen3.8-Max-Preview متاح الآن مباشرة. توجد ثلاث طرق للوصول إليه، جميعها تديرها علي بابا:
- Token Plan — وصول مُجمّع لواجهة API من علي بابا
- Qoder — منصة البرمجة من علي بابا
- QoderWork — منصة الوكلاء من علي بابا
ما هو متاح الآن مقابل ما هو قادم
| المرحلة | الحالة | ما تحصل عليه فعليًا | لمن يناسب |
|---|---|---|---|
| الآن — Qwen3.8-Max-Preview | متاح (2026-07-19) | وصول عبر API من خلال Token Plan وQoder وQoderWork. سعر كل رمز غير معلن للعموم. لا إدراج على OpenRouter، ولا بطاقة نموذج على HF، ولا تأكيد لإطلاق عام (GA) على DashScope | الفرق التي تستخدم بالفعل بنية وكيل (agent harness) وتريد برمجة قريبة من المستوى الحدودي دون الوصول إلى Fable 5، وتقبل نقطة نهاية مستضافة لدى علي بابا |
| قريبًا — الأوزان المفتوحة | موعودة، دون تاريخ | نقاط تفتيش (checkpoints) قابلة للتحميل. الترخيص لم يُعلن. تُستهلك واقعيًا عبر مزوّدي الاستدلال، وليس عبر أجهزة محلية | الجهات التي تستضيف ذاتيًا ببنية تحتية جادة، والقائمون بالضبط الدقيق، والمؤسسات ذات القيود السيادية أو المتعلقة بإقامة البيانات |
| غير متاح | — | اختبارات معيارية مستقلة، تسعير منشور، نافذة سياق مؤكدة، نمط مؤكد، توفر معلن في الاتحاد الأوروبي/الولايات المتحدة | أي جهة تحتاج إلى تبرير عملية ترحيل بالأرقام — عليها الانتظار |
استدعاؤه عبر الكود
كان Qwen3.7-Max متوافقًا مع مواصفات واجهتي API الخاصتين بـOpenAI وAnthropic، لذا كان استبدال الـbase-URL كافيًا وحده. أما توافق Qwen3.8 فهو غير مؤكد — تعامل مع هذا كنمط يجب التحقق منه، وليس كنقطة نهاية عاملة فعليًا.
# نمط من حقبة Qwen3.7-Max. سطح API الخاص بـQwen3.8-Max-Preview ومعرّف النموذج
# غير مؤكدين - تحقق من وثائق Alibaba Cloud الحالية قبل نشر هذا الكود.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-max-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for readability."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)بما أنه عميل بشكل OpenAI، فإنه يندمج في معظم بنى الوكلاء (harnesses) دون تعديل — بما في ذلك وكلاء البرمجة التي ستربط هذا النموذج بها فعليًا. وإذا أردت أن يصل إلى أنظمتك الخاصة، يمكنك إتاحة أدواتك الخاصة عبر خادم MCP وتوجيه الوكيل إلى ذلك.
تسعير واجهة Qwen3.8: كم قد يكلّف
لم يُنشر أي سعر لـQwen3.8. نقطة المرجع الوحيدة القابلة للدفاع عنها هي الجيل السابق: 2.50$ إدخالاً / 7.50$ إخراجاً لكل مليون رمز، مع خصم 90% على الإدخال المخزّن مؤقتًا (رقم يخص Qwen3.7-Max). لو حمل الجيل 3.8 تسعيرًا مماثلاً، فسيكون عند نحو نصف سعر GPT-5.6 Sol وربع سعر Fable 5. هذه نقطة مرجعية، وليست توقعًا — واقرأ القسم التالي قبل أن تبني عليها أي دراسة جدوى تجارية.
Qwen3.8 مقابل Claude Fable 5: إلى أي درجة يجب أن تأخذ ادعاء علي بابا على محمل الجد؟
تقول علي بابا إن Qwen3.8 «يأتي في المرتبة الثانية بعد Fable 5 فقط». لا يوجد أي اختبار معياري منشور يدعم هذا الادعاء — إنه تموضع تسويقي، وليس نتيجة قياس فعلية. إليك القراءة المنصفة من الاتجاهين.
الحجة لصالح أخذ الادعاء على محمل الجد نسبيًا. سجّل Qwen3.7-Max نتيجة مقاسة بشكل مستقل بلغت 56.6 على مؤشر Artificial Analysis Intelligence Index — المركز 5 عالميًا والأول بين النماذج الصينية (كلا الرقمين يخصان Qwen3.7-Max). فمختبر بهذا الجيل السابق يقول إن نموذجه القادم يأتي في المرتبة الثانية بعد Fable 5 فقط لا يقدّم ادعاءً سخيفًا بشكل واضح — وهذا موقف مختلف تمامًا عن جهة تدخل المجال لأول مرة وتعلن تكافؤًا حدوديًا.
الحجة ضد الادعاء. هذا رقم أبلغ عنه المورّد نفسه، دون اختبار معياري محدد بالاسم، ودون منهجية، ودون تقييم مستقل. كما أن معيار Fable 5 الذي تستهدفه علي بابا هو 80.4 على SWE-Bench Pro — وهو ليس نفس الاختبار الذي حقق فيه Qwen3.7-Max نتيجة 80.4 على SWE-bench Verified. رقم مطابق، اختبار مختلف، ودرجة صعوبة مختلفة. وعلى SWE-Bench Pro — الاختبار الوحيد الذي يشتركان فيه فعلاً — سجّل Qwen3.7-Max نتيجة 60.6 (رقم يخص Qwen3.7-Max)، أي أقل بنحو 20 نقطة. أي شخص يقدّم رقمي الـ80.4 على أنهما تعادل إما مرتبك أو يأمل أن تكون كذلك. رأينا النمط نفسه مؤخرًا مع آخر نموذج ادّعى تكافؤًا حدوديًا استنادًا إلى أرقام المورّد.
مفاجأة واحدة لنموذج تكلفتك: تميل نماذج Qwen إلى إصدار عدد أكبر من رموز الإخراج لكل مهمة مقارنة بنظيراتها. استهلك Qwen3.5-27B نحو 98 مليون رمز إخراج لإكمال مؤشر Artificial Analysis Intelligence Index، مقابل 56 مليونًا لـMiniMax-M2.5 و61 مليونًا لـDeepSeek V3.2. رموز الإخراج هي الجانب الأغلى، لذا فإن مقارنات السعر لكل مليون رمز في العناوين الرئيسية تبالغ بشكل منهجي في توفير Qwen. هذه ملاحظة تخص جيل 3.5، وليست قياسًا لـQwen3.8 — لكنها من النوع الذي يضاعف الفاتورة بصمت.
Qwen3.8 مقابل GPT-5.6 وGrok 4.5: أين سيقف من حيث الترتيب
تجاهلت التغطية الصحفية الغربية للإطلاق المنافسين الصينيين بشكل شبه كامل. مقال واحد منتشر على نطاق واسع عن «الأسبوع الفوضوي» الذي أعاد رسم خريطة الذكاء الاصطناعي غطّى GPT-5.6 وGrok 4.5 وFable 5 — ولم يذكر Qwen ولو مرة واحدة. في المقابل، تقف كل من DeepSeek V4-Pro وQwen3.7-Max وKimi K2.6 ضمن نصف نقطة من بعضها البعض على SWE-bench Verified، أي أقل من Claude بنحو 14 نقطة، وبسعر أقل منه بنحو مرتبتين من حيث الحجم (مائة ضعف تقريبًا).
| النموذج | تاريخ الإصدار | السعر (إدخال/إخراج لكل مليون) | أبرز نتيجة برمجية |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5 | 2026-06-09 | 10$ / 50$ | SWE-Bench Pro 80.4؛ DeepSWE 1.1 بنسبة 70% |
| GPT-5.6 Sol | 2026-07-09 | 5$ / 30$ | Agents' Last Exam 53.6؛ AA Coding Agent Index 80 |
| Grok 4.5 | 2026-07-08 | 2$ / 6$ | SWE-Bench Pro بنسبة 64.7% |
| Claude Opus 4.8 | — | — | SWE-Bench Pro بنسبة 69.2% |
| Qwen3.8 | 2026-07-19 (تجريبي) | غير منشور | لم يُنشر بعد |
| Qwen3.7-Max (الجيل السابق) | 2026-05-20 | 2.50$ / 7.50$ | SWE-bench Verified 80.4؛ مؤشر AA Index 56.6 |
لاحظ أسماء الاختبارات المعيارية في هذا الجدول. فهي غير قابلة للتبادل، وسيتعامل جزء كبير من تغطية هذا الأسبوع معها وكأنها كذلك. أما بخصوص جانب Claude من المقارنة، فقد فصّلنا كيف يسجّل Opus 4.8 في الاختبارات البرمجية نفسها.
هل يجب أن تنتقل، أو تختبر، أو تنتظر؟
| وضعك الحالي | ما ينبغي فعله |
|---|---|
| تُشغّل Qwen بالفعل في بيئة الإنتاج | اختبر Max-Preview على مجموعة التقييم الخاصة بك هذا الأسبوع. لديك بالفعل بنية الوكيل والخط الأساسي — أنت من قلة قادرة على إنتاج رقم حقيقي لـQwen3.8 الآن |
| تُقيّم النماذج الصينية من حيث التكلفة | انتظر الاختبارات المعيارية المستقلة. لن يتأخر ظهورها سوى أيام. ثم أعد الحساب مع تطبيق تحفّظ الإسهاب (verbosity)، وليس السعر الرئيسي لكل مليون رمز فقط |
| مرتاح على Claude أو GPT | لا شيء لتفعله اليوم. اضبط تذكيرًا لموعد إطلاق الأوزان المفتوحة — هذا هو الحدث الذي قد يغيّر بنية تكلفتك، وليس النسخة التجريبية |
المنهجية هنا أهم من الحكم النهائي. كل نموذج اختبرناه فعليًا في بيئة الإنتاج أدى بشكل مختلف عن موقعه في لوحة الصدارة، لأن موجهاتك (prompts)، وقاعدة الكود الخاصة بك، وتحملك لإعادة المحاولات ليست موجودة في أي اختبار معياري. مجموعة التقييم الخاصة بك تتفوق على ادعاء المورّد، وتتفوق أيضًا على لوحة الصدارة. بناء واحدة يستغرق بعد ظهر واحد فقط، وتعود بفائدتها أول مرة يتراجع فيها نموذج «أفضل» بصمت في عبء عملك الفعلي.
لست متأكدًا مما يجب قياسه، أو تريد رأيًا إضافيًا حول حسابات الترحيل؟ دع فريقنا يختبر ذلك على عبء عملك ←
الأسئلة الشائعة
هل Qwen3.8 مفتوح المصدر؟
ليس بعد، و«الأوزان المفتوحة» ليست الشيء نفسه كـ«المصدر المفتوح». وعدت علي بابا بأوزان قابلة للتحميل، لكن الترخيص لم يُعلن عنه. صدر كل من Qwen 3.5 وQwen 3.6 بموجب ترخيص Apache 2.0، وهي سابقة مشجعة — لكن السابقة ليست التزامًا، ولا يوجد أي نص ترخيص لـQwen3.8 حتى اليوم.
متى ستصدر أوزان Qwen3.8 المفتوحة؟
قالت علي بابا «قريبًا» ولم تحدد تاريخًا. هذه هي الإجابة الكاملة، وأي شخص يحدد أسبوعًا معينًا إنما يخمّن. أوضح إشارة على أنها لم تُطلق بعد: لا توجد حتى الآن أي بطاقة نموذج لـQwen3.8 على Hugging Face حتى تاريخ 19 يوليو 2026.
كم عدد معاملات Qwen3.8؟
2.4 تريليون معامل، بحسب إعلان علي بابا. الناقص هو عدد المعاملات النشطة وإعدادات خليط الخبراء (MoE)، لذا لا يمكنك استنتاج تكلفة الحساب لكل رمز من هذا الرقم الرئيسي. فالنموذج المتناثر بحجم 2.4 تريليون والنموذج الكثيف بالحجم نفسه أمران مختلفان تمامًا من حيث تكلفة التشغيل.
هل يمكنني تشغيل Qwen3.8 محليًا؟
واقعيًا، لا، حتى بعد إطلاق الأوزان. يُعد DeepSeek-V3.2 بـ685 مليار معامل بالفعل مشروع بنية تحتية جادًا للاستضافة الذاتية، وQwen3.8 أكبر منه بنحو 3.5 ضعف. توقّع أن تستهلكه عبر مزوّدي خدمات الاستدلال بدلاً من وحدات GPU الخاصة بك، ما لم تكن تُشغّل مركز بيانات حقيقيًا.
كم تكلّف Qwen3.8-Max-Preview؟
لم تُعلن علي بابا عن سعر لكل رمز — فالوصول مُجمّع ضمن Token Plan وQoder وQoderWork. وللمرجعية فقط، يعمل الجيل السابق Qwen3.7-Max بسعر 2.50$ إدخالاً / 7.50$ إخراجاً لكل مليون رمز، مع خصم 90% على الإدخال المخزّن مؤقتًا (رقم يخص Qwen3.7-Max). لا تبنِ ميزانيتك على هذا الرقم.
هل Qwen3.8 أفضل من Claude Fable 5؟
لا أحد يعرف بعد. «المرتبة الثانية بعد Fable 5 فقط» هو تموضع علي بابا التسويقي الخاص، نُشر دون تحديد اختبار معياري بالاسم، أو منهجية، أو تقييم مستقل. المعيار المقاس بشكل مستقل لـFable 5 هو 80.4 على SWE-Bench Pro. وإلى أن تصل تقييمات جهات خارجية، تعامل مع هذه المقارنة باعتبارها مفتوحة فعلاً.
هل Qwen3.8 متاح على OpenRouter أو Hugging Face حتى الآن؟
لا — تم التحقق من ذلك حتى تاريخ 19 يوليو 2026. يُدرج OpenRouter 76 نموذجًا من Qwen وليس من بينها 3.8، كما لا توجد بطاقة نموذج على Hugging Face أيضًا. هذا الغياب هو أوثق دليل متاح على أن الأوزان المفتوحة لم تُطلق فعليًا بعد.
ما هما Qoder وQoderWork؟
هما منصتا البرمجة والوكلاء الخاصتان بعلي بابا، وهما حاليًا اثنتان من ثلاث طرق للوصول إلى Qwen3.8-Max-Preview إلى جانب Token Plan. جدير بالمعرفة قبل الالتزام: جذبت Qoder تدقيقًا أمنيًا من مراجعين غربيين، وهو أمر مهم إذا كان الكود الخاص بك يتعامل مع بيانات منظّمة.
ما هي نافذة السياق الخاصة بـQwen3.8؟
لم تُعلن بعد. قدّم الجيل السابق Qwen3.7-Max نافذة سياق بمليون رمز وحد أقصى للمخرجات بـ65,536 رمزًا (رقم يخص Qwen3.7-Max)، لذا فإن رقمًا مشابهًا أمر معقول — لكن هذه مواصفة تخص الجيل السابق، وليست ادعاءً لـQwen3.8. لا تصمم خط معالجة سياق طويل بناءً عليها بعد.
أهم الاستنتاجات
- 2.4 تريليون معامل ووعد بأوزان مفتوحة أمران مؤكدان. أما الاختبارات المعيارية فلا — لا توجد أي نتيجة منشورة لـQwen3.8 حتى الآن، وأي رقم تراه مرتبطًا به هذا الأسبوع هو على الأرجح رقم يخص Qwen3.7-Max.
- الانعطافة الاستراتيجية هي الخبر الحقيقي. أغلقت علي بابا مستوى النموذج الرائد لجيلين، ثم وعدت بفتح أكبر نموذج بنته على الإطلاق.
- عند 2.4 تريليون معامل، تعني الأوزان المفتوحة استدلالًا مستضافًا أرخص ونشرًا سياديًا — وليس تشغيله بنفسك.
- «المرتبة الثانية بعد Fable 5 فقط» هو ادعاء علي بابا. الأرقام المستقلة ستصل خلال أيام. انتظرها.
هل تُقيّم نموذجًا مفتوح الأوزان مقابل مجموعتك التقنية الحالية، أو تحاول معرفة ما يغيّره كل هذا بالنسبة لبنيتك التحتية؟ احصل على مراجعة مجانية لمجموعة أدوات LLM ←