阿里刚刚发布了参数量高达2.4万亿的千问3.8
这直接把开源大模型的参数规模拉到了一个新高度
这是阿里通意团队最新推出的旗舰级多模态MOE大模型
主打超高阶的推理能力和复杂的智能体开发支持
它能做到2.4万亿参数还不卡顿
核心就在于MOE架构
每次请求只会激活一小部分专家网络
这样算力就不会白白浪费
为了适应不同场景
千问3.8提供了三种规格
最大的一款总参数2350亿
但每次激活只需要220亿参数
还有300亿参数总规模激活30亿的
以及参数总量40亿的最小版本
这次最关键的更新是它引入了思考模式
你可以让模型在快速响应和深度逻辑推理之间自由切换
在长文本处理上
千问3.8默认支持25.6万token的上下文
甚至能直接扩展到100万token
塞进好几本书都不在话下
目前在阿里云的预览测试中
千问3.8的性能紧追行业顶尖的Fable5
在代码和数据分析任务上几乎没有对手
不过要注意
2.4万亿参数意味着极高的显存门槛
普通用户本地几乎跑不起来
而且目前还缺乏独立第三方的全面评测数据
如果你正在开发复杂的agent
需要处理超长文档
或者希望用全战方案替代碧原大模型
千问3.8会是一个性价比非常高的选择
大模型的军备竞赛
已经不止拼规模
能收放自如
在速度与深度间找到平衡的
才是真正的生产力工具