Alibaba, Qwen3.8-Max'ı Tanıttı: Bugüne Kadarki En Büyük ve En Yetenekli Amiral Gemisi Modeli

Hangzhou, Çin, 3 Ağustos 2026 - Alibaba, Qwen serisinin bugüne kadarki en güçlü modeli olan Qwen3.8-Max'ın lansmanını resmen duyurdu. 2,4 trilyon parametreye sahip olan ve 1 milyon token'a kadar bağlam penceresini destekleyen Qwen3.8-Max, Text Arena'da beşinci, Vision Arena'da ikinci sırada yer alırken, kodlama, gerçek yaşam işleri, araştırma ve uzun vadeli görevlerde gelişmiş yetenekler sergiliyor. Çok modlu bir temel olarak çalışan Qwen3.8-Max ayrıca görsel zekayı da destekliyor.

Model, küresel geliştiriciler için Alibaba Cloud Model Studio'da API'ler aracılığıyla erişilebilir durumda olup model ağırlıklarının önümüzdeki hafta yayımlanması planlanıyor. Ayrıca Alibaba'nın en yeni hepsi bir arada iş yeri yapay zeka ajan platformu QwenWork'te de deneyimlenebilir.

Qwen3.8-Max, Text Arena'da beşinci, Vision Arena'da ikinci sırada yer alıyor

Yenilikçi Mimari: Devasa Ölçek ve Yüksek Verimlilik Dengesi

Qwen 3.5'in sağlam temeli üzerine inşa edilen Qwen3.8-Max, en son teknoloji Seyrek Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi ile hibrit dikkat mekanizmasını bir araya getiriyor. Bu tasarım, devasa ölçek ile çıkarım verimliliği arasında kritik bir denge sağlıyor. 2,4 trilyon toplam parametreye sahip olmasına rağmen Qwen3.8-Max yalnızca 95 milyar parametreyi etkinleştiriyor. Bu yenilikçi çerçeve, modelin karmaşık görevler için çığır açan düzeyde zeka sunmasını sağlarken, benzer ölçekteki geleneksel yoğun modellere kıyasla hesaplama maliyetlerini ve gecikmeyi önemli ölçüde azaltıyor.

Otonom Kodlama, Gerçek Dünya Uygulamaları ve Uzun Vadeli Görevlerde Çığır Açan Düzeyde Yetenekler

Frontend Code Arena'da dördüncü sırada yer alan Qwen3.8-Max, otonom kodlama ve uzun vadeli görev yürütmede olağanüstü yetkinlik sergiliyor; insan müdahalesi olmadan uzun süreler boyunca bağımsız çalışabiliyor. Dahili testlerde model, 16 günlük bir süre boyunca gerçek dünyaya yönelik bir yazılım mühendisliği projesini otonom olarak yürüttü. Sıfırdan kendi kendine gelişen bir ajan çerçevesi oluşturma göreviyle Qwen3.8-Max, kullanıcı geri bildirimlerini, topluluk en iyi uygulamalarını ve otomatik test verilerini sentezleyen bir mühendislik döngüsü kurdu. Kod üretimi, test, önizleme ve günlük analizi döngüsünü sürekli tekrarlayarak "oh-my-cli", GitHub'da tamamen açık kaynak olarak paylaşılan kendi kendine gelişen bir ajan çerçevesi ortaya çıkardı.

Kodlama otomasyonunun ötesinde Qwen3.8-Max, son derece uzmanlaşmış alanlarda gerçek yenilikler sunuyor. Örneğin model, yalnızca yayımlanan araştırma deneylerini yeniden üretmekle kalmadı, aynı zamanda orijinal makaleleri aşan yeni yöntemler geliştirdi. WWW2025 Çok Modlu Diyalog Niyet Tanıma Yarışması'nda insan katılımcıları geride bırakarak müşteri hizmetleri konuşmalarını analiz etmede ve karmaşık kullanıcı taleplerini doğru yorumlamada eşsiz bir yetenek sergiledi.

Bunun yanı sıra Qwen3.8-Max, gerçek dünyaya yönelik karmaşık iş yüklerini yönetmek üzere tasarlandı; uygulama tasarımı, hukuki doküman incelemesi, spor analitiği, finansal araştırma, mutfak konsepti geliştirme, rehabilitasyon ilerlemesi görselleştirme ve mimari 3B modelleme gibi alanları kapsıyor. Pekiştirmeli öğrenme ortamlarının ve hesaplama kaynaklarının birlikte ölçeklendirilmesiyle, model ana akım ajan çerçevelerinde genel operasyonel yetkinliği önemli ölçüde artırıyor. Yüksek karmaşıklıkta, çok kısıtlamalı ve uzun vadeli zorluklarda Qwen3.8-Max, üst düzey sistem düzeyinde otonom planlama ve uçtan uca kapalı döngü uyarlanabilir öğrenme yetenekleri de sergiliyor.

Görsel Zeka ve Çok Modlu Ajan Yetenekleri

Çok modlu bir temel olarak çalışan Qwen3.8-Max, görsel zeka desteğiyle statik girdileri dinamik ve etkileşimli bilgi yapılarına dönüştürüyor. Model, yüzlerce sayfalık dokümanları, tüm televizyon dizilerini veya 100 saatlik canlı yayınları sorunsuz işleyerek aranabilir etkileşimli bilgi tabanlarına çevirebiliyor.

Qwen3.8-Max, gerçek zamanlı görsel geri bildirimlere dayalı sürekli yürütme ve içerik oluşturma konusunda üstün yeteneklere sahip. Çok yönlü yetenekleri arasında ham kişisel görüntüleri profesyonel vloglara düzenlemek, metin istemlerinden sürükleyici eğitim animasyonları oluşturmak, tek bir kullanıcı arayüzü ekran görüntüsünden eksiksiz ön yüz web projelerini yeniden oluşturmak, iki boyutlu kat planlarını ayrıntılı 3B iç mekan görselleştirmelerine dönüştürmek ve doğal dil isteklerinden doğrudan etkileşimli oyunlar oluşturmak yer alıyor.

Bunu göstermek üzere ekip, uzun vadeli uygulama klonlama kıyaslama testi olan RecreationBench'i tanıttı. Tamamen kapalı kutu ortamında, internet erişimi ve kaynak kod görünürlüğü olmadan çalışan Qwen3.8-Max, uygulamaları yalnızca etkileşim ve geri bildirim üzerinden değerlendirerek sıfırdan otonom olarak yeniden oluşturdu. Tamamen etkileşimli değerlendirme ve görsel geri bildirimden yararlanarak model, çığır açan hibrit ajan yeteneklerini sergiledi ve yinelemeli geliştirme yoluyla görsel kodlamayı ileriye taşıdı.

Alibaba Group Hakkında

Alibaba Group, yapay zeka ve bulut ile tüketime odaklanan küresel bir teknoloji şirketidir. İşletmecilere, markalara, perakendecilere ve diğer işletmelere kullanıcılarıyla etkileşim kurmaları ve verimli çalışmaları için teknoloji altyapısı ve pazarlama erişimi sağlıyoruz. Tüketicileri ve işletmeleri tam yığın yapay zeka yetenekleri ve hizmetlerimizle güçlendiriyoruz. Büyük dil ve çok modlu model ailesi Qwen'e (Çince: Qianwen) dayanan yapay zeka teknolojimiz, kurumsal çözümler, e-ticaret ve diğer internet platformlarındaki hizmetlerimizin arkasındaki zekâyı güçlendiriyor.