Qwen 3.8 เปิดตัวแล้ว

 (twitter.com/Alibaba_Qwen)
5 คะแนน โดย GN⁺ 1 일 전 | 4 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • Alibaba Qwen เปิดตัว Qwen3.8 ซึ่งมีขนาด 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ และมีกำหนดจะเปิดเผย open weights ในเร็ว ๆ นี้
  • Qwen3.8 เป็นโมเดลที่ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และระบุว่า เข้ากันได้กับโมเดล frontier AI ชั้นนำ
  • ทีม Qwen ประเมินว่า Qwen3.8 เป็นหนึ่งในโมเดลที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน และอยู่ใน ระดับถัดจาก Fable 5
  • Qwen3.8-Max-Preview สามารถทดลองใช้งานได้ทันทีบน Alibaba Token Plan, Qoder และ QoderWork
  • Token Plan มี หน้าราคาแยกต่างหาก สำหรับผู้ใช้ต่างประเทศและผู้ใช้จีน
    • สำหรับผู้ใช้ต่างประเทศ มีให้เลือก 3 ระดับคือ Lite/Standard/Pro โดยราคาช่วงโปรโมชันอยู่ที่เดือนละ $6/$18/$68 ตามลำดับ
    • แต่ละแพ็กเกจให้ 2,500/10,000/40,000 Credits ต่อ 7 วัน และ 700/3,000/12,000 Credits ต่อ 5 ชั่วโมง
    • เอเจนต์ที่สามารถรันพร้อมกันได้คือ 1–2 ตัว/3–4 ตัว/6–8 ตัว ตามลำดับ และสามารถเชื่อมต่อด้วย API Key และ Base URL จากเครื่องมือที่รองรับโปรโตคอล OpenAI/Anthropic

บทความที่เกี่ยวข้อง

4 ความคิดเห็น

 
fanotify 1 일 전

มีอินโฟกราฟิก เลยเอามาฝากครับ: https://i.postimg.cc/63yLvz16/modelsize202607.png
(อัปเดตโดยเพิ่มเนื้อหาของ Qwen 3.8 รอบนี้เข้าไปฝั่ง kimi เล็กน้อย)
 
cadenzah 1 시간 전

อย่าเปิดลิงก์นั้นในที่สาธารณะนะครับ!
 
thkweon 1 일 전

เว็บไซต์มีโฆษณาเยอะมากเลยครับ
 
GN⁺ 1 일 전
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • การประกาศครั้งนี้ดูเหมือนจะตามมาหลังจากที่ Moonshot AI ประกาศว่าจะเผยแพร่ Kimi K3 ซึ่งเป็น LLM แบบ open weight ที่มี พารามิเตอร์ 2.8 ล้านล้านตัว บน Hugging Face ภายในวันที่ 27 กรกฎาคม
    Alibaba ก็ตอบโต้ด้วยการบอกว่าจะเปิดตัว Qwen 3.8 แบบ open weight ที่มีพารามิเตอร์ 2.4 ล้านล้านตัวในเร็ว ๆ นี้เช่นกัน แต่ก็น่าสงสัยว่านี่เป็นแผนเดิมอยู่แล้ว หรือเป็นการตัดสินใจเพื่อแข่งขันกับ Moonshot AI
    ไม่ว่าอย่างไร ผู้ชนะของ การแข่งขัน LLM แบบนี้ก็คือผู้ใช้

    • แรงจูงใจนั้นฟันธงได้ยาก แต่ดูเหมือนบริษัทจีนกำลังพยายามทำให้ปัญญาเป็น สินค้าโภคภัณฑ์ทั่วไป
      นี่อาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการลดมูลค่าของแล็บวิจัยแนวหน้าของสหรัฐฯ และยังเป็นประโยชน์ต่อมนุษยชาติอย่างมากด้วย
    • บนโซเชียลมีเดียจีนมีมุกล้อเลียนที่พบบ่อยว่า “รัฐบาลประเทศอื่นเข้าแทรกแซงเพื่อหยุดพฤติกรรมต่อต้านการแข่งขัน แต่รัฐบาลจีนเข้าแทรกแซงเพื่อกดการแข่งขัน”
      https://www.reuters.com/business/autos-transportation/what-i...
    • เหตุผลที่ประกาศตอนนี้ก็เพราะ World AI Conference กำลังจัดอยู่
      ในขณะที่หุ่นยนต์ขึ้นชกมวยและบริษัท AI รายใหญ่ของจีนต่างเปิดตัวโมเดลล่าสุด Xi Jinping ก็ประกาศจัดตั้ง WAICO ด้วย
      https://en.wikipedia.org/wiki/World_Artificial_Intelligence_...
    • การประกาศนี้อาจถูกจัดให้ตรงกับช่วงที่ Xi Jinping เปิดตัวพันธมิตรทางการเมืองในงาน World AI Conference และกล่าวว่า “การพัฒนา AI ไม่ควรเป็นการนำโด่งของประเทศใดประเทศหนึ่ง แต่ควรเป็นซิมโฟนีแห่งความร่วมมือระหว่างประเทศ”
      งานประชุมใหญ่ ๆ มักมีการเปิดตัวสินค้าใหม่และประกาศต่าง ๆ ถาโถมออกมา
      https://www.cnbc.com/2026/07/17/x-china-ai-summit-risks-secu...
    • อยากให้เปิดตัว Qwen 3.7-27B·122B หรือเวอร์ชัน 3.8 ที่เทียบเท่ากัน มากกว่าโมเดลขนาดยักษ์
      จุดแข็งของ Qwen และ QwQ คือการเป็น inference แบบโลคัลระดับท็อปที่รันได้ที่บ้านมาโดยตลอด

  • Alibaba Cloud บล็อกอีเมลของฉัน ทำให้จ่ายค่าบริการไม่ได้ ดังนั้นครั้งนี้จึงทำ pelican test ไม่ได้
    ตอนนี้กำลังรอให้ปล่อย open weight หรือขึ้นบน OpenRouter

    • ตอนนี้ pelican benchmark แทบจะเป็นกระบวนการประเมินเดียวที่ยังเชื่อถืออยู่
      มันก็น่าประหลาดที่บริษัทอย่าง Alibaba ทำให้การจ่ายเงินยุ่งยาก และบริษัทก็น่าจะอยากให้นักพัฒนาชื่อดังมาทดสอบโมเดลของตัวเอง
      โดยปกติ OpenRouter มักเพิ่มโมเดลค่อนข้างเร็ว จึงหวังว่าจะได้ใช้ในไม่ช้า อีกวิธีคือดาวน์โหลดแอป Qwen แล้วทดสอบในอินเทอร์เฟซแชตด้วยเครื่องมือ MCP สำหรับการพัฒนาโลคัล

  • หวังว่าจะมี โมเดลขนาดเล็กของ Qwen 3.8 ออกมาด้วย
    ตอนนี้ใช้ 35B MoE กับโมเดล dense 27B แบบโลคัลอยู่ และส่วนใหญ่ก็ไม่จำเป็นต้องเรียกไปถึง Claude
    มีประโยชน์เป็นพิเศษกับคำขอที่มีข้อมูลอ่อนไหวหรือข้อมูลส่วนตัว

    • ถ้ามี โมเดล MoE ระดับกลาง ที่อยู่ระหว่าง 35B ของ 3.6 กับ 122B ของ 3.5 ก็คงดี
      บนคอมพิวเตอร์ที่บ้านที่ค่อนข้างแรงแต่ไม่แพงเกินไป อาจให้สมดุลระหว่างความเร็วกับประสิทธิภาพได้ยอดเยี่ยม
    • การแข่งขันครั้งนี้ดูใกล้เคียงกับ ศึกชิงความเป็นใหญ่ของ AI แนวหน้า มากกว่า จึงกังวลว่าโมเดลขนาดเล็กที่มีความสามารถอาจถูกทิ้งไว้ข้างหลัง
      แล็บใหญ่ ๆ คงไม่อยากส่งต่อห่านที่ออกไข่ทองคำให้ผู้ใช้ปลายทาง และผู้ผลิตฮาร์ดแวร์อย่าง Nvidia ก็อาจกระโดดเข้ามาในตลาดนี้เพื่อทำรายได้จากทุกฝ่าย
    • สงสัยว่าจะย่อโมเดลพารามิเตอร์ 2.4 ล้านล้านตัวลงมาเป็น 35B โดยยังรักษาความแม่นยำไว้ได้อย่างไร
      หากจะทำแบบนั้นคงต้องใช้อาร์คิเทกเจอร์ที่ต่างออกไปโดยสิ้นเชิง
    • อยากรู้ว่าใช้ฮาร์ดแวร์อะไร

  • ลองใช้ Qwen 3.6 27B ใน LMStudio แล้ว แม้จะช้านิดหน่อยแต่ดีกว่าที่คาดไว้
    พอใช้ mtplx แล้วเร็วขึ้นจริง ๆ 2–3 เท่าแบบไม่ใช่พูดเกินจริง น่าประทับใจมาก
    กำลังย้ายไปใช้โมเดลโลคัลให้มากที่สุดเท่าที่ทำได้ และมันก็กลายเป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงขึ้นเรื่อย ๆ อย่างไรก็ตาม ผมใช้โน้ตบุ๊ก 6,000 ดอลลาร์อย่าง M5 Max MacBook รุ่นสเปกสูงสุด ดังนั้นฮาร์ดแวร์นี้ยังเป็นภาระหนักสำหรับคนส่วนใหญ่
    ต่อไปน่าจะมุ่งไปทางการรันโมเดลขนาดเล็กที่ฝึกแบบเฉพาะทางมากขึ้นบนเครื่องโลคัล ความเสี่ยงจากการส่งข้อมูลทั้งหมดให้ผู้ให้บริการคลาวด์นั้นสูงเกินไป และคาดว่าเมื่อถึงเวลาที่พวกเขาต้องพิสูจน์รายได้ ก็คงตั้งราคาที่บ้าบอมาก

    • หลังจากการขึ้นราคาล่าสุด โน้ตบุ๊กเครื่องนั้นตอนนี้มีแนวโน้มจะใกล้ 8,000 ดอลลาร์ แล้ว

  • หลังจากใช้ Qwen 3.7 Pro ทุกวันเป็นเวลาหนึ่งเดือน พบว่าแทบใช้งานจริงไม่ได้
    เสียเวลามากเกินไป หลงทิศทางของงานหรือติดอยู่กับการวนซ้ำที่ไร้ความหมาย และดีบักก็ทำได้ไม่ดี
    ต่างจาก DeepSeek V4 Pro อย่างชัดเจน และจนถึงตอนนี้ Qwen ดูเหมือนเป็นโมเดลที่แย่ที่สุดสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ แพงกว่า DeepSeek มาก แต่ก็ไม่สามารถมอบหมายงานให้ได้ และใช้กับงานระดับต่ำแบบเรียลไทม์ก็ไม่ได้

    • ผมรัน Qwen3.6-35B และ 27B ที่ควอนไทซ์เป็น Q8 แบบโลคัลบน llama.cpp และลองใช้โมเดลควอนไทซ์ DS4-flash ของ antirez ด้วย
      ทั้งหมดอยู่ในระดับใกล้เคียงกัน และ DS4 มีประสิทธิภาพกว่านิดหน่อย แต่สำหรับงาน Bash script, การดีบัก, Python และงาน C++ บางส่วน ทั้งหมดให้ผลลัพธ์ดีมาก
      อยากรู้ว่า Qwen ล้มเหลวกับแอปพลิเคชันหรือภาษาไหน เทมเพลตแชตของ Qwen พังอยู่ จนต้องดีบักเอง และกำลังมีงานแก้ไขเรื่องนี้อยู่ ซึ่ง Gemma ก็คล้ายกัน
    • ตามเกณฑ์ของผม Qwen 3.7 Max เหนือกว่า Opus และเร็วกว่ามาก แต่ด้อยกว่า Fable เล็กน้อย
      นำหน้า DeepSeek 4 Pro อย่างมากทั้งด้านความเร็วและความเข้าใจโดยรวม และใช้ร่วมกับ Claude Code เป็นหลัก
      Qwen 3.7 Plus ก็ใช้เป็นเอเจนต์ย่อยได้ค่อนข้างดี และดีกว่า Sonnet มาก Qwen 3.8 Max Preview ตอนนี้ก็ทำงานได้ดี แต่ยังเร็วเกินไปที่จะตัดสิน และถ้าราคาอยู่ที่ 10% ของราคาปกติ ก็ถือว่าคุ้มค่ามหาศาล
    • Qwen 3.7 Pro ธรรมดา แต่ 3.7 Max เป็นโมเดลที่ดีมาก
    • เติมเงิน 2 ดอลลาร์ใน DeepSeek API แล้วใส่คีย์ใน Void Editor เพื่อสร้างเครื่องมือคริปโตด้วย HTML
      ใช้ไฟล์ตัวอย่าง CSV หลายร้อยบรรทัด เขียนโค้ดเล่น ๆ และแก้บั๊กอยู่หนึ่งถึงสองชั่วโมง ใช้เงินไปประมาณ 1.8 ดอลลาร์
      ถ้าค่าใช้จ่ายแบบนี้เป็นปกติ หากใช้ทำงานทั้งเดือนคงแพงกว่าเงินเดือน อยากรู้ว่าผู้ให้บริการคลาวด์แพงขนาดนี้จริงหรือไม่
    • Anthropic ไม่น่าขัดขวาง การโจมตีแบบกลั่นความรู้

  • DeepSeek 4 เวอร์ชันสุดท้าย ก็กำลังจะเปิดตัวเร็ว ๆ นี้
    น่าจะอยู่ระดับ Opus 4.8 และเมื่อพิจารณาราคาของ DeepSeek แล้ว น่าจะเป็นเหตุการณ์ใหญ่มาก

    • ประสิทธิภาพต่อราคา ของ DeepSeek นั้นเหนือชั้นมาก
      ช่วงหลังใช้ V4 Flash บ่อย ซึ่งค่อนข้างดี
    • DeepSeek V4 ถูกกว่า โมเดลส่วนใหญ่ 10–30 เท่า และเพียงพอสำหรับงานส่วนใหญ่
    • พรุ่งนี้เป็นวันสุดท้ายของ WAIC ดังนั้นมีโอกาสสูงที่สุดว่าจะเปิดตัวตอนนั้น
    • เป็นโมเดลที่รอคอยมากที่สุด
      ช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา ขณะใช้ DeepSeek Pro เอง เริ่มได้รับคำตอบที่ชัดเจนว่ามาจากโมเดลที่เหนือกว่ามากบ่อยขึ้นเรื่อย ๆ
      เพราะประสิทธิภาพดีเกินไป ฝั่งโมเดลปิดจึงเริ่มปล่อยความกลัว ความไม่แน่นอน และความสงสัย เช่น “มี dark routing” หรือ “ขโมย Fable มาแบบตรง ๆ” แล้ว
      แม้ราคาที่ปรับขึ้นก็ยังให้คุณค่ามหาศาล ถ้าไม่มีเวลาทดสอบทุกโมเดลและอยากใช้เฉพาะตัวที่ดูดีที่สุดในตอนนี้ อาจจะดีกว่าที่ไม่ต้องใช้ก็ได้ เพราะถ้ารู้ว่าช่วงครึ่งแรกของปีนี้ หากใช้เงิน 1,200 ดอลลาร์กับ DeepSeek แทน OpenAI แล้วจะทำงานได้มากขึ้นแค่ไหน ก็อาจรู้สึกเสียดาย

  • ลองดู Artificial Analysis แล้วพบว่ามีผู้ให้บริการอย่างน้อย 12 ราย ที่ประสิทธิภาพดีกว่า Opus 4.5 ซึ่ง Anthropic เปิดตัวในเดือนธันวาคมและถูกมองว่าเป็นตัวจุดชนวนการเร่งตัวล่าสุด
    เมื่อรวมถึงต้นทุนการย้ายที่ต่ำ การแข่งขันจึงร้อนแรงเกินขีดแล้ว ส่วนตัวคิดว่าระดับ Opus 4.5 ก็เพียงพอสำหรับแอปพลิเคชันและกรณีใช้งานส่วนใหญ่

    • ดังนั้น OpenAI และ Anthropic มีแนวโน้มจะเรียกร้อง กฎระเบียบและมาตรการแบนจากรัฐบาล ให้หนักขึ้น
      ไม่เช่นนั้นโมเดลรายได้ทั้งหมดของพวกเขาจะพังทลาย

  • หากต้องการรันใน OpenCode ด้วย Qwen Cloud Token Plan การตั้งค่าด้านล่างใช้งานได้
    เนื่องจากไม่รู้ข้อจำกัดที่แน่ชัด จึงตั้งให้เหมือนกับ ลิมิตของ Qwen 3.7 Max

    "provider": {  
  "alibaba-token-plan": {  
    "models": {  
      "qwen3.8-max-preview": {  
        "limit": {  
          "context": 1048576,  
          "output": 65536  
        },  
        "modalities": {  
          "input": ["text"],  
          "output": ["text"]  
        },  
        "name": "Qwen3.8 Max Preview"  
      }  
    }  
  }  
}
    • ต้องเลือก API endpoint และ token ให้ถูกต้อง
      หากเรียก endpoint ที่ถูกต้อง โควตาจะลดลงแทบจะทันที จึงต้องตรวจสอบเรื่องนี้
      หากทำผิด อาจใช้ API token ที่ไม่รวมอยู่ใน membership Credits จนเสีย 200 ดอลลาร์ใน 3 วัน และกรณีใช้โบนัสสมัคร Alibaba Cloud 200 ดอลลาร์ก็เช่นเดียวกัน

  • คำว่า “ยอดเยี่ยมรองจาก Fable 5” มีนัยสำคัญพอสมควร
    ช่วงแรกมีความกังขามากว่า Fable แทบไม่ได้พัฒนาจาก Opus แต่ไม่ว่าจะชอบหรือไม่ Anthropic ก็มี คูเมืองเชิงปฏิบัติจริง จากโมเดลนั้น ภายใต้สมมติฐานว่ายังคงอนุญาตให้ใช้งานต่อไป
    ถ้าโมเดลเปิดเอาชนะมันได้ ก็น่าสนใจจริง ๆ

    • จะเรียกว่าคูเมืองก็คงยาก แต่เป็นโมเดลที่ดีกว่าอย่างแน่นอน
      สำหรับงานของผมประเมินว่า Fable > K3 > Sol
      แต่ก็ไม่ได้เหนือกว่าอีกสองโมเดลจนหากใช้ Fable ไม่ได้แล้วจะกระทบหนัก ทั้งสามตัวล้วนยอดเยี่ยม และมีเพียง Fable เท่านั้นที่ปฏิเสธคำขอเป็นประจำ
    • “คูเมือง” ของพวกเขาอยู่ที่ Mythos เป็น โมเดลขนาดใหญ่มาก เพียงตัวเดียวในตอนนี้
      การฝึกโมเดลพารามิเตอร์ 10 ล้านล้านตัวเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดล 1 ล้านล้านตัว 10% นั้นเป็นสิ่งที่ทำได้เสมอ
      ถ้า Mythos เป็น Opus 5 ที่มีขนาดและราคาเท่ากับ Opus รุ่นก่อน ก็จะเป็นจุดแตกต่างที่ชี้ขาด แต่ในความเป็นจริงไม่ใช่
    • ถึงจะเป็นโมเดลที่ดีกว่า แต่ มีข้อจำกัดมากเกินไป จึงไม่เป็นประโยชน์เท่า Opus
    • คุณภาพผลลัพธ์ของ Fable มักตกลงบ่อย
      ใช้ Sol เป็นตัวหลัก ส่วน Fable อาจมีความสร้างสรรค์ แต่ไม่เก่งในการทำงานให้เสร็จอย่างเสถียรโดยไม่เผา token ไปไม่รู้จบ

  • การแข่งขัน AI ของจีนกำลังร้อนแรงขึ้น
    น่าติดตามว่า Anthropic และ OpenAI จะปล่อยอะไรออกมาต่อไป