Qwen3.8 2.4T A95B
Alibaba
Son güncelleme: 31 Ağustos 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Ağırlıkları açık, ama tüketici donanımında pratik değil: Çoklu H100/H200 düğümü gerekiyor — tek tüketici GPU'suyla çalışmaz
Toplam 2,4 trilyon parametre (95 milyar aktif). Pratikte çoklu H100/H200 düğümü ya da kuantize halde yüzlerce GB birleşik bellek gerekiyor — tek tüketici GPU'suyla çalışmaz. Denemek isteyenler için Hugging Face üzerinden Together ve Fireworks çıkarım sağlayıcıları daha makul bir yol.
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
1M token
API giriş (1M token)
$2
API çıkış (1M token)
$6
Kullanıcı planı
Sadece API
Ücretsiz plan mevcut
Türkçe destek
İyi
Çok modlu
Hayır
Hızı
Orta
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Uzun kod tabanlarında refactor ve hata ayıklama
- ✓Çok adımlı ajan (agent) iş akışları
- ✓Yüz sayfalık doküman ve araştırma raporu analizi
- ✓Matematik ve mantık ağırlıklı problem çözme
- ✓Kendi sunucusunda açık ağırlıklı model çalıştırmak isteyen ekipler
Güçlü Yönler
- ↑1 milyon token context — büyük kod tabanı ya da uzun doküman tek seferde sığıyor
- ↑Ağırlıkları açık: Hugging Face'ten indirip kendi altyapında çalıştırabilirsin
- ↑MoE mimarisi — 2,4 trilyon parametrenin sadece 95 milyarı aktif, aynı kapasitedeki dense modellere göre verimli
- ↑Esnek düşünme modu: basit soruya kısa, karmaşık göreve uzun düşünerek yanıt veriyor
- ↑Kodlama, matematik ve uzun ufuklu ajan görevlerinde ailenin en güçlü açık üyesi
Dikkat Edilecekler
- ↓Lisansı Apache-2.0 değil, model kartında "license:other" — ticari kullanım öncesi şartları oku
- ↓Yerelde çalıştırmak için çoklu GPU ya da yüzlerce GB bellek gerekiyor; tek tüketici GPU'su yetmez
- ↓Sadece metin: görsel ve ses girdisi yok (multimodal olan 27B kardeşi)
- ↓Türkçe'de Qwen ailesinin genel seviyesinde; ayrı bir Türkçe benchmark'ı yayınlanmadı
Alibaba'nın Qwen ekibinin Qwen3.8 ailesinin açık ağırlıklı amiral üyesi. 12 Ağustos 2026'da yayınlandı. Toplam 2,4 trilyon parametreli seyrek uzman karışımı (MoE) mimarisi taşıyor; ama her token üretiminde bunların yalnızca 95 milyarı aktif çalışıyor. Yani ailenin kapalı amiral modeli Qwen3.8-Max ile aynı tabanın, ağırlıkları herkese açık sürümü. Model 1 milyon token context window sunuyor ve esnek düşünme (flexible thinking) modunu destekliyor. Basit sorulara kısa, karmaşık kod ve araştırma görevlerine uzun düşünerek yanıt verebiliyor. Kodlama, matematik, profesyonel iş akışları ve uzun ufuklu ajan (agent) görevlerinde güçlü. En büyük farkı açık ağırlıklı olması: kapalı Max'in aksine bu modelin ağırlıklarını Hugging Face'ten indirip kendi altyapında çalıştırabilirsin. Ama bir uyarı — lisansı 27B kardeşinin Apache-2.0 lisansından farklı; model kartında "license:other" olarak geçiyor, ticari kullanım öncesi lisans şartlarını mutlaka kontrol et. API tarafında giriş 2 dolar, çıkış 6 dolar / 1M token; MoE yapısı sayesinde aynı kapasitedeki dense rakiplere göre verimli. Ailenin 27B üyesi tek tüketici GPU'sunda çalışacak kadar küçükken, bu 2,4 trilyon parametreli modeli yerelde çalıştırmak için ciddi donanım (çoklu GPU veya yüzlerce GB bellek) gerekir. Kimin işine yarar? Yüksek kapasiteli, ağırlıkları açık bir model isteyen ama kapalı API'ye bağlanmak istemeyen ekipler ve araştırmacılar. DeepSeek V4 açık ağırlıkları ve Meta'nın Llama ailesiyle doğrudan kıyaslanabilir.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →