Item: Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B
Author: Patrick Zandl

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

qwen/qwen3.8-2.4t-a95b

Výkonný open-weight model pro náročné textové úlohy vyžadující masivní kontext a extrémně dlouhé výstupy, vhodný pro enterprise nasazení s dostatečným rozpočtem.

✦

Killer Feature Schopnost vygenerovat přes 52 tisíc tokenů v jediném výstupu otevírá nové možnosti pro automatizovanou tvorbu rozsáhlých dokumentů.

⚠

Skryté riziko Obrovská celková velikost 2.4T parametrů činí lokální nasazení (self-hosting) extrémně nákladným na paměť, navzdory efektivní MoE inferenci.

$2 / 1M vstup

$6 / 1M výstup

1.0M kontext

52k max výstup

text text Zpracování dlouhého kontextuGenerování rozsáhlých textůOpen-weight nasazení

📊 Orientační hodnocení

📏 Kontextové okno

Výborný

🧠 Reasoning

Výborný

💻 Programování

Dobrý

Uvedená čísla jsou odhad LLM analyzátoru na základě popisu modelu, nikoli měřené benchmarky. Pro tento model jsme zatím nenašli dostatek publikovaných benchmarků k výpočtu VibeCode skóre.

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model	Cenové srovnání	Poznámka
Qwen Qwen3.8 2.4T A95B	← Právě prohlížíte	—
xAI Grok 4.6	Stejná cena za vstup i výstup ($2.00/$6.00).	Grok 4.6 má poloviční kontextové okno (500k vs 1M), ale může nabízet lepší integraci s real-time daty. Qwen vede v délce kontextu a open-weight dostupnosti.
Google Gemini 3.6 Flash	Gemini je o 25 % levnější na vstupu ($1.50) a o 25 % dražší na výstupu ($7.50).	Oba modely nabízejí kontext kolem 1M tokenů. Gemini poskytuje nativní multimodalitu, zatímco Qwen exceluje v extrémní délce jednorázového výstupu (52k tokenů).
DeepSeek DeepSeek V4 Pro	DeepSeek je téměř o polovinu levnější na vstupu ($1.17) a téměř třikrát levnější na výstupu ($2.34).	Přímý konkurent v oblasti open-weight modelů s 1M kontextem. DeepSeek nabízí výrazně lepší poměr cena/výkon, ale Qwen může mít výhodu v celkové kapacitě 2.4T parametrů pro specifické znalostní úlohy.

🎯 Rozhodovací pomocník

✓

Použij když...

Generování dlouhých dokumentů a technických reportů
Analýza a refaktoring masivních kódových bází
Dávkové zpracování velkých textových datasetů

✗

Nepoužívej když...

Real-time chatovací aplikace s nízkou latencí
Multimodální úlohy (zpracování obrazu a zvuku)
Nízkonákladové operace s krátkým kontextem

Ideální pro:

Výzkumníci v AIEnterprise vývojářiTvůrci rozsáhlého obsahu

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Extrémní délka výstupu

Podporuje generování až 52 429 tokenů v jednom výstupu, což je ideální pro psaní celých knih, reportů nebo rozsáhlých kódových bází bez nutnosti iterativního dotazování.

Efektivita MoE architektury

Díky aktivaci pouze 95B parametrů z celkových 2.4T dosahuje vysokého výkonu při zachování relativně přijatelných nároků na výpočetní výkon během inference.

Kapacita kontextu

Plná podpora 1 000 000 tokenů na vstupu umožňuje hloubkovou analýzu rozsáhlých repozitářů a dlouhých dokumentů.

− Slabé stránky

Vyšší cena výstupu

Cena 6.00 USD za milion výstupních tokenů je relativně vysoká ve srovnání s modely jako DeepSeek V4 Pro nebo OpenAI GPT-5.6 Luna.

Absence multimodality

Model podporuje pouze text-to-text operace, chybí nativní zpracování obrazu, videa nebo zvuku.

Náročnost na self-hosting

Přes open-weight povahu vyžaduje celková velikost 2.4T parametrů masivní infrastrukturu a obrovskou kapacitu VRAM pro lokální běh.

📝 Detailní popis

Qwen3.8 2.4T A95B is an open-weight sparse mixture-of-experts model from Qwen and the open-weight variant of Qwen3.8 Max, with 95 billion active parameters out of 2.4 trillion total. It is…

Unikátní charakteristiky

Tento model představuje masivní open-weight MoE architekturu s 2.4 biliony parametrů, z nichž je pouze 95 miliard aktivních při inferenci. Nabízí obrovské kontextové okno 1 milion tokenů a nadstandardní délku výstupu přes 52 tisíc tokenů, což jej činí technicky vysoce specializovaným pro generování rozsáhlých dokumentů.

Silné stránky

Extrémní délka výstupu