Qwen3.8-Max pour le coding : prix, benchmarks et configuration
Guide pratique de Qwen3.8-Max : coût API, limites des benchmarks, Qwen Code, Claude Code et différence avec les poids ouverts.
Sommaire
Le service hébergé utilise la Model ID qwen3.8-max. Depuis le 13 août, Qwen publie aussi les poids Qwen3.8-2.4T-A95B. Le premier nom va dans la configuration API d’un fournisseur ; le second désigne le dépôt destiné à une inférence autohébergée.
Vous voulez tester le modèle sans exploiter de GPU ? Le 13 août, le catalogue BetterToken affichait qwen3.8-max à $1,84 par million de tokens d’entrée et $5,52 par million de sortie. Créez votre propre API Key, lancez une tâche fixe et vérifiez la Model ID et l’usage dans Workspace. Consultez de nouveau le catalogue avant la production.
API hébergée ou poids ouverts
Le dépôt officiel Qwen contient les poids et la configuration du modèle MoE post-entraîné : 2,4 billions de paramètres au total, 95 milliards actifs et un contexte natif de 262 144 tokens, extensible à 1 010 000.
| Déploiement | Nom | Emplacement |
|---|---|---|
| API hébergée | qwen3.8-max | Champ modèle du fournisseur API |
| Inférence propre | Qwen3.8-2.4T-A95B | Dépôt et moteur d’inférence |
| Ancienne preview | qwen3.8-max-preview | À éviter pour une nouvelle configuration stable |
Qwen réserve au service hébergé des fonctions supplémentaires : entrée vision, mode non-thinking, outils intégrés et contexte d’un million de tokens par défaut. Les poids locaux ne reproduisent pas automatiquement ce contrat.
Matériel et licence
Les 95 milliards de paramètres actifs ne suffisent pas à calculer la mémoire. Il faut aussi compter les poids stockés, le sharding, le KV cache, la précision, la quantification et le moteur. Choisissez d’abord moteur, contexte et débit cible, puis dimensionnez le matériel avec la documentation actuelle du moteur.
Les poids utilisent la Qwen3.8-Max License, et non Apache 2.0. Elle impose des conditions supplémentaires à certains grands produits commerciaux, services MaaS et assistants de travail IA.
Coût et benchmarks
Au tarif Beijing/Global de CNY 12 en entrée et CNY 36 en sortie, 200 000 tokens d’entrée et 20 000 de sortie coûtent :
0,2 × 12 + 0,02 × 36 = CNY 3,12.
Les scores fournisseur, par exemple 86,6 sur Terminal-Bench 2.1 et 67,7 sur SWE-bench Pro, dépendent du harness, du budget et du timeout. Comparez plutôt une tâche de dépôt avec le même commit, les mêmes outils et les mêmes critères PASS.
Configuration minimale
Créez dans Model Studio une clé pay-as-you-go de la même région que l’endpoint, puis exportez-la sous DASHSCOPE_API_KEY. Une clé Token Plan est créée dans une section séparée et utilise un autre endpoint. Dans Qwen Code, placez le provider OpenAI-compatible dans ~/.qwen/settings.json pour tous les projets ou dans .qwen/settings.json à la racine d’un dépôt. Pour Claude Code, Model Studio documente cet endpoint Anthropic-compatible US :
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://dashscope-us.aliyuncs.com/apps/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.8-max"Utilisez une clé de la même région. Redémarrez le client, lancez une lecture sans modification, puis vérifiez Model ID, un tool call et l’usage avant d’autoriser les écritures.
