Coding के लिए Qwen3.8-Max: कीमत, benchmark और setup
Qwen3.8-Max की API लागत, benchmark सीमाएँ, Qwen Code और Claude Code setup तथा open weights और hosted model के अंतर की व्यावहारिक गाइड।
विषय-सूची
Hosted API की Model ID qwen3.8-max है। 13 अगस्त से Qwen3.8-2.4T-A95B weights भी उपलब्ध हैं। दोनों नाम एक-दूसरे के बदले नहीं लिखे जाते: पहला API provider के model field में जाता है, दूसरा self-hosted inference repository का नाम है।
अपना GPU cluster चलाए बिना मॉडल जाँचना है? 13 अगस्त को BetterToken catalog में qwen3.8-max की कीमत $1.84 प्रति दस लाख input tokens और $5.52 प्रति दस लाख output tokens थी। अपना API Key बनाएँ, एक तय test task चलाएँ और Workspace में Model ID तथा usage जाँचें। Production से पहले catalog दोबारा देखें।
Hosted API और open weights
Qwen के official repository में post-trained MoE model के weights और configuration हैं: कुल 2.4 trillion parameters, 95 billion active parameters, 262,144 tokens native context और 1,010,000 तक extension।
| विकल्प | नाम | कहाँ उपयोग करें |
|---|---|---|
| Hosted API | qwen3.8-max | API provider का model field |
| अपना inference | Qwen3.8-2.4T-A95B | Repository और inference engine |
| पुराना preview | qwen3.8-max-preview | नई stable configuration में नहीं |
Hosted service में vision input, non-thinking mode, built-in tools और default one-million-token context जैसी अतिरिक्त सुविधाएँ हैं। Local weights चलाने से ये अपने-आप नहीं मिलतीं।
Hardware और license
95 billion active parameters देखकर memory तय न करें। Stored weights, sharding, KV cache, precision, quantization और engine overhead भी जोड़ना होता है। पहले engine, context length, throughput और precision चुनें; फिर उसी engine की वर्तमान hardware guide से sizing करें।
Weights Qwen3.8-Max License के अंतर्गत हैं, Apache 2.0 के नहीं। बड़े commercial products, Model as a Service और AI Work Assistant के लिए अतिरिक्त शर्तें हैं।
Cost और benchmark
Beijing/Global दर CNY 12 input और CNY 36 output पर 200,000 input तथा 20,000 output tokens का खर्च:
0.2 × 12 + 0.02 × 36 = CNY 3.12.
Terminal-Bench 2.1 का 86.6 या SWE-bench Pro का 67.7 vendor-reported है। Harness, token budget और timeout अलग हो सकते हैं। अपने repository पर एक ही commit, tools और PASS criteria के साथ तुलना करें।
Qwen Code और Claude Code setup
Model Studio में endpoint वाले region का pay-as-you-go key बनाएँ और उसे DASHSCOPE_API_KEY के रूप में export करें। Token Plan key अलग section में बनती है और अलग endpoint उपयोग करती है। Qwen Code में OpenAI-compatible modelProviders को सभी projects के लिए ~/.qwen/settings.json या केवल एक repository के लिए .qwen/settings.json में रखें। Claude Code के लिए US region का Anthropic-compatible example:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://dashscope-us.aliyuncs.com/apps/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.8-max"Key और endpoint एक ही region के रखें। Client restart करके read-only task चलाएँ, Model ID, एक tool call और usage जाँचें, फिर file edits की अनुमति दें।
