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Sources

Classées par fiabilité, avec ce que chacune soutient.


Sources primaires

Ce sont les seules à partir desquelles ce rapport fait des affirmations architecturales.

Source Ce qu'elle soutient
Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B — dépôt taille (4,89 To), 213 fragments, format, existence
config.json toute l'architecture : couches, experts, têtes, dimensions, contexte natif
Carte de modèle motif 23×(3+1), tableau des 31 benchmarks, contexte étendu, modalité texte, raisonnement forcé, échantillonnage
LICENSE seuils commerciaux, absence de clause géographique
Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8 existence de la variante officielle FP8

Le poids d'un config.json

Un fichier de configuration ne peut pas exagérer : il décrit ce que le code instancie, faute de quoi le modèle ne se charge pas.

Les trois vérifications de ce rapport — 2,4198 T, 95,29 G, 4,892 To — en découlent entièrement.


Sources officielles (communication)

Affirmations du constructeur, non vérifiées indépendamment.

Source Ce qu'elle soutient
Billet Qwen — A New Bar for Coding and Cowork positionnement, cinq démonstrations agentiques
Communiqué Alibaba Group 2,4 T / 95 G, 1 M de contexte, « architecture MoE creuse + attention hybride », rangs LMArena
Alibaba Cloud — billet Medium chiffres détaillés des démonstrations : 265 commits, 678 portes, 416 252 ¥
QwenCloud — fiche modèle tarifs, limites de débit, capacités de l'API
chat.qwen.ai accès grand public

Évaluations indépendantes

Les seules sources dont ce rapport tire des conclusions sur la capacité.

Source Ce qu'elle soutient
Artificial Analysis indice 58 (10ᵉ/184), vitesse 47 j/s (119ᵉ/184), délai 2,72 s, coût par tâche 1,13 $
Vals AI Vals Index 66,1 %, coût par test 2,68 $, latence ~2 760 s
LMArena 5ᵉ Text Arena, 2ᵉ Vision Arena (1 305), 4ᵉ Frontend Code Arena (1 668 Elo)

Une limite commune aux trois

Toutes évaluent l'API, pas le checkpoint téléchargeable. À la date de rédaction, aucune évaluation indépendante ne porte sur les poids.


Sources secondaires

Presse et analyses. Utilisées pour le contexte et la chronologie, jamais comme appui d'une affirmation technique.

Source Usage dans ce rapport
MarkTechPost — annonce du 3 août limites de la fenêtre, tarifs de cache, capacités de l'API
MarkTechPost — aperçu du 19 juillet présentation au WAIC, contexte Kimi K3
Latent Space — AINews réactions communautaires, score Terminal-Bench 2.1 à 67,4
DigitalApplied chronologie de la publication, licence maison, mise à jour du 12 août
SCMP contexte industriel, disponibilité
CNBC réaction boursière
OfficeChai premier relevé de l'indice à 56
Forbes analyse du positionnement tarifaire
TechRepublic tarifs, promesse d'ouverture
Wikipédia — Qwen chronologie de la famille depuis 2023

Une erreur récurrente dans les sources secondaires

La quasi-totalité des articles consultés présente les capacités visuelles et le 2ᵉ rang en Vision Arena comme des propriétés du modèle ouvert.

La carte de modèle indique un checkpoint textuel. Voir Licence et disponibilité.


Sur Qwen3.8-27B

Publié le 14 août 2026, deux jours après le Max.

Source Ce qu'elle établit
Qwen/Qwen3.8-27B 55,6 Go, 18 fragments, Apache 2.0
config.json du 27B dense, 64 couches, hybride 3:1, encodeur visuel intégré
Carte de modèle du 27B 30 lignes de benchmarks, raisonnement désactivable, contexte 262 144 / 1 000 000
Qwen/Qwen3.8-27B-FP8 variante officielle FP8

Analyse complète : Qwen3.8-27B.


Ce qui n'existe pas

Recherché et non trouvé, à la date de rédaction :

Absent Conséquence
Rapport technique ou publication arXiv aucune information sur l'entraînement
Ablations architecturales le ratio 3:1 et les 512 experts sont injustifiés
Évaluation de sécurité aucune donnée sur les capacités à risque
Mesure du contexte au-delà de 256 K la revendication du million de jetons est non testée
Reproduction indépendante du tableau officiel l'écart de 19 points sur Terminal-Bench reste ouvert
Évaluation du checkpoint téléchargeable rien ne garantit qu'il égale le service

Méthode de ce rapport

  1. Recherche des sources primaires en premier ; lecture directe de config.json, LICENSE et de la carte de modèle.
  2. Recalcul indépendant de toute affirmation chiffrée pouvant l'être, en Python pur.
  3. Séparation stricte entre mesures du constructeur et évaluations tierces.
  4. Signalement explicite des écarts entre sources, sans arbitrage arbitraire.
  5. Marquage de chaque déduction propre au rapport comme telle.
  6. Recherche active de ce qui manque, et publication de cette liste.

Le script de vérification est joint pour que chaque calcul soit rejouable.


Date de consultation de toutes les sources : 13 août 2026, mise à jour du 15 août 2026 pour la section sur Qwen3.8-27B.