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Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

Descrizione della fonte (inglese)

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...

Vedi la fonte su OpenRouter Hugging Face
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
1.048.576 tokens
Output massimo
131.072 tokens
Architettura
text->text
Tokenizer
Qwen
Limite di conoscenza
Non indicato
Moderato
No
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
$2
per milione di token
Output
$6
per milione di token
Lettura cache
$0.25
per milione di token
API

Configurazione del modello

Parametri predefiniti

temperature
1
top_p
0.95
top_k
20

Ragionamento

Ragionamento obbligatorio
Sì
Parametri predefiniti
xhigh
Capacità e modalità
xhigh, medium, low
API

Avvio rapido

Imposta OPENROUTER_API_KEY localmente. Python richiede requests; JavaScript viene eseguito in Node.js. Conserva la chiave sul server.

Documentazione API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.8-2.4t-a95b","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
text
Output
text
Ragionamento

Sì · xhigh · medium · low

API

Parametri API supportati

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Provider disponibili

7 provider

Verificato: 9 settembre 2026

Provider live su OpenRouter

Disponibilità, latenza, throughput e routing cambiano continuamente. Consulta la fonte per i dati correnti.

OpenRouter

Novita

Non indicato
Contesto
1M
Output massimo
131K
Input
$2
Output
$6
Lettura cache
$0.25
Scrittura cache
Non indicato

Alibaba

Non indicato
Contesto
1M
Output massimo
131K
Input
$2
Output
$6
Lettura cache
$0.25
Scrittura cache
$2.5

SiliconFlow

fp8
Contesto
1.0M
Output massimo
131K
Input
$2
Output
$6
Lettura cache
$0.25
Scrittura cache
Non indicato

Modal

Non indicato
Contesto
1M
Output massimo
262K
Input
$2
Output
$6
Lettura cache
$0.25
Scrittura cache
Non indicato

DeepInfra

fp4
Contesto
262K
Output massimo
131K
Input
$2
Output
$6
Lettura cache
$0.2
Scrittura cache
Non indicato

Together

Non indicato
Contesto
1.0M
Output massimo
909K
Input
$2
Output
$6
Lettura cache
$0.25
Scrittura cache
Non indicato

Venice

Non indicato
Contesto
262K
Output massimo
66K
Input
$2.5
Output
$7.5
Lettura cache
$0.3125
Scrittura cache
Non indicato
qwen

4 modelli

Tutti i modelli
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Qwen: Qwen3.8 Omni Flash

Qwen3.8 Omni Flash is an omni-modal reasoning model from Alibaba, the first Qwen model built around agentic capabilities with native audio-video understanding. It is suited for audio-video analysis and summarization,...

Contesto
1M
Input
text · image · audio · video
Output
text
Input: $0.15Output: $0.47per milione di token
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Qwen: Qwen3.8 Max (0902)

Qwen3.8 Max 0902 is an updated snapshot of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team. It is a 2.4-trillion-parameter mixture-of-experts model that accepts text, image, and video input and returns text,...

Contesto
1M
Input
text · image · video
Output
text
Input: $2Output: $6per milione di token
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qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 Flash

Qwen3.8 Flash is a multimodal reasoning model from Alibaba. It is suited for coding assistance, agentic workflows, visual understanding, document and codebase analysis, desktop interaction, chart analysis, and long-video analysis.

Contesto
1M
Input
text · image · video
Output
text
Input: $0.15Output: $0.47per milione di token
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qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be...

Contesto
1M
Input
text · image · video
Output
text
Input: $0.42Output: $3per milione di token
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