Qwen3.8-Max API 完全指南：DashScope 2.4T 旗舰模型，原生视觉理解

Qwen3.8-Max 是阿里巴巴于 2026 年 8 月 3 日发布的新一代旗舰模型，采用 2.4 万亿参数的稀疏混合专家（MoE）架构，支持文本、图像和视频输入，输出文本。它拥有 100 万 token 上下文窗口、原生思考模式，并提供 OpenAI 兼容 API — 只需修改两行代码即可在任何 OpenAI SDK 客户端中接入。

我们撰写本指南，是因为 Qwen3.8-Max 在编码、智能体和多模态基准测试中相比 Qwen3.7 系列有显著提升。如果你正在评估国内大模型 API 或寻找高性价比的前沿模型，Qwen3.8-Max 值得测试。

Qwen3.8-Max 概览

来源： 阿里云百炼模型定价、Qwen3.8-Max 博客、MarkTechPost 报道。检索于 2026-08-03。

3 分钟快速入门

第一步：获取 DashScope API 密钥

在阿里云百炼控制台注册账号，在侧边栏的 API Keys 页面生成新密钥。国际用户可通过 Alibaba Cloud International 注册并访问 Model Studio。

第二步：安装 OpenAI SDK

pip install openai

第三步：发送第一个请求

OpenAI 兼容指供应商提供一个 chat-completions 接口，其请求与响应结构与 OpenAI API 契约足够接近——只需替换三个值（API key、base URL、模型名），原来的 OpenAI SDK 调用即可直接工作。最小实践面是POST /v1/chat/completions 带 messages、model， 并返回 OpenAI 形式的流式响应。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-dashscope-api-key",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用两段话解释 MoE 和密集 Transformer 架构的区别。"}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

就这么简单。DashScope 端点兼容 OpenAI 协议，任何支持 OpenAI chat completions 协议的工具 — Cursor、Claude Code 自定义端点、LiteLLM 或你自己的 SDK 封装 — 都可以直接使用。

来源： 阿里云 OpenAI 兼容文档。检索于 2026-08-03。

思考模式（深度推理）

Qwen3.8-Max 同时支持思考和非思考模式。在思考模式下，模型会先生成内部思维链，再输出最终答案，类似 OpenAI 的 o 系列或 Claude 的 extended thinking。

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "证明根号 2 是无理数。"}
    ],
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True,
)

for chunk in response:
    delta = chunk.choices[0].delta
    # 思考内容在 delta.reasoning_content 中
    # 最终答案在 delta.content 中
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content:
        print(f"[思考] {delta.reasoning_content}", end="")
    if delta.content:
        print(delta.content, end="")

关键细节：

• 思考模式使用独立的推理预算，上限为 262,144 tokens
• 思维链 token 和答案 token 均计入输出计费
• 启用思考时，最大输入降低至 983,040 tokens（非思考模式为 991,232）
• 可通过 thinking_budget 参数控制推理长度

来源： DashScope 文本生成文档。检索于 2026-08-03。

视觉和视频输入

Qwen3.8-Max 原生接受图像和视频帧输入。不同于 Qwen3.7-Max（纯文本），你无需切换到单独的模型即可处理多模态任务。

图像输入

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "描述这张架构图中的内容。"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/arch-diagram.png"}},
            ],
        }
    ],
)

视频输入

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "总结这段视频中发生了什么。"},
                {"type": "video_url", "video_url": {"url": "https://example.com/demo.mp4"}},
            ],
        }
    ],
)

这是相比 Qwen3.7 系列的重要升级。在 Qwen3.7 中，你需要 Qwen3.7-Plus 处理视觉任务，Qwen3.7-Max 处理推理任务。Qwen3.8-Max 将两者统一在同一个模型 ID 中。

定价对比

以上价格为中国大陆（华北 2 北京）区域。国际区域（新加坡、美国弗吉尼亚、法兰克福、东京）价格不同。Qwen3.7-Max 目前享受限时 5 折优惠；Qwen3.8-Max 以标准价格发布，尚未公布入门优惠。

国际平台定价：$2.00/百万输入 token，$6.00/百万输出 token。隐式缓存读取 $0.25/百万，显式缓存创建 $2.50/百万，显式缓存读取 $0.17/百万。

来源： 阿里云百炼模型定价、QwenCloud 模型页面。检索于 2026-08-03。

性能对比：Qwen3.8-Max vs Qwen3.7-Max

以下基准测试数据来自阿里巴巴官方发布公告。截至撰写时，尚无独立第三方评估。

注意事项：

• 所有基准测试数据均为厂商自报。截至撰写时，尚无独立评测发布。
• 官方博客中的多模态基准对比对象是 Qwen3.7-Plus（而非 Qwen3.7-Max），这使代际差距看起来更大。
• 激活参数量尚未公布 — 仅公布了总参数量（2.4 万亿）。

来源： Qwen3.8-Max 博客、MarkTechPost 报道。检索于 2026-08-03。

模型 ID 与版本管理

DashScope 目前列出 Qwen3.8-Max 的一个模型 ID：

• qwen3.8-max — 指向最新稳定版本的滚动别名

与 Qwen3.7 系列（拥有 qwen3.7-max-2026-05-20 和 qwen3.7-max-2026-06-08 等日期快照）不同，Qwen3.8-Max 尚未发布日期快照。这意味着滚动别名是目前唯一选择。如果版本固定对你的生产环境很重要，请关注 DashScope 的新模型发布页面获取快照公告。

关于跨提供商的模型版本管理最佳实践，请参阅我们的 LLM API 模型版本与别名指南。

常见错误与解决方案

来源： DashScope 错误码。检索于 2026-08-03。

生产环境清单

在将 Qwen3.8-Max 部署到生产环境前，请确认：

• API 密钥轮换 — 将密钥存储在密钥管理器中，而非代码中。参阅我们的 API 密钥管理指南。
• 版本固定策略 — 决定是跟踪滚动 qwen3.8-max 别名还是等待日期快照。滚动别名可能在无通知的情况下改变行为。
• 回退链 — 设置到 Qwen3.7-Max 或其他提供商的回退。参阅我们的回退路由指南。
• 成本监控 — 按模型跟踪 token 用量。思考模式每次请求可生成高达 262K 推理 token，全部计入输出计费。
• 速率限制余量 — 2M TPM 和 15K RPM 较为宽裕，但批处理任务可能触及上限。按照我们的超时和重试指南实现退避重试。
• 上下文缓存 — 对于前缀稳定的任务（系统提示、few-shot 示例），启用隐式或显式上下文缓存，可降低最多 90% 的输入成本。
• 单独测试多模态 — 如果你从纯文本模型（Qwen3.7-Max）迁移，请验证 prompt 模板不会意外发送新模型会以不同方式解释的 image_url 内容。

TheRouter 集成

TheRouter 通过配置的 provider 路由 OpenAI 兼容请求，包括 DashScope。如果你的部署使用 TheRouter 进行 provider 路由和回退，可以将 Qwen3.8-Max 添加为 DashScope provider 上的模型目标：

1. 将 DashScope 配置为 provider，填入 API 密钥和 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 base URL
2. 添加 qwen3.8-max 作为指向 DashScope provider 的模型条目
3. 可选设置回退链：qwen3.8-max → qwen3.7-max → qwen3.7-plus

由于 DashScope 和 TheRouter 都使用 OpenAI 协议，你的应用代码无需修改 — 只需更改路由配置。设置详情请参阅我们的阿里云百炼 API 指南和 OpenAI 兼容 API 提供商。

注意： 截至撰写时，Qwen3.8-Max 尚未加入 TheRouter 的 models-data.ts。请查看 DashScope provider 页面获取最新支持模型列表。

相关资源

• DashScope Qwen3.7 系列完全指南 — 前代系列
• Qwen3.7-Max 多模态 vs GPT-4o vs Claude Sonnet 4 对比
• Qwen3 到 Qwen3.7 升级迁移指南
• 阿里云百炼 API 指南
• LLM API 提供商对比 2026
• OpenAI 兼容 API 提供商
• DashScope Provider 页面
• OpenAI 兼容集成