Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

Qwen3.8 2.4T A95B adalah model sparse mixture-of-experts dengan bobot terbuka dari Qwen, dan merupakan varian bobot terbuka dari Qwen3.8 Max. Namanya mencerminkan arsitekturnya: 95 miliar parameter aktif dari total 2,4 triliun, sehingga hanya sebagian dari jaringan yang digunakan per token sementara model penuh tetap menyimpan kumpulan bobot yang sangat besar. Model ini berada di kategori teks, menerima input teks, dan mengembalikan output teks.

Angka utama untuk sebagian besar integrasi adalah jendela konteks sebesar 1.048.576 token, yang cukup besar untuk menampung seluruh basis kode, kumpulan dokumen panjang, atau riwayat percakapan yang diperluas dalam satu permintaan. Output dibatasi pada 131.072 token, sehingga generasi panjang tetap mungkin dilakukan bersama input yang panjang. Model ini mendukung perilaku penalaran, termasuk parameter reasoning, kontrol reasoning_effort, dan flag include_reasoning, yang memungkinkan Anda memutuskan apakah konten penalaran ditampilkan. Model ini juga mendukung structured outputs dan response_format, sehingga Anda dapat membatasi balasan ke suatu skema alih-alih mengurai teks bebas.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Analisis konteks panjang adalah yang paling jelas: memberikan seluruh repositori, bundel kontrak, arsip log, atau korpus penelitian dan mengajukan pertanyaan di seluruhnya tanpa lapisan retrieval. Karena tools dan tool_choice didukung, model ini dapat berperan sebagai inti penalaran agen yang memanggil fungsi atau API eksternal. Structured outputs membuatnya cukup cocok untuk pipeline ekstraksi, di mana Anda membutuhkan JSON yang konsisten dari input yang berantakan. Kontrol penalaran cocok untuk tugas di mana Anda ingin model menelusuri masalah langkah demi langkah, dan parameter sampling memberi Anda ruang untuk menyetel perilaku baik untuk generasi deterministik maupun yang lebih eksploratif.

Memanggilnya melalui api14 bekerja dengan cara yang sama seperti model lain di platform, karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengirim permintaan ke endpoint chat completions dengan model id "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b" dan pesan Anda dalam format biasa. Parameter permintaan yang didukung adalah frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs dan top_p. Jika Anda sudah memiliki kode yang ditulis terhadap OpenAI SDK, mengarahkan base URL ke api14 dan mengganti model id umumnya adalah keseluruhan perubahannya.

Dua catatan praktis. Pertama, ini adalah model khusus teks: tidak ada input gambar atau audio, jadi apa pun yang multimodal memerlukan model berbeda. Kedua, desain mixture-of-experts berarti jumlah parameter aktif jauh lebih kecil daripada totalnya, tetapi model dengan 2,4 triliun parameter tetap merupakan model besar, dan konteks 1M token berarti permintaan dapat membawa input yang sangat banyak. Untuk tugas singkat dan sederhana di mana latensi atau throughput lebih penting daripada kedalaman, model yang lebih kecil biasanya akan menjadi pilihan yang lebih baik.