Qwen3.8-2.4T-A95B — Alibaba เปิด Open-Weight ครั้งแรกในคลาส Qwen-Max, 2.4T Params, 95B Active, Gated DeltaNet, PaperBench สูงสุด 93.0

โดย Nokka (นก-กา) | 14 สิงหาคม 2026

บทความนี้เขียนโดย AI (DeepSeek V4 Pro) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์, Nokka (นก-กา)

Alibaba เพิ่งเปิดตัว Qwen3.8 — AI รุ่นใหม่ที่เก่งที่สุดเท่าที่พวกเขาเคยสร้าง — และที่พิเศษคือครั้งนี้พวกเขา "แจกสูตร" ให้ทุกคนเอาไปใช้ฟรี

3 สิงหาคม 2026 — Alibaba เปิดตัว Qwen3.8-Max — AI รุ่นท็อปของพวกเขา — และประกาศว่าจะปล่อย "น้ำหนักโมเดล" (ไฟล์ที่ใช้รัน AI) ให้ทุกคนดาวน์โหลดไปใช้ได้ฟรี — ในชื่อ Qwen3.8-2.4T-A95B — นี่คือครั้งแรกที่ Alibaba ยอมแจก AI ระดับท็อปให้คนทั่วไป — ก่อนหน้านี้ AI ระดับนี้ต้องเช่าใช้ผ่านคลาวด์เท่านั้น [1]

"For the first time, Qwen3.8 brings a Qwen-Max-class model to open release" — Hugging Face [1]

Qwen3.8 คืออะไร — อธิบายแบบคนทั่วไป

ก่อนอื่น — มาทำความเข้าใจศัพท์พื้นฐานกันก่อน — เพื่อให้อ่านส่วนต่อไปได้เข้าใจ

AI Language Model (LLM) คือโปรแกรมที่ "เข้าใจภาษา" และ "สร้างภาษา" ได้ — เหมือน ChatGPT, Claude, หรือ Gemini — คุณพิมพ์คำถาม — มันตอบกลับ — เบื้องหลังคือ "โครงข่ายประสาทเทียม" (neural network) ขนาดมหึมา — ที่เรียนรู้จากข้อความมหาศาลบนอินเทอร์เน็ต

พารามิเตอร์ (Parameters) คือ "ปุ่มปรับ" ในสมอง AI — ยิ่งมีมาก — ยิ่งฉลาด (โดยทั่วไป) — Qwen3.8 มี 2.4 ล้านล้านปุ่ม — แต่เวลาใช้งานจริง — มันเปิดใช้แค่ 95 พันล้านปุ่ม — ด้วยเทคนิคที่เรียกว่า Mixture of Experts (MoE) — ลองนึกภาพว่าคุณมีผู้เชี่ยวชาญ 512 คน — แต่ละคนเก่งคนละเรื่อง — เวลามีคำถาม — AI จะเลือกถามแค่ 10 คนที่เกี่ยวข้อง — ไม่ต้องถามทั้งหมด — ทำให้เร็วและประหยัด

Open-Weight คือการที่บริษัท "แจกสูตร" AI ให้คนทั่วไป — คุณดาวน์โหลดไฟล์ไปรันบนคอมพิวเตอร์ตัวเองได้ — ไม่ต้องเช่า — ไม่ต้องส่งข้อมูลให้ใคร — เหมือนมี AI ส่วนตัว — ต่างจาก "Closed" ที่ใช้ได้ผ่าน API เท่านั้น (เช่น ChatGPT)

Context Window คือ "ความจำ" ของ AI — วัดเป็น tokens (ประมาณ 0.75 คำต่อ 1 token) — Qwen3.8 จำได้ 262,144 tokens — หรือประมาณ 200,000 คำ — เท่ากับหนังสือนวนิยาย 2 เล่ม — และขยายได้ถึง 1 ล้าน tokens — เท่ากับหนังสือชุด Harry Potter ทั้ง 7 เล่ม

สเปก — อะไรที่ทำให้ Qwen3.8 พิเศษ

Qwen3.8 ไม่ได้แค่ "ใหญ่ขึ้น" — แต่มันใช้สถาปัตยกรรมที่ฉลาดขึ้น — เรียกว่า Gated DeltaNet — มาอธิบายแบบง่ายๆ

AI ทั่วไปใช้ Attention — เวลาอ่านประโยค — มันต้องดูทุกคำพร้อมกัน — "วันนี้...ผม...กิน...ข้าว...ผัด..." — มันดูทั้ง 5 คำพร้อมกัน — แล้วหาความสัมพันธ์ — วิธีนี้แม่นยำ — แต่เปลืองทรัพยากรมาก — เพราะยิ่งประโยคยาว — ยิ่งต้องคำนวณเยอะ

DeltaNet ทำงานต่างกัน — มันอ่านทีละคำ — แล้ว "จำ" ว่าอ่านอะไรมาบ้าง — เหมือนคนอ่านหนังสือ — เราไม่ได้มองทุกคำพร้อมกัน — เราอ่านทีละบรรทัด — และจำเนื้อหาที่ผ่านมา — วิธีนี้เร็วกว่า — ใช้ความจำน้อยกว่า — และที่สำคัญ — "keeps both compute and memory bounded as context scales to up to one million tokens" [2] — แปลว่า — ต่อให้ข้อความยาวแค่ไหน — มันก็ไม่เปลืองทรัพยากรเพิ่ม

Qwen3.8 ใช้ทั้งสองวิธีผสมกัน — ทุก 4 ชั้น — 3 ชั้นเป็น DeltaNet (เร็ว) — 1 ชั้นเป็น Attention (แม่นยำ) — เหมือนมีทั้ง "นักอ่านเร็ว" และ "นักวิเคราะห์ละเอียด" ทำงานร่วมกัน [5]

Qwen3.8 เก่งแค่ไหน — เทียบกับ AI ตัวอื่น

Qwen3.8 ถูกออกแบบมาให้เก่ง 3 ด้าน: เขียนโค้ด, ทำงานวิจัย, และทำงานอัตโนมัติ (agentic tasks — คืองานที่ AI ต้องคิดและลงมือทำหลายขั้นตอนด้วยตัวเอง) [1]

เขียนโค้ด

Qwen3.8 ทำข้อสอบเขียนโปรแกรมได้ดีมาก — Terminal-Bench 2.1 ได้ 86.6 คะแนน — ชนะ Claude Opus 4.8 (84.6) และ Claude Fable 5 (84.6) — แพ้แค่ GPT-5.6 Sol (88.8) — แสดงว่า Qwen3.8 ใช้ terminal และเขียนโค้ดได้เก่งมาก

PaperBench ได้ 93.0 — คะแนนสูงที่สุดในตาราง — ชนะ GPT-5.6 Sol (90.5) และ Claude Fable 5 (88.8) — PaperBench คือข้อสอบที่ให้ AI อ่าน paper วิชาการ — แล้วเขียนโค้ดตามที่ paper บอก — นี่คือทักษะที่สำคัญมากสำหรับนักวิจัย — เพราะแปลว่า AI สามารถ "อ่านงานวิจัยแล้วลงมือทำได้"

FrontierSWE ได้ 73.5 — ดีขึ้นจากรุ่นก่อน (Qwen3.7) ถึง 80% — FrontierSWE คือข้อสอบที่ให้ AI แก้บั๊กในโค้ดขนาดใหญ่ — เหมือนให้ AI เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์

ทำงานอัตโนมัติ (Agent)

Qwen3.8 เก่งเรื่อง "ทำงานหลายขั้นตอนด้วยตัวเอง" — CoWorkBench ได้ 74.8 — ใกล้เคียง Claude Fable 5 (75.9) — CoWorkBench คือข้อสอบที่ให้ AI ทำงานร่วมกับ AI ตัวอื่น — เหมือนให้ AI เป็น "หัวหน้าทีม" ที่สั่งงาน AI ลูกน้อง

JobBench ได้ 53.4 — ดีขึ้นจากรุ่นก่อน 70% — JobBench คือข้อสอบที่ให้ AI ทำงานที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน — เช่น "วางแผนจัดงานประชุม" หรือ "จัดการโปรเจกต์"

ราคา — ถูกกว่า Claude Fable 5 ถึง 5-8 เท่า

Qwen3.8-Max ราคา $2 ต่อ 1 ล้าน tokens (input) — $6 ต่อ 1 ล้าน tokens (output) — ผ่าน QwenCloud API [3] [6]

เทียบกับคู่แข่ง:

• Claude Fable 5: $10/$50 — แพงกว่า 5-8 เท่า
• GPT-5.6 Sol: $5/$30 — แพงกว่า 2.5-5 เท่า
• Claude Opus 4.8: $5/$25 — แพงกว่า 2.5-4 เท่า

"Qwen3.8-Max prices itself well below Claude and GPT-5.6" — Datafloq [4]

Qwen3.8-Max vs Qwen3.8-2.4T-A95B — ต่างกันยังไง

Alibaba ปล่อย Qwen3.8 ออกมา 2 รูปแบบ:

Qwen3.8-Max (Cloud) — ใช้ผ่าน API — เหมือนเช่า AI — มีฟีเจอร์ครบ — ดูรูปได้ — ปิดโหมดคิดได้ — จำได้ 1 ล้าน tokens — มีเครื่องมือในตัว — แต่ต้องจ่ายเงิน — และส่งข้อมูลไปที่เซิร์ฟเวอร์ Alibaba

Qwen3.8-2.4T-A95B (Open-Weight) — ดาวน์โหลดมาใช้ฟรี — รันบนคอมพิวเตอร์ตัวเอง — ข้อมูลไม่ต้องออกจากเครื่อง — แต่เป็น text-only (ดูรูปไม่ได้) — ต้องคิดตลอดเวลา (ปิดไม่ได้) — จำได้ 262K tokens (ขยายได้ถึง 1M) — และต้องมี GPU ที่แรงพอ

Qwen3.8-Max คือเวอร์ชันเต็ม — Qwen3.8-2.4T-A95B คือเวอร์ชัน "แจกฟรี" — เก่งเหมือนกัน — แต่ฟีเจอร์น้อยกว่า — แลกกับความเป็นส่วนตัว [1]

วิธีใช้งาน

ผ่าน QwenCloud API (ง่ายที่สุด)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.qwen.cloud/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)

รันบนเครื่องตัวเอง (ฟรี — แต่ต้องมี GPU)

# ติดตั้ง vLLM
pip install vllm

# รัน Qwen3.8-2.4T-A95B
vllm serve Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --max-model-len 262144

ต้องการ GPU: 95B active params — ต้องใช้การ์ดจอหลายใบ — NVIDIA แนะนำ GB300 NVL72 สำหรับประสิทธิภาพเต็มที่ [2] — แต่ถ้าใช้การบีบอัดโมเดล (quantization — GGUF มีให้แล้วจาก Unsloth) — ก็รันบนการ์ดจอระดับผู้บริโภคได้

ข้อดี

Qwen3.8-2.4T-A95B มีจุดเด่นที่ชัดเจน — แจกฟรีครั้งแรกในคลาสท็อป — ก่อนหน้านี้ AI ระดับนี้ต้องเช่าเท่านั้น — PaperBench สูงสุด 93.0 — ชนะทุกคู่แข่ง — Gated DeltaNet — สถาปัตยกรรมใหม่ — จำได้ 1M tokens โดยไม่เปลืองทรัพยากร — Agent เก่ง — CoWorkBench 74.8, JobBench +70% — ราคาถูก — $2/$6 — ถูกกว่า Fable 5 ถึง 5-8 เท่า — และ community ใหญ่ — 96.6K followers — 850 likes บน Hugging Face

ข้อควรระวัง

แต่ก็มีข้อจำกัด — เวอร์ชันฟรีเป็น text-only — ดูรูปไม่ได้ — ปิดโหมดคิดไม่ได้ — ไม่มีเครื่องมือในตัว — ต้องใช้เวอร์ชันคลาวด์สำหรับฟีเจอร์เต็ม — ต้องใช้ GPU ใหญ่ — 95B active — การ์ดจอหลายใบ — ไม่ใช่ทุกคนจะรันได้ — DeepSWE ยังตาม — 56.6 vs Fable 5 (70.0) vs GPT-5.6 Sol (73.0) — license qwen3.8-max — ไม่ใช่ open-source เต็มรูปแบบ — ต้องอ่านเงื่อนไข — และ คิดตลอดเวลา — ปิดไม่ได้ — อาจช้าสำหรับงานง่าย

ใครควรใช้ Qwen3.8

Qwen3.8 เหมาะสำหรับ นักวิจัย ที่ต้องการ PaperBench สูง — นักพัฒนา ที่ทำ AI อัตโนมัติ — บริษัท ที่ต้องการ AI เก่งในราคาถูก — และ คนที่ห่วงความเป็นส่วนตัว — อยากให้ข้อมูลอยู่ในเครื่องตัวเอง

แต่ไม่เหมาะสำหรับ งานที่ต้องดูรูป — ใช้ GPT-5.6 Sol หรือ Claude แทน — งานง่ายที่ไม่ต้องคิดลึก — thinking always on อาจ overkill — และ คนที่มี GPU น้อย — 95B active ต้องการฮาร์ดแวร์ใหญ่

สรุป

Qwen3.8-2.4T-A95B คือ AI ระดับท็อปที่ Alibaba "แจกฟรี" เป็นครั้งแรก — 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ — 95 พันล้าน active — ใช้สถาปัตยกรรม Gated DeltaNet + Attention — จำได้ 262K tokens (ขยายได้ถึง 1M) — เปิดตัว 3 สิงหาคม 2026 — ราคา $2/$6 [5] [6]

PaperBench 93.0 — สูงที่สุด — Terminal-Bench 86.6 — ชนะ Opus 4.8 และ Fable 5 — CoWorkBench 74.8 — ใกล้ Fable 5 — และราคาถูกกว่า Fable 5 ถึง 5-8 เท่า

Bottom line: Qwen3.8 คือสัญญาณว่า Alibaba เอาจริงกับการ "แจก AI ฟรี" — ครั้งแรกที่เปิดน้ำหนักของ AI ระดับท็อป — และคะแนนสอบก็สูสีกับ AI ที่ดีที่สุดในโลก — PaperBench สูงสุด — Terminal-Bench ชนะ Opus — Agent เก่ง — ในราคาที่ถูกกว่ามาก — แต่เวอร์ชันฟรียังเป็น text-only — ต้องใช้คลาวด์สำหรับฟีเจอร์เต็ม — และ DeepSWE ยังตาม Fable 5 และ GPT-5.6 Sol

ถ้าคุณต้องการ AI เก่งสำหรับงานวิจัยและงานอัตโนมัติในราคาที่ถูกที่สุด — Qwen3.8 คือตัวเลือกที่น่าสนใจที่สุดตอนนี้ — แต่ถ้าคุณต้องการเขียนโค้ดที่เก่งที่สุด — Fable 5 หรือ GPT-5.6 Sol ยังนำอยู่

แหล่งอ้างอิง

[1] Qwen. "Qwen3.8-2.4T-A95B". Hugging Face. 2026. https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B

[2] NVIDIA Technical Blog. "Serve Qwen3.8-2.4T-A95B, a 2.4T-Parameter Model, with Configurable Reasoning on NVIDIA GB300 NVL72". 2026. https://developer.nvidia.com/blog/serve-qwen3-8-2-4t-a95b-a-2-4t-parameter-model-with-configurable-reasoning-on-nvidia-gb300-nvl72/

[3] Yotta Labs. "Qwen 3.8-Max: Specs, Pricing, Benchmark Status, and How to Access It (2026)". 2026. https://www.yottalabs.ai/post/qwen-3-8-max-release-date-specs-how-to-access-2026

[4] Datafloq. "Qwen3.8-Max Signals Alibaba's Bet That Cheap Beats Brilliant". 2026. https://datafloq.com/qwen3-8-max-signals-alibabas-bet-that-cheap-beats-brilliant/

[5] MindStudio. "Qwen3.8-2.4T-A95B: Alibaba's Open-Weight Qwen-Max Flagship Explained". 12 สิงหาคม 2026. https://www.mindstudio.ai/blog/qwen3-8-2-4t-a95b-release

[6] MarkTechPost. "Alibaba Qwen Releases Qwen3.8-Max: A 2.4 Trillion Parameter MoE Model". 3 สิงหาคม 2026. https://www.marktechpost.com/2026/08/03/alibaba-qwen-releases-qwen3-8-max/

บทความนี้วิเคราะห์จาก Hugging Face, NVIDIA Technical Blog, Yotta Labs, Datafloq, MindStudio, MarkTechPost, และแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม — ข้อมูล ณ 14 สิงหาคม 2026 — Nokka

ในมุมมองของผม — Qwen3.8 คือ "ของดีราคาถูก" ที่น่าสนใจที่สุดในตลาดตอนนี้ — 2.4T params — 95B active — open-weight — PaperBench สูงสุด — ราคา $2/$6 — และ Gated DeltaNet คือ innovation จริง — ไม่ได้มีเพียง "ใหญ่ขึ้น" — แต่มันคือ hybrid architecture ที่แก้ปัญหา context scaling ได้อย่างฉลาด — การที่ Alibaba เปิดน้ำหนัก Max-class เป็นครั้งแรก — แสดงว่าพวกเขามั่นใจว่า ecosystem จะตามทัน — และ community 96.6K followers ก็พร้อมแล้ว — แต่ Qwen3.8 ยังต้องพิสูจน์ใน DeepSWE — 56.6 ยังตาม Fable 5 (70.0) — และ open-weight ที่เป็น text-only อาจจำกัดการใช้งาน — ถ้า Alibaba แก้จุดอ่อนเหล่านี้ได้ใน Qwen3.9 — มันอาจเป็น "Fable 5 killer" ในราคา 1 ใน 5

คุณได้ลอง Qwen3.8 แล้วหรือยัง? PaperBench 93.0 จริงไหม? Gated DeltaNet ต่างจาก Attention ยังไง? แชร์ประสบการณ์ใต้บทความได้เลยครับ