Qwen3.8 2.4T A95B — открытая разреженная MoE-модель Qwen, открытый вариант Qwen3.8 Max: 95 млрд активных параметров из 2,4 трлн общих. Подходит для кодинга, исследований, сложных рассуждений и агентных рабочих процессов.
Модель доступна на этих площадках.
Вы можете выбрать конкретную площадку, провайдера, обеспечивающего доступ к ней, либо воспользоваться нашими типовыми правилами маршрутизации.
| Площадка | Провайдер | Вход | Выход | Кэш | Ошибки tool-calling | Ошибки structured output |
|---|---|---|---|---|---|---|
| bothub n/a | bothub | 296,21 ₽/M | 888,65 ₽/M | 37,02 ₽/M | — | — |
Результаты на стандартизированных оценках. Проценты и ранги показывают положение модели среди моделей каталога.
Готовый код для вызова модели. API совместим с OpenAI: укажите base_url LLM Mart. В примере уже подставлен slug: qwen/qwen3.8-2.4t-a95b:batch.
curl -s "https://llmmart.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $LLM_ROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b:batch",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Привет!"}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-...", # API-ключ из личного кабинета
base_url="https://llmmart.ru/api/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.8-2.4t-a95b:batch",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет!"},
],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.LLM_ROUTER_API_KEY,
baseURL: "https://llmmart.ru/api/v1",
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b:batch",
messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content);Нужен API-ключ организации — создайте ключ в личном кабинете или см. инструкцию. Подробнее: первый запрос к модели и примеры SDK.