最近 Qwen3.8-Max-Preview 上线了，它是一个 2.4T 参数的开源模型，参数量属于目前最大的一档。现在可以通过千问的 Token Plan 或者直接在 Qoder 里使用这个模型。我第一时间上手感受了它的效果，这篇文章分享一下我的实际使用体验。
Qwen3.8-Max-Preview 是一个百万上下文的模型，并且支持多模态。之前的 Qwen 3.7 Max 也有 100 万上下文，但是不支持图片识别。有了图片识别之后，对于各种自动化和前端开发的场景，适用场景会大幅提升。
我在 Qoder 里主要让它完成了三个任务：复杂项目的全站国际化、一句话生成狼人杀 HTML 原型、基于我的 PPT Skill 生成一份演示文稿。
复杂项目的全站国际化
项目国际化是一个机械化、繁琐的过程。以我以前的经验，一个系统里几十上百个页面、几十个模块，总会有细枝末节被遗漏，需要人手逐个页面点击调试才能发现所有问题。
这次我在 Qoder 里先让它写了一个方案，然后让它基于这个方案执行。
设置好 Goal 之后，它自己跑了一整个晚上，不断检查项目里还有哪些页面没有完成国际化。后来我电脑合盖它才停下来，这时候已经有 9000 多行变更，十几个 Todo List 全部完成。
这个任务让我发现它的逻辑能力很好。它能够在很长的、经过多次上下文压缩的过程中一直保持准确的目标，具备很强的独自循环执行任务的能力。现在一些顶级模型的自循环能力比之前强了很多，即便不设置 Goal，也可以不断朝着目标推进，长时间使用各种工具检验自己的执行进度，而不是仅仅依赖以前那种简单的语法校验，它们现在可能会使用浏览器自动化工具，或者自己编写更有针对性的检查函数。这一次 Qwen3.8-Max-Preview 很明显具备了类似的特性，可以长时间保持高专注度完成任务。
而且这个国际化任务里，它完成开发之后还通过控制我的自动化浏览器对系统做了一次全面走查，确认所有位置都覆盖了国际化的 Key 之后，才确认任务完成。
另外一个点是它的 Token 输出速度很快。可能在我使用的那段时间算力还不是很紧张，无论是让它写方案还是实现代码，都没有思考过长、随便一个任务都要等很久的感受。
一句话生成狼人杀 HTML 原型
第二个任务是我用一句话让它生成一个狼人杀游戏的 HTML 原型，想测试它对需求的理解能力和前端设计能力。下图中左侧是它的执行记录，右侧就是它用这一行提示词生成的效果。
UI 排布比较规整，还有天黑天亮的切换效果，左侧是村民席位，右侧是游戏的执行进度。因为只是原型图，我没有让它接入实际的 API。
之前我一直觉得千问模型的前端能力相对比较欠缺，这一次稍微有一些补足，但还没有达到最顶尖的水准。它现在还是预览版，正式版推出之后，前端能力应该会比现在更强一些。
用 PPT Skill 生成演示文稿
第三个任务是测试它在有前端规范、有引导的情况下做得怎么样。我让它使用我的 PPT Skill 生成一份介绍它自己的 PPT，想看看它的逻辑能力和文案能力能不能遵循一个比较复杂的 Skill 里的各种规则和工作流。
生成的 PPT 很规整，配色也很清爽，对 Skill 里各种模板页面的遵循性很强，而且文案写得不错。
现在很多模型的文案能力比较差，比如 GPT 这一类的模型，写出来的文字经常不通顺。像千问这种国产模型，语言表达能力会比一些海外模型更好。很多用户并不是只使用 AI 完成编程相关的任务，还要处理生成 PPT、写文档这类非常依赖文案的工作，这种情况下 Qwen3.8-Max-Preview 的效果会比其他模型更好。
总的来说，Qwen3.8-Max-Preview 的效果相比前代有大幅提升。它在复杂项目下的长时间执行能力比之前强了很多，而且在比较强的大模型里同时具备比较好的文案能力，这一点很罕见，让 AI 创作类的任务有了一个新的选择。