Alibaba Frontier In FlowHunt verfügbar

Qwen3.8 Max

Qwen3.8 Max ist ein erstklassiges Frontier-KI-Modell von Alibaba, veröffentlicht im August 2026. Es ist ein proprietäres, gehostetes Modell, verfügbar über Qwen Studio und QwenCloud. Das Kontextfenster umfasst etwa 1 Million Token (984K), bei einer maximalen Ausgabe von 131.072 Token.

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Alibaba hat Qwen3.8 Max am 19. Juli 2026 auf der World AI Conference in Shanghai vorab gezeigt und die vollständige Veröffentlichung samt eigener Benchmark-Ergebnisse am 3. August 2026 publiziert. Thinking ist immer aktiviert, mit den Reasoning-Einstellungen low, medium und xhigh. Es verarbeitet Text- und visuelle Eingaben, und die API folgt sowohl den OpenAI-kompatiblen als auch den Anthropic-kompatiblen Spezifikationen.

Alibaba bietet außerdem ein Open-Weight-Schwestermodell an, Qwen3.8 2.4T A95B. Qwen3.8 Max selbst wird als gehostetes Modell bereitgestellt.

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Benchmarks

Jedes Ergebnis erscheint einmal, mit seinem Rang unter den erfassten Modellen und dem Hinweis, wer es gemessen hat.

Im Vergleich mit Frontier-Modellen auf derselben Skala
  • Qwen3.8 Maxdieses Modell
  • GPT-6.1 Soldieses Modell liegt bei 0 von 3 vorn
  • Claude Opus 5.5dieses Modell liegt bei 0 von 5 vorn
Verifiziert unabhängiger Prüfer, zählt für die Einstufung Selbst gemeldet von Alibaba veröffentlicht, angezeigt, aber nicht eingestuft
Gesamt

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Quelle ↗

Qwen3.8 Max 45,4 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#11von 45 Verifiziert
Coding

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

Quelle ↗Außerdem: Selbst gemeldet 56,6% (Alibaba-reported, via secondary write-up; also in GLM-5.3 card)

Qwen3.8 Max 57,5% GPT-6.1 Sol Kein Ergebnis Claude Opus 5.5 74,2%
#12von 17 Verifiziert

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Quelle ↗

Qwen3.8 Max 67,7% GPT-6.1 Sol Kein Ergebnis Claude Opus 5.5 89,9%
Nicht eingestuft Selbst gemeldet

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Quelle ↗

Qwen3.8 Max 85,6% GPT-6.1 Sol Kein Ergebnis Claude Opus 5.5 Kein Ergebnis
#8von 22 Verifiziert
Agenten

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Quelle ↗

Qwen3.8 Max 38,9% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#10von 36 Verifiziert
Schlussfolgern

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Quelle ↗Außerdem: Selbst gemeldet 43,6% (no tools; Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 43,1% GPT-6.1 Sol 52,9% Claude Opus 5.5 61,4%
#17von 44 Verifiziert

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Quelle ↗Außerdem: Verifiziert 93,7% (Vals AI own implementation)Außerdem: Selbst gemeldet 92,6% (Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 92,8% GPT-6.1 Sol Kein Ergebnis Claude Opus 5.5 Kein Ergebnis
#11von 37 Verifiziert

Wofür Sie Qwen3.8 Max Nutzen Sollten

Terminal- & agentische Automatisierung

Alibabas eigene Ergebnisse deuten auf Stärke bei Terminal-Agenten und allgemeinen Agentenaufgaben hin – eine gute Wahl für Automatisierung, die Shell- und Tool-Workflows ausführt.

Softwareentwicklung

Es bewältigt Programmier- und Repository-weite Aufgaben. Alibabas veröffentlichte Ergebnisse zeigen, dass es bei den schwierigsten Softwareentwicklungs-Benchmarks schwächer ist; testen Sie es daher zuerst mit Ihrem eigenen Code.

Multimodale Arbeit & lange Dokumente

Es verarbeitet Text- und visuelle Eingaben und hat ein Kontextfenster von etwa 1 Million Token, was sich für Dokumentenverständnis und die Analyse langer Eingaben in einer einzigen Anfrage eignet.

Stärken und Einschränkungen

Stärken

  • Terminal- und agentische Automatisierung
  • Multimodale Arbeit mit Text- und visueller Eingabe
  • Befolgen von Anweisungen
  • Wählbarer Reasoning-Aufwand (low, medium, xhigh)
  • Sehr lange Dokumente und große Codebasen (etwa 1 M Kontext)

Einschränkungen

  • Gehostet und Closed-Weight – kann nicht selbst gehostet werden
  • Thinking ist immer aktiviert und lässt sich nicht abschalten
  • Laut Alibabas eigenen Ergebnissen schwächer bei den schwierigsten Softwareentwicklungs-Benchmarks

In FlowHunt nutzen

Nutzen Sie Qwen3.8 Max in jedem Flow, neben Ihren eigenen Tools und Wissensquellen.

  1. 1Öffnen Sie einen Flow oder erstellen Sie einen aus einer Vorlage
  2. 2Fügen Sie eine AI-Agent- oder Generator-Komponente hinzu
  3. 3Wählen Sie Qwen3.8 Max in der Modellauswahl

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Über Alibaba Hangzhou, China · Gegründet 1999 · qwenlm.github.io

Die Alibaba Group ist einer der größten und vielfältigsten Technologiekonzerne Chinas, gegründet 1999 von Jack Ma mit Hauptsitz in Hangzhou. Über ihre DAMO Academy und das Tongyi Lab ist Alibaba mit der Qwen-Familie (Tongyi Qianwen) zu einer treibenden Kraft in der Entwicklung großer Sprachmodelle geworden. Die Generation Qwen 3.7, die Mitte 2026 veröffentlicht wurde, markierte Alibabas Übergang von rein inländischen Einsätzen zur internationalen Wettbewerbsfähigkeit, und die Generation Qwen 3.8 folgte 2026. Alibabas KI-Strategie ist geprägt von Open-Weight-Veröffentlichungen als Gegengewicht zu reinen US-API-Modellen, der Integration generativer KI in seine Cloud- und E-Commerce-Geschäfte sowie hohen Investitionen in die KI-Infrastruktur innerhalb der Alibaba-Cloud-Sparte.

qwenlm.github.io ↗

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Häufig gestellte Fragen