Alibaba Frontier Disponible en FlowHunt

Qwen3.8 Max

Qwen3.8 Max es un modelo de IA fronterizo de primer nivel de Alibaba, lanzado en agosto de 2026. Es un modelo propietario alojado, disponible a través de Qwen Studio y QwenCloud. La ventana de contexto es de aproximadamente 1M de tokens (984K), con una salida máxima de 131.072 tokens.

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Alibaba presentó una vista previa de Qwen3.8 Max el 19 de julio de 2026 en la Conferencia Mundial de IA de Shanghái y publicó la versión completa, con sus propios resultados de benchmarks, el 3 de agosto de 2026. El razonamiento (thinking) está siempre activado, con ajustes de razonamiento low, medium y xhigh. Acepta entrada de texto y visual, y la API sigue tanto la especificación compatible con OpenAI como la compatible con Anthropic.

Alibaba también tiene un modelo hermano de pesos abiertos, Qwen3.8 2.4T A95B. Qwen3.8 Max en sí se ofrece como un modelo alojado.

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Benchmarks

Cada puntuación aparece una sola vez, con su posición entre los modelos seguidos y quién la midió.

Comparado con los modelos de nivel Frontier en la misma escala
  • Qwen3.8 Maxeste modelo
  • GPT-6.1 Soleste modelo lidera en 0 de 3
  • Claude Opus 5.5este modelo lidera en 0 de 5
Verificado evaluador independiente, cuenta para el ranking Autoinformado publicado por Alibaba, se muestra pero no se clasifica
General

AA Intelligence Index

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

Fuente ↗

Qwen3.8 Max 45,4 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#11de 45 Verificado
Programación

DeepSWE

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

Fuente ↗También: Autoinformado 56,6% (Alibaba-reported, via secondary write-up; also in GLM-5.3 card)

Qwen3.8 Max 57,5% GPT-6.1 Sol Sin puntuación Claude Opus 5.5 74,2%
#12de 17 Verificado

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Fuente ↗

Qwen3.8 Max 67,7% GPT-6.1 Sol Sin puntuación Claude Opus 5.5 89,9%
Sin clasificar Autoinformado

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Fuente ↗

Qwen3.8 Max 85,6% GPT-6.1 Sol Sin puntuación Claude Opus 5.5 Sin puntuación
#8de 22 Verificado
Agentes

Terminal-Bench 4.0

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

Fuente ↗

Qwen3.8 Max 38,9% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#10de 36 Verificado
Razonamiento

Humanity's Last Exam

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

Fuente ↗También: Autoinformado 43,6% (no tools; Alibaba-reported, secondary)

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

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Fuente ↗También: Verificado 93,7% (Vals AI own implementation)También: Autoinformado 92,6% (Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 92,8% GPT-6.1 Sol Sin puntuación Claude Opus 5.5 Sin puntuación
#11de 37 Verificado

Para Qué Usar Qwen3.8 Max

Automatización de Terminal y Agéntica

Los propios resultados de Alibaba apuntan a un buen rendimiento en agentes de terminal y tareas generales de agentes, lo que lo hace adecuado para automatizaciones que ejecutan flujos de shell y de herramientas.

Ingeniería de Software

Se encarga de tareas de programación y de nivel de repositorio. Los resultados publicados por Alibaba muestran que es más débil en los benchmarks de ingeniería de software más difíciles, así que pruébalo primero con tu propio código.

Trabajo Multimodal y con Documentos Extensos

Acepta entrada de texto y visual y tiene una ventana de contexto de aproximadamente 1M de tokens, lo que encaja con la comprensión de documentos y el análisis de entradas largas en un solo prompt.

Puntos fuertes y limitaciones

Puntos fuertes

  • Automatización de terminal y agéntica
  • Trabajo multimodal con entrada de texto y visual
  • Seguimiento de instrucciones
  • Esfuerzo de razonamiento seleccionable (low, medium, xhigh)
  • Documentos muy extensos y grandes bases de código (aprox. 1M de contexto)

Limitaciones

  • Alojado y de pesos cerrados, por lo que no puede autoalojarse
  • El razonamiento (thinking) está siempre activado y no puede desactivarse
  • Más débil en los benchmarks de ingeniería de software más difíciles según los propios resultados de Alibaba

Úsalo en FlowHunt

Usa Qwen3.8 Max en cualquier flow, junto a tus propias herramientas y fuentes de conocimiento.

  1. 1Abre un flow o crea uno a partir de una plantilla
  2. 2Añade un componente AI Agent o Generator
  3. 3Elige Qwen3.8 Max en el selector de modelos

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Acerca de Alibaba Hangzhou, China · Fundado 1999 · qwenlm.github.io

Alibaba Group es uno de los conglomerados tecnológicos más grandes y diversos de China, fundado en 1999 por Jack Ma y con sede en Hangzhou. A través de su Academia DAMO y Tongyi Lab, Alibaba se ha convertido en una fuerza importante en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes con la familia Qwen (Tongyi Qianwen). La generación Qwen 3.7, lanzada a mediados de 2026, marcó la transición de Alibaba desde implementaciones domésticas a la competitividad en benchmarks internacionales, y la generación Qwen 3.8 llegó en 2026. La estrategia de IA de Alibaba se define por lanzamientos de pesos abiertos como contrapeso a los modelos exclusivos de API estadounidenses, la integración de IA generativa en sus negocios de nube y comercio electrónico, y una fuerte inversión en infraestructura de IA en toda su división Alibaba Cloud.

qwenlm.github.io ↗

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