Alibaba Frontier Beschikbaar in FlowHunt

Qwen3.8 Max

Qwen3.8 Max is een topklasse frontier AI-model van Alibaba, uitgebracht in augustus 2026. Het is een eigen gehost model, beschikbaar via Qwen Studio en QwenCloud. Het contextvenster is ongeveer 1M tokens (984K), met een maximale uitvoer van 131.072 tokens.

Lees meer

Alibaba toonde Qwen3.8 Max op 19 juli 2026 als preview op de World AI Conference in Shanghai en publiceerde op 3 augustus 2026 de volledige release, met eigen benchmarkresultaten. Thinking staat altijd aan, met de redeneerinstellingen low, medium en xhigh. Het accepteert tekst en visuele invoer, en de API volgt zowel OpenAI-compatibele als Anthropic-compatibele specificaties.

Alibaba heeft ook een open-weight zusje, Qwen3.8 2.4T A95B. Qwen3.8 Max zelf wordt als gehost model aangeboden.

Probeer in FlowHunt Terug naar de AI Leaderboard

Benchmarks

Elke score komt één keer voor, met de rang onder de gevolgde modellen en wie de score heeft gemeten.

Vergeleken met Frontier-modellen op dezelfde schaal
  • Qwen3.8 Maxdit model
  • GPT-6.1 Soldit model leidt bij 0 van 3
  • Claude Opus 5.5dit model leidt bij 0 van 5
Geverifieerd onafhankelijke beoordelaar, telt mee voor de ranking Zelf gerapporteerd gepubliceerd door Alibaba, getoond maar niet gerankt
Overall

AA Intelligence Index

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

Bron ↗

Qwen3.8 Max 45,4 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#11van 45 Geverifieerd
Coderen

DeepSWE

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

Bron ↗Ook: Zelf gerapporteerd 56,6% (Alibaba-reported, via secondary write-up; also in GLM-5.3 card)

Qwen3.8 Max 57,5% GPT-6.1 Sol Geen score Claude Opus 5.5 74,2%
#12van 17 Geverifieerd

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Bron ↗

Qwen3.8 Max 67,7% GPT-6.1 Sol Geen score Claude Opus 5.5 89,9%
Niet gerankt Zelf gerapporteerd

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Bron ↗

Qwen3.8 Max 85,6% GPT-6.1 Sol Geen score Claude Opus 5.5 Geen score
#8van 22 Geverifieerd
Agents

Terminal-Bench 4.0

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

Bron ↗

Qwen3.8 Max 38,9% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#10van 36 Geverifieerd
Redeneren

Humanity's Last Exam

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

Bron ↗Ook: Zelf gerapporteerd 43,6% (no tools; Alibaba-reported, secondary)

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

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Bron ↗Ook: Geverifieerd 93,7% (Vals AI own implementation)Ook: Zelf gerapporteerd 92,6% (Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 92,8% GPT-6.1 Sol Geen score Claude Opus 5.5 Geen score
#11van 37 Geverifieerd

Waarvoor Qwen3.8 Max te Gebruiken

Terminal- & Agentische Automatisering

De eigen resultaten van Alibaba wijzen op kracht bij terminalagents en algemene agenttaken, waardoor het past bij automatisering die shell- en toolworkflows uitvoert.

Software Engineering

Het verwerkt programmeertaken en taken op repositoryniveau. De gepubliceerde resultaten van Alibaba laten zien dat het zwakker is op de moeilijkste software-engineeringbenchmarks, dus test het eerst op uw eigen code.

Multimodaal Werk & Lange Documenten

Het accepteert tekst en visuele invoer en heeft een contextvenster van ongeveer 1M tokens, wat past bij documentbegrip en de analyse van lange invoer in één prompt.

Sterke punten en beperkingen

Sterke punten

  • Terminal- en agentische automatisering
  • Multimodaal werk met tekst en visuele invoer
  • Het opvolgen van instructies
  • Selecteerbare redeneer-effort (low, medium, xhigh)
  • Zeer lange documenten en grote codebases (ongeveer 1M context)

Beperkingen

  • Gehost en met gesloten gewichten, dus niet zelf te hosten
  • Thinking staat altijd aan en kan niet worden uitgeschakeld
  • Zwakker op de moeilijkste software-engineeringbenchmarks in de eigen resultaten van Alibaba

Gebruik het in FlowHunt

Gebruik Qwen3.8 Max in elke flow, naast je eigen tools en kennisbronnen.

  1. 1Open een flow of maak er een op basis van een sjabloon
  2. 2Voeg een AI Agent- of Generator-component toe
  3. 3Kies Qwen3.8 Max in de modelkiezer

Gerelateerde AI-modellen

Over Alibaba Hangzhou, China · Opgericht 1999 · qwenlm.github.io

Alibaba Group is een van de grootste en meest diverse technologieconglomeraten van China, opgericht in 1999 door Jack Ma en gevestigd in Hangzhou. Via haar DAMO Academy en Tongyi Lab is Alibaba een belangrijke kracht geworden in de ontwikkeling van grote taalmodellen met de Qwen (Tongyi Qianwen)-familie. De Qwen 3.7-generatie, uitgebracht medio 2026, markeerde de overgang van Alibaba van binnenlandse implementaties naar internationale benchmarkconcurrentie, en in 2026 volgde de Qwen 3.8-generatie. De AI-strategie van Alibaba wordt gekenmerkt door open-gewicht releases als tegenwicht voor Amerikaanse API-only modellen, integratie van generatieve AI in haar cloud- en e-commerce-activiteiten, en zware investeringen in AI-infrastructuur binnen haar Alibaba Cloud-divisie.

qwenlm.github.io ↗

Bekijk het Volledige AI Model Leaderboard

Vergelijk alle gevolgde modellen op benchmarks voor programmeren, agents en redeneren, met elke score gemarkeerd als geverifieerd of zelf gerapporteerd.

← Terug naar AI Leaderboard Probeer in FlowHunt

Veelgestelde vragen