Alibaba Frontier Disponibil în FlowHunt

Qwen3.8 Max

Qwen3.8 Max este un model AI de tip frontier de top de la Alibaba, lansat în august 2026. Este un model proprietar găzduit, disponibil prin Qwen Studio și QwenCloud. Fereastra de context este de aproximativ 1 milion de tokeni (984K), cu o ieșire maximă de 131.072 de tokeni.

Citește mai mult

Alibaba a prezentat în avanpremieră Qwen3.8 Max pe 19 iulie 2026 la World AI Conference din Shanghai și a publicat lansarea completă, cu propriile rezultate de benchmark, pe 3 august 2026. Gândirea este mereu activată, cu setări de raționament low, medium și xhigh. Acceptă intrare de text și vizuală, iar API-ul respectă atât specificațiile compatibile cu OpenAI, cât și pe cele compatibile cu Anthropic.

Alibaba are și un model înrudit cu greutăți deschise, Qwen3.8 2.4T A95B. Qwen3.8 Max în sine este oferit ca model găzduit.

Încearcă în FlowHunt Înapoi la AI Leaderboard

Benchmark-uri

Fiecare scor apare o singură dată, cu locul său printre modelele urmărite și cu cine l-a măsurat.

Comparat cu modelele de nivel Frontier pe aceeași scară
  • Qwen3.8 Maxacest model
  • GPT-6.1 Solacest model conduce la 0 din 3
  • Claude Opus 5.5acest model conduce la 0 din 5
Verificat evaluator independent, contează în clasament Autoraportat publicat de Alibaba, afișat, dar neclasat
General

AA Intelligence Index

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

Sursă ↗

Qwen3.8 Max 45,4 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#11din 45 Verificat
Programare

DeepSWE

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

Sursă ↗De asemenea: Autoraportat 56,6% (Alibaba-reported, via secondary write-up; also in GLM-5.3 card)

Qwen3.8 Max 57,5% GPT-6.1 Sol Fără scor Claude Opus 5.5 74,2%
#12din 17 Verificat

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Sursă ↗

Qwen3.8 Max 67,7% GPT-6.1 Sol Fără scor Claude Opus 5.5 89,9%
Neclasat Autoraportat

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Sursă ↗

Qwen3.8 Max 85,6% GPT-6.1 Sol Fără scor Claude Opus 5.5 Fără scor
#8din 22 Verificat
Agenți

Terminal-Bench 4.0

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

Sursă ↗

Qwen3.8 Max 38,9% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#10din 36 Verificat
Raționament

Humanity's Last Exam

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

Sursă ↗De asemenea: Autoraportat 43,6% (no tools; Alibaba-reported, secondary)

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

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Sursă ↗De asemenea: Verificat 93,7% (Vals AI own implementation)De asemenea: Autoraportat 92,6% (Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 92,8% GPT-6.1 Sol Fără scor Claude Opus 5.5 Fără scor
#11din 37 Verificat

Pentru Ce Să Folosești Qwen3.8 Max

Automatizare în Terminal și Agentică

Rezultatele proprii ale Alibaba indică puncte forte la agenții de terminal și la sarcinile generale de agent, ceea ce îl face potrivit pentru automatizări care rulează fluxuri de shell și de instrumente.

Inginerie Software

Se descurcă la sarcini de programare și la sarcini la nivel de depozit. Rezultatele publicate de Alibaba arată că este mai slab la cele mai dificile benchmarkuri de inginerie software, așa că testează-l mai întâi pe propriul cod.

Lucru Multimodal și cu Documente Lungi

Acceptă intrare de text și vizuală și are o fereastră de context de aproximativ 1 milion de tokeni, ceea ce se potrivește înțelegerii documentelor și analizei intrărilor lungi într-un singur prompt.

Puncte forte și limitări

Puncte forte

  • Automatizare în terminal și agentică
  • Lucru multimodal cu intrare de text și vizuală
  • Respectarea instrucțiunilor
  • Efort de raționament selectabil (low, medium, xhigh)
  • Documente foarte lungi și baze de cod mari (aproximativ 1M context)

Limitări

  • Găzduit și cu greutăți închise, deci nu poate fi găzduit independent
  • Gândirea este mereu activată și nu poate fi dezactivată
  • Mai slab la cele mai dificile benchmarkuri de inginerie software, în rezultatele proprii ale Alibaba

Folosește-l în FlowHunt

Folosește Qwen3.8 Max în orice flux, alături de propriile unelte și surse de cunoștințe.

  1. 1Deschide un flux sau creează unul dintr-un șablon
  2. 2Adaugă o componentă AI Agent sau Generator
  3. 3Alege Qwen3.8 Max în selectorul de modele

Modele AI Conexe

Despre Alibaba Hangzhou, China · Fondat 1999 · qwenlm.github.io

Alibaba Group este unul dintre cele mai mari și mai diverse conglomerate tehnologice din China, fondat în 1999 de Jack Ma și cu sediul în Hangzhou. Prin Academia DAMO și Tongyi Lab, Alibaba a devenit o forță majoră în dezvoltarea modelelor lingvistice mari cu familia Qwen (Tongyi Qianwen). Generația Qwen 3.7, lansată la jumătatea anului 2026, a marcat tranziția Alibaba de la implementări interne la competitivitate pe criterii de referință internaționale, iar generația Qwen 3.8 a urmat în 2026. Strategia AI a Alibaba este definită de lansări cu greutăți deschise ca un contrabalans la modelele americane exclusiv prin API, integrarea AI-ului generativ în afacerile sale de cloud și comerț electronic și investiții masive în infrastructura AI în cadrul diviziei sale Alibaba Cloud.

qwenlm.github.io ↗

Vezi Clasamentul Complet al Modelelor AI

Comparați toate modelele urmărite în benchmarkuri de programare, agenți și raționament, fiecare scor fiind marcat ca verificat sau raportat de producător.

← Înapoi la AI Leaderboard Încearcă în FlowHunt

Întrebări frecvente