Alibaba Frontier FlowHunt'ta mevcut

Qwen3.8 Max

Qwen3.8 Max, Alibaba’nın Ağustos 2026’da yayınlanan, en üst düzey bir sınır AI modelidir. Qwen Studio ve QwenCloud üzerinden sunulan, barındırılan özel bir modeldir. Bağlam penceresi yaklaşık 1M token (984K) olup azami çıktı 131.072 tokendır.

Devamını oku

Alibaba, Qwen3.8 Max’i 19 Temmuz 2026’da Şanghay’daki Dünya Yapay Zeka Konferansı’nda ön izlemeye sundu ve tam sürümü, kendi kıyaslama sonuçlarıyla birlikte 3 Ağustos 2026’da yayınladı. Düşünme her zaman etkindir ve düşük, orta ve xhigh akıl yürütme ayarları vardır. Metin ve görsel girdi kabul eder; API hem OpenAI uyumlu hem de Anthropic uyumlu belirtimleri izler.

Alibaba’nın ayrıca açık ağırlıklı bir kardeş modeli vardır: Qwen3.8 2.4T A95B. Qwen3.8 Max’in kendisi barındırılan bir model olarak sunulur.

Kıyaslamalar

Her puan bir kez gösterilir; izlenen modeller arasındaki sırası ve ölçümü kimin yaptığı da yanındadır.

Aynı ölçekte Frontier seviyesindeki emsallerle karşılaştırma
  • Qwen3.8 Maxbu model
  • GPT-6.1 Solbu model 3 içinden 0 alanda önde
  • Claude Opus 5.5bu model 5 içinden 0 alanda önde
Doğrulanmış bağımsız değerlendirici, sıralamaya dahil Kendi bildirdiği Alibaba tarafından yayımlandı, gösterilir ancak sıralanmaz
Genel

AA Intelligence Index

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

Kaynak ↗

Qwen3.8 Max 45,4 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#1145 içinde Doğrulanmış
Kodlama

DeepSWE

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

Kaynak ↗Ayrıca: Kendi bildirdiği 56,6% (Alibaba-reported, via secondary write-up; also in GLM-5.3 card)

Qwen3.8 Max 57,5% GPT-6.1 Sol Puan yok Claude Opus 5.5 74,2%
#1217 içinde Doğrulanmış

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Kaynak ↗

Qwen3.8 Max 67,7% GPT-6.1 Sol Puan yok Claude Opus 5.5 89,9%
Sıralamaya dahil değil Kendi bildirdiği

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Kaynak ↗

Qwen3.8 Max 85,6% GPT-6.1 Sol Puan yok Claude Opus 5.5 Puan yok
#822 içinde Doğrulanmış
Ajanlar

Terminal-Bench 4.0

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

Kaynak ↗

Qwen3.8 Max 38,9% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#1036 içinde Doğrulanmış
Akıl yürütme

Humanity's Last Exam

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

Kaynak ↗Ayrıca: Kendi bildirdiği 43,6% (no tools; Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 43,1% GPT-6.1 Sol 52,9% Claude Opus 5.5 61,4%
#1744 içinde Doğrulanmış

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Kaynak ↗Ayrıca: Doğrulanmış 93,7% (Vals AI own implementation)Ayrıca: Kendi bildirdiği 92,6% (Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 92,8% GPT-6.1 Sol Puan yok Claude Opus 5.5 Puan yok
#1137 içinde Doğrulanmış

Qwen3.8 Max Hangi Amaçlarla Kullanılmalı

Terminal ve Ajan Otomasyonu

Alibaba'nın kendi sonuçları, terminal ajanlarında ve genel ajan görevlerinde güçlü olduğuna işaret ediyor; bu da onu kabuk ve araç iş akışlarını yürüten otomasyon için uygun kılıyor.

Yazılım Mühendisliği

Kodlama ve depo düzeyindeki görevleri yönetir. Alibaba'nın yayınladığı sonuçlar, en zor yazılım mühendisliği kıyaslamalarında daha zayıf olduğunu gösteriyor; bu nedenle önce kendi kodunuzda deneyin.

Çok Modlu ve Uzun Belge İşleri

Metin ve görsel girdi kabul eder ve yaklaşık 1M token bağlam penceresine sahiptir; bu, tek bir istemde belge anlama ve uzun girdi analizine uygundur.

Güçlü yönler ve sınırlamalar

Güçlü yönler

  • Terminal ve ajan otomasyonu
  • Metin ve görsel girdiyle çok modlu çalışma
  • Talimat takibi
  • Seçilebilir akıl yürütme eforu (düşük, orta, xhigh)
  • Çok uzun belgeler ve büyük kod tabanları (yaklaşık 1M bağlam)

Sınırlamalar

  • Barındırılan ve kapalı ağırlıklı, bu nedenle kendi sunucunuzda barındırılamaz
  • Düşünme her zaman etkindir ve kapatılamaz
  • Alibaba'nın kendi sonuçlarında en zor yazılım mühendisliği kıyaslamalarında daha zayıf

FlowHunt'ta kullanın

Qwen3.8 Max modelini kendi araçlarınızın ve bilgi kaynaklarınızın yanında her akışta kullanın.

  1. 1Bir akış açın veya şablondan oluşturun
  2. 2AI Agent veya Generator bileşeni ekleyin
  3. 3Model seçicide Qwen3.8 Max modelini seçin

İlgili AI Modelleri

Alibaba Hakkında Hangzhou, China · Kuruluş 1999 · qwenlm.github.io

Alibaba Group, 1999 yılında Jack Ma tarafından kurulan ve merkezi Hangzhou'da bulunan, Çin'in en büyük ve en çeşitli teknoloji holdinglerinden biridir. DAMO Akademisi ve Tongyi Laboratuvarı aracılığıyla Alibaba, Qwen (Tongyi Qianwen) ailesiyle büyük dil modeli geliştirmede önemli bir güç haline gelmiştir. 2026'nın ortalarında piyasaya sürülen Qwen 3.7 nesli, Alibaba'nın yurt içi dağıtımlardan uluslararası kıyaslama rekabetçiliğine geçişini işaret etmiş olup 2026'da Qwen 3.8 nesli bunu izlemiştir. Alibaba'nın yapay zeka stratejisi, ABD merkezli yalnızca API modellerine karşı bir denge unsuru olarak açık ağırlıklı sürümler, bulut ve e-ticaret işlerinde üretken yapay zekanın entegrasyonu ve Alibaba Cloud bölümünde yapay zeka altyapısına yapılan yoğun yatırımlarla tanımlanmaktadır.

qwenlm.github.io ↗

Tam AI Model Liderlik Tablosunu İnceleyin

Sıkça sorulan sorular