Alibaba Frontier 可在FlowHunt中使用

Qwen3.8 Max

Qwen3.8 Max 是阿里巴巴于 2026 年 8 月发布的最高层级前沿 AI 模型。它是专有的托管模型,可通过 Qwen Studio 和 QwenCloud 使用。上下文窗口约为 100 万 token(984K),最大输出为 131,072 token。

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阿里巴巴于 2026 年 7 月 19 日在上海世界人工智能大会上预览了 Qwen3.8 Max,并于 2026 年 8 月 3 日发布完整版本及其自测的基准结果。思考模式始终启用,提供低、中和 xhigh 三档推理设置。它支持文本和视觉输入,API 同时遵循 OpenAI 兼容和 Anthropic 兼容规范。

阿里巴巴另有一款开放权重的同系列模型 Qwen3.8 2.4T A95B。Qwen3.8 Max 本身以托管模型的形式提供。

基准测试

每项分数只显示一次,并标明其在已跟踪模型中的排名及测评方。

与同属Frontier档的模型在同一尺度下对比
  • Qwen3.8 Max本模型
  • GPT-6.1 Sol本模型在3项中领先0项
  • Claude Opus 5.5本模型在5项中领先0项
已验证 独立评测机构,计入排名 自报告 由Alibaba发布,仅显示,不计入排名
综合

AA Intelligence Index

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

来源 ↗

Qwen3.8 Max 45.4 GPT-6.1 Sol 51.8 Claude Opus 5.5 57.6
#11共45个 已验证
编程

DeepSWE

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

来源 ↗另有:自报告 56.6% (Alibaba-reported, via secondary write-up; also in GLM-5.3 card)

Qwen3.8 Max 57.5% GPT-6.1 Sol 无分数 Claude Opus 5.5 74.2%
#12共17个 已验证

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

来源 ↗

Qwen3.8 Max 67.7% GPT-6.1 Sol 无分数 Claude Opus 5.5 89.9%
不参与排名 自报告

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

来源 ↗

Qwen3.8 Max 85.6% GPT-6.1 Sol 无分数 Claude Opus 5.5 无分数
#8共22个 已验证
智能体

Terminal-Bench 4.0

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

来源 ↗

Qwen3.8 Max 38.9% GPT-6.1 Sol 56.1% Claude Opus 5.5 59.6%
#10共36个 已验证
推理

Humanity's Last Exam

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

来源 ↗另有:自报告 43.6% (no tools; Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 43.1% GPT-6.1 Sol 52.9% Claude Opus 5.5 61.4%
#17共44个 已验证

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

来源 ↗另有:已验证 93.7% (Vals AI own implementation)另有:自报告 92.6% (Alibaba-reported, secondary)

Qwen3.8 Max 92.8% GPT-6.1 Sol 无分数 Claude Opus 5.5 无分数
#11共37个 已验证

Qwen3.8 Max 适合做什么

终端与代理式自动化

阿里巴巴自己的结果显示,它在终端代理和通用代理任务上表现突出,适合运行 shell 和工具工作流的自动化。

软件工程

它能处理编码和仓库级任务。阿里巴巴公布的结果显示,它在最困难的软件工程基准上较弱,因此请先在您自己的代码上测试。

多模态与长文档工作

它支持文本和视觉输入,上下文窗口约为 100 万 token,适合在单次提示中进行文档理解和长输入分析。

优势与局限

优势

  • 终端与代理式自动化
  • 支持文本和视觉输入的多模态工作
  • 指令遵循
  • 可选的推理努力程度(低、中、xhigh)
  • 超长文档与大型代码库处理(约 100 万上下文)

局限

  • 托管且闭源权重,因此无法自行部署
  • 思考模式始终启用,无法关闭
  • 在阿里巴巴自己的结果中,最困难的软件工程基准上表现较弱

在FlowHunt中使用

在任意流程中使用Qwen3.8 Max,并与你自己的工具和知识源搭配。

  1. 1打开一个流程,或从模板创建
  2. 2添加AI Agent或Generator组件
  3. 3在模型选择器中选择Qwen3.8 Max

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关于 Alibaba Hangzhou, China · 成立于 1999 · qwenlm.github.io

阿里巴巴集团是中国最大、最多元化的科技企业集团之一,由马云于1999年创立,总部位于杭州。通过其达摩院和通义实验室,阿里巴巴凭借Qwen(通义千问)系列成为大语言模型开发的重要力量。2026年中期发布的Qwen 3.7版本标志着阿里巴巴从国内部署转向国际基准竞争,随后Qwen 3.8版本于2026年推出。阿里巴巴的AI战略以开放权重发布作为对抗美国仅限API模型的制衡手段,将生成式AI整合到其云和电子商务业务中,并对其阿里云部门的AI基础设施进行大规模投资。

qwenlm.github.io ↗

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