Alibaba veröffentlicht Qwen3.8-Max mit 2,4 Billionen Parametern und plant Open-Source-Gewichte

Das Qwen-Team von Alibaba hat Qwen3.8-Max vorgestellt, ein Sprachmodell mit insgesamt 2,4 Billionen Parametern, von denen pro Anfrage 95 Milliarden aktiv sind, basierend auf der Qwen3.5-Architektur. Der Fokus liegt auf der autonomen Bewältigung komplexer Aufgaben über längere Zeiträume. Drei autonome Codierungsläufe wurden als Stresstests präsentiert: Das Modell baute das Tool oh-my-cli über 16 Tage hinweg auf und verarbeitete dabei 265 Commits, 127 Pull Requests und 151 Issues ohne menschliches Eingreifen; es reproduzierte und verbesserte die Ergebnisse einer Forschungspublikation und übertraf deren Methode bei AIME24 um 2,7 Punkte; und es landete in einer multimodalen Herausforderung vor 458 von 526 menschlichen Teams. Darüber hinaus entwarf das Modell einen Chip, reduzierte die Logikgatter von 8.298 auf 678 und die Chipfläche um 81%, und simulierte ein Jahr E-Commerce, wodurch es das Kapital vervierfachte und GLM 5.2 um 38% übertraf. Die multimodalen Fähigkeiten umfassen die Verarbeitung von Dokumenten mit über 200 Seiten und Videos mit über 100 Stunden. Die Leistung des Modells liegt in internen Benchmarks nahe an oder über der von Claude Opus 4.8, Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol, wobei eine unabhängige Verifikation noch aussteht. Die Gewichte werden nächste Woche auf Hugging Face und ModelScope veröffentlicht. Der Konkurrent Moonshot AI hat am 27. Juli Kimi K3 mit 2,8 Billionen Parametern und einem Kontext von 1 Million Token veröffentlicht.