Alibaba Qwen Lança Qwen3.8-Max: Modelo MoE de 2,4 Trilhões de Parâmetros e o Mais Capaz da Família Qwen

A equipe Qwen da Alibaba disponibilizou amplamente o Qwen3.8-Max e confirmou que seus pesos abertos serão lançados na próxima semana, juntamente com um segundo checkpoint, o Qwen3.8-27B. O Qwen3.8-Max é um modelo de mistura de especialistas com 2,4 trilhões de parâmetros que aceita entrada de texto, imagem e vídeo e retorna texto. A API hospedada é implantável para empresas de qualquer tamanho e é compatível com OpenAI e DashScope, enquanto os pesos abertos são um artefato de datacenter com múltiplos nós. A Alibaba não divulgou o número de parâmetros ativados, tornando o custo de serviço desconhecido. O Qwen3.8-27B é o checkpoint que se adequa ao hardware GPU comum no local. O conjunto de recursos publicado mapeia quatro indústrias: engenharia de software, revisão de documentos jurídicos e financeiros, operações de mídia e comércio eletrônico, e design. A página do modelo lista uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, com entrada máxima de 991 mil tokens (983 mil com raciocínio ativado) e saída máxima de 131 mil tokens. O preço é de US$ 2,00 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 6,00 por 1 milhão de tokens de saída, com entrada em cache custando US$ 0,25 por 1 milhão de tokens. As capacidades suportadas incluem chamada de funções, saídas estruturadas, lotes, conclusão de prefixo e ajuste fino, além de cinco ferramentas integradas na API Responses. Em benchmarks, o Qwen3.8-Max pontua 86,6 no Terminal-Bench 2.1, atrás do GPT-5.6 Sol (máx.) com 88,8, mas à frente do Claude Opus 4.8 e do Claude Fable 5 com 84,6. Ele lidera em PaperBench e IFBench, e mostra ganhos em tarefas multimodais e agênticas em relação ao seu predecessor, embora os benchmarks multimodais comparem com o Qwen3.7-Plus, não com o Qwen3.7-Max. A curva de escalonamento de aprendizado por reforço do modelo atinge pico de 0,725 perto de 4.000 ambientes de treinamento e depois diminui.