ModelosAgentes 🇷🇺 07.08.2026 16:02

Qwen3.8-Max: O Monstro de 2,4 Trilhões de Parâmetros

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A Alibaba lançou o Qwen3.8-Max, um modelo Mixture-of-Experts de 2,4 trilhões de parâmetros com um contexto de um milhão de tokens, afirmando que ele estabelece um novo padrão para codificação e trabalho autônomo. O lançamento inclui planos para abrir os pesos do modelo da classe Max pela primeira vez e demonstra tarefas autônomas de longa duração. Testes independentes mostram que ele fica ligeiramente atrás do Kimi K3 no Índice de Inteligência, mas oferece uma forte relação custo-benefício.
Em 3 de agosto de 2026, a equipe Qwen da Alibaba lançou o Qwen3.8-Max, um modelo de linguagem de grande porte com 2,4 trilhões de parâmetros, embora apenas cerca de 95 bilhões sejam ativos por solicitação devido à sua arquitetura de Mistura de Especialistas. Ele tem uma janela de contexto de um milhão de tokens e está disponível via QwenCloud, Alibaba Cloud Model Studio e no aplicativo QwenWork. A empresa planeja lançar pesos abertos para o Qwen3.8-Max e o menor Qwen3.8-27B em 12 de agosto, marcando a primeira vez que os pesos de um modelo da classe Max serão abertos. Demonstrações mostram o modelo construindo autonomamente uma ferramenta de linha de comando auto-atualizável ao longo de 16 dias, reproduzindo e melhorando um artigo científico, competindo em uma competição real, projetando um chip criptográfico e negociando em um ambiente de comércio eletrônico simulado. Testes independentes da Artificial Analysis deram a ele 56 pontos no Índice de Inteligência, um ponto atrás do Kimi K3, com um custo por tarefa maior. A empresa atribuiu as pontuações iniciais mais baixas à sobrecarga da API. Os benchmarks mostram resultados mistos: ele lidera em PaperBench, IFBench e OSWorld-Verified, mas fica atrás em SWE-bench Pro e FrontierSWE. O preço é de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 6 por milhão de tokens de saída, mais barato que muitos concorrentes. A comunidade espera ansiosamente pelo modelo compacto de 27B que pode ser executado em hardware de consumo. O lançamento destaca uma tendência em que o harness (ou infraestrutura) em torno do modelo é cada vez mais importante, e a Alibaba afirma compatibilidade com vários harnesses, como Claude Code e Codex.
Fonte: Habr — хаб ИИ — original
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