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Zum Modell

Qwen 3.8 Max

Veröffentlichung
September 2026Neu
Kontextfenster
991k Token
API-Preis In / Out
2,00 $ / 6,00 $
Parameter
2.400 Mrd.
Daten aktualisiert: 3. September 2026
Zum Modell

Qwen 3.8 Max Modell-Übersicht

Qwen3.8 Max 0902 ist ein aktualisierter Snapshot von Alibabas Flaggschiff Qwen 3.8 Max, veröffentlicht am 1. September 2026. Architektur und Größe bleiben unverändert: ein Sparse-Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit rund 2,4 Billionen Parametern, 1 Mio. Token Kontextfenster, optionalem Thinking-Modus und nativer Verarbeitung von Text, Bild und Video. Der Fortschritt stammt laut Qwen-Team ausschließlich aus zusätzlichem Post-Training auf Coding- und Cowork-Aufgaben. Im Front-End-Ranking der CodeArena legt der Snapshot um 22 Punkte auf 1.691 zu und übernimmt damit Platz 1. Alibaba sieht das Modell in mehreren Coding-Benchmarks vor Claude Opus 5; in der Gesamtwertung unabhängiger Tests liegt es je nach Aufgabe aber knapp vor oder hinter Opus 5. Die Stärke bei Coding- und Agenten-Aufgaben ist also real, eine durchgängige Führung sehen wir nicht. Preislich bleibt es bei $2 / $6 pro 1 Mio. Input-/Output-Token und damit deutlich unter Opus 5 ($5 / $25).

PlaygroundAPI DokumentationBlog

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
WebsucheQuellenangabenFinetuning
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätStrukturierte Ausgaben
Input:TextBildVideo
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
991k Token
Max. Output
128k Token
Input-Preis / 1M Token
2,00 $
Output-Preis / 1M Token
6,00 $
Parameter
2.400 Mrd.

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0088 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Kosten berechnenGeschwindigkeit testen

Qwen 3.8 Max Benchmark Scores

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Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturSparse MoE-Transformer
Input Kontextlänge991k
Output Kontextlänge128k
TokenizerUnbekannt

Besonderheiten

Thinking ModeOptionaler Reasoning-Modus mit bis zu 262K Token Chain-of-Thought.
Native VisionVerarbeitet Bild, Video und Dokumente nativ im selben Modell.
Multi-Tool Agent OrchestrationAuf mehrstufige Tool-Calls und die Übergabe kompletter Aufgabenketten trainiert.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Platz 1 im CodeArena Front-End-Ranking
    Der 0902-Snapshot steigt um 22 auf 1.691 Punkte und führt damit das Front-End-Ranking der CodeArena an. Laut Alibaba liegt das Modell in mehreren Coding-Benchmarks vor Claude Opus 5.
  • Günstiges Pricing für ein Flaggschiff-Modell
    Mit $2 / $6 pro 1 Mio. Input-/Output-Token bleibt das Update deutlich günstiger als westliche Spitzenmodelle wie Opus 5 ($5 / $25) oder GPT-5.6 Sol ($4 / $20), bei unverändertem Preis gegenüber dem Vorgänger-Snapshot.
  • Sehr großes Kontextfenster
    Rund 1 Mio. Token Kontext plus optional 262K Token Chain-of-Thought reichen für umfangreiche Codebases und lange Dokumente in einem Durchgang.
  • Native Multimodalität
    Neben Text verarbeitet das Modell Bilder und Videos, etwa für Chart-Analysen oder Dokumenten-Parsing.

Nachteile

  • Proprietär, keine Open Weights
    Der 0902-Snapshot läuft ausschließlich über die Alibaba-Cloud-API. Lokales Deployment oder eigenes Hosting sind nicht möglich.
  • Keine durchgängige Führung
    Trotz Platz 1 im CodeArena Front-End ordnen unabhängige Tests das Modell in der Gesamtwertung je nach Aufgabe weiterhin knapp hinter Claude Opus 5 ein.
  • Dünne offizielle Datenlage
    Knowledge Cutoff, aktive Parameterzahl und Tokenizer-Details dokumentiert Alibaba nicht. Viele Eckdaten stammen aus Gateway- und Pressequellen.

Vergleiche Qwen 3.8 Max mit anderen LLMs

Vergleiche Qwen 3.8 Max mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

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Provider & APIs

Du kannst Alibaba Qwen 3.8 Max über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu Qwen 3.8 Max

Ist Qwen 3.8 Max Open Source?

Nein, Qwen 3.8 Max ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von Alibaba.

Welche Eingabeformate versteht Qwen 3.8 Max?

Qwen 3.8 Max verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild, Video.

Was kostet Qwen 3.8 Max über die API?

Über die API kostet Qwen 3.8 Max 2,00 $ pro 1 Mio. Input-Token und 6,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Qwen 3.8 Max?

Qwen 3.8 Max verarbeitet bis zu 991k Token in einer Anfrage.