Qwen 3.8 Max Modell-Übersicht

Qwen 3.8 Max ist das neueste Flaggschiff von Alibaba und Nachfolger von Qwen 3.7 Max. Es ist ein Sparse-Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit 2,4 Billionen Parametern, von denen 95 Mrd. pro Token-Inferenz aktiviert werden. Neu gegenüber dem Vorgänger ist native visuelle Verarbeitung (Text, Bild, Video, Dokumente) im Billionen-Parameter-Bereich sowie der Post-Training-Fokus auf langen, Coding-Aufgaben als KI-Agent. Alibaba stuft Qwen 3.8 Max selbstebewusst hinter Anthropics Fable 5 auf Platz zwei ein. Wir gehen aber von einem subjektiven Empfinden aus, dass Modelle wie GPT-5.6 Sol (max) noch einmal intelligenter sein werden, als Qwen 3.8. Die Open Weights von Qwen 3.8 max hat Alibaba für die Woche nach Veröffentlichung des Modells angekündigt.

Playground API Dokumentation Blog

Features & Modalitäten

Verfügbar

ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning

Input:TextBildVideo

Output:TextJson

Details zum Modell

1 Mio. Token

128k Token

2,00 $

6,00 $

2.400 Mrd.

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Qwen 3.8 Max Benchmark Scores

Stärken

TopAgentische Aufgaben

TopMultimodalität

Top 3Logik & Schlussfolgerung

Qwen 3.8 Max Benchmark Übersicht

Qwen 3.8 Max Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

Benchmark	Qwen 3.8 Max	Qwen3.5	DeepSeek V4 Flash	Muse Spark 1.2	Muse Glimmer 30B	Inkling Small	Claude Opus 5
GPQA DiamondWissen & Sprache	92,6 %	—	90,8 %	90,4 %	83,5 %	89,5 %	93,4 %
Humanity's Last ExamWissen & Sprache	43,6 %	28,7 %	36,8 %	43,9 %	22 %	31,6 %	56,3 %
MMMU-ProMultimodalität	82,3 %	—	—	—	74 %	74 %	89,9 %
OSWorld-VerifiedAgentische Aufgaben	86,1 %	—	—	—	65,9 %	—	—
SWE-bench ProProgrammierung	67,7 %	—	—	—	51,2 %	55,9 %	79,2 %
Terminal-Bench 2.1Programmierung	86,6 %	—	82,7 %	82,9 %	51,7 %	64,7 %	84,6 %

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Fugu Ultra	95,5 %
GPT-5.6 Sol	94,6 %
Claude Opus 4.8	93,6 %
Kimi K3	93,5 %
Claude Opus 5	93,43 %
Claude Fable 5	93,18 %
Grok 4.5	93,1 %
GPT-5.6 Terra	92,9 %
Gemini 3.6 Flash	92,8 %
Qwen 3.8 Max	92,6 %
GPT-5.6 Luna	92,3 %
GLM-5.2	91,2 %
DeepSeek V4 Flash 0731	90,8 %
Muse Spark 1.2	90,4 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	90,1 %
Inkling-Small	89,5 %
DeepSeek V4 Flash	88,1 %
Inkling	87,2 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	83,8 %
Muse Glimmer 30B	83,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	56,3 %
Muse Spark 1.1	52,2 %
Fugu Ultra	50 %
Claude Opus 4.8	49,8 %
GPT-5.6 Sol	47,2 %
Muse Spark 1.2	43,93 %
Qwen 3.8 Max	43,6 %
Kimi K3	43,5 %
Claude Sonnet 5	43,2 %
GPT-5.6 Terra	41,8 %
GLM-5.2	40,5 %
Grok 4.5	40,3 %
Gemini 3.5 Flash	40,2 %
Gemini 3.6 Flash	38,3 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	37,7 %
DeepSeek V4 Flash 0731	36,8 %
Inkling-Small	31,6 %
Inkling	29,7 %
Muse Glimmer 30B	22 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	17,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MMMU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	89,88 %
Claude Fable 5	89,31 %
Gemini 3.5 Flash	83,6 %
Gemini 3.6 Flash	83,2 %
GPT-5.6 Sol	83 %
Qwen 3.8 Max	82,3 %
Kimi K3	81,6 %
GPT-5.5	81,2 %
GPT-5.6 Terra	80,7 %
Grok 4.5	80,4 %
Muse Spark	80,4 %
Kimi K2.6	79,4 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	79 %
GPT-5.6 Luna	78,4 %
MiniMax-M3	78,1 %
Gemma 4 31B	76,9 %
Muse Glimmer 30B	74 %
Inkling-Small	74 %
Inkling	73,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMMU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MRCR v2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Fugu Ultra	93,6 %
Qwen 3.8 Max	92,9 %
Gemini 3.6 Flash	91,8 %
GPT-5.6 Sol	91,5 %
GPT-5.6 Terra	89,6 %
Gemini 3.5 Flash	77,3 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	72,2 %
Gemma 4 31B	66,4 %
Muse Spark 1.1	54,1 %
GPT-5.6 Luna	41,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MRCR v2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark OSWorld-Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Qwen 3.8 Max	86,1 %
Claude Fable 5	85 %
Claude Opus 4.8	83,4 %
Gemini 3.6 Flash	83 %
Claude Sonnet 5	81,2 %
Muse Spark 1.1	80,8 %
Claude Mythos Preview	79,6 %
GPT-5.5	78,7 %
Gemini 3.5 Flash	78,4 %
Claude Opus 4.7	78 %
GPT-5.4	75 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	74 %
Kimi K2.6	73,1 %
Claude Opus 4.6	72,7 %
Claude Sonnet 4.6	72,5 %
MiniMax-M3	70,06 %
Claude Opus 4.5	66,3 %
Muse Glimmer 30B	65,9 %
GPT-5.3-Codex	64,7 %
GPT-5.4 mini	42 %

Vergleich von LLMs im Benchmark OSWorld-Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5	80 %
Claude Opus 5	79,2 %
Fugu Ultra	73,7 %
Claude Opus 4.8	69,2 %
Qwen 3.8 Max	67,7 %
Grok 4.5	64,7 %
GPT-5.6 Sol	64,6 %
GPT-5.6 Terra	63,4 %
Claude Sonnet 5	63,2 %
GPT-5.6 Luna	62,7 %
GLM-5.2	62,1 %
Muse Spark 1.1	61,5 %
Laguna S 2.1	59,4 %
MiniMax-M3	59 %
Gemini 3.6 Flash	58,7 %
Inkling-Small	55,9 %
Gemini 3.5 Flash	55,1 %
Inkling	54,3 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	54,2 %
Muse Glimmer 30B	51,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench 2.1. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	88,8 %
Kimi K3	88,3 %
GPT-5.6 Terra	87,4 %
Qwen 3.8 Max	86,6 %
GPT-5.6 Luna	84,7 %
Claude Opus 5	84,64 %
Claude Fable 5	84,3 %
Grok 4.5	83,3 %
Muse Spark 1.2	82,9 %
DeepSeek V4 Flash 0731	82,7 %
GLM-5.2	82,7 %
Fugu Ultra	82,1 %
Claude Sonnet 5	80,4 %
Muse Spark 1.1	80 %
Gemini 3.6 Flash	78 %
Laguna S 2.1	70,2 %
Inkling-Small	64,7 %
Inkling	63,8 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	54 %
Muse Glimmer 30B	51,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench 2.1. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Video-MMMU. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Qwen 3.8 Max	88,7 %
MiniMax-M3	84,6 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Video-MMMU. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Sparse MoE-Transformer
Input Kontextlänge	1 Mio.
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	Unbekannt

Besonderheiten

Native Vision	Verarbeitet Bild, Video und Dokumente nativ im selben Modell.
Tool-Use & Structured Output	Unterstützt Function Calling und strukturierte JSON-Ausgaben.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Starke Benchmark Scores
Wenn sich die Benchmark-Ergebnisse von Qwen 3.8 max bestätigen, dann erreicht es die Intelligenz von Claude Opus 4.8, nur 3 Monate nach dessen Veröffentlichung. Open Weights Modelle können weiterhin innerhalb kürzester Zeit zu den proprietären Frontier-Modellen aufschließen.
Sehr großes Kontextfenster
Mit rund 1 Mio. Token Kontextfenster kann Qwen 3.8 max sehr lange Inputs, wie ultralange Dokumente oder ganze Codebases in einem Durchgang verarbeiten.
Günstiges Pricing für Flaggschiff-Modell
Mit $2,00 / $6,00 pro 1 Mio. Input-/Output-Token liegt Qwen 3.8 max deutlich unter den Pricing des vergleichbaren Opus 4.8 ($5,00 / $25,00).
Multimodal im Billionen-Bereich
Erstes Qwen-Modell, das mit über einer Billion Parameter nativer auch andere Modalitäten außer Text verarbeiten kann. Dies dürfte in einer höheren Qualität in der Verarbeitung von Bildern, Videos und Audio resultieren.

Nachteile

Benchmark Scores noch unbelegt
Eine Bestätigung der Benchmark-Ergebnisse. inkl. subjektivem Empfinden, steht noch aus.
Kein Technical Report
Die Veröffentlichung eines technischen Reports / einer Model Cards und den Open Weights steht noch aus.

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.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Intelligence-Index ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
Alibaba	Qwen 3.8 Max	Proprietär	–	1 Mio.	128k	2,00 $	6,00 $	02.08.2026
Meta AI	Muse Glimmer 30B	Apache 2.0	35,1	131,07k	131,07k	0,35 $	1,50 $	10.08.2026
Meta AI	Muse Spark 1.2	Proprietär	54,1	1,05 Mio.	1,05 Mio.	1,25 $	4,25 $	05.08.2026
DeepSeek AI	DeepSeek V4 Flash	MIT	49,9	1 Mio.	384k	0,14 $	0,28 $	31.07.2026
Thinking Machines Lab	Inkling Small	Apache 2.0	40	1 Mio.	1 Mio.	0,50 $	1,20 $	30.07.2026
Anthropic	Claude Opus 5	Proprietär	61	1 Mio.	128k	5,00 $	25,00 $	24.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.5 Flash Lite	Proprietär	36,5	1 Mio.	65,54k	0,30 $	2,50 $	21.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.6 Flash	Proprietär	50,1	1 Mio.	64k	1,50 $	7,50 $	21.07.2026
Poolside	Laguna S 2.1	Open Model License	–	1,05 Mio.	131,07k	0,10 $	0,20 $	20.07.2026
Moonshot AI	Kimi K3	Unbekannt	57	1,05 Mio.	131,07k	3,00 $	15,00 $	16.07.2026

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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 1 Mio. Token in einer Anfrage.

Qwen 3.8 Max Modell-Übersicht

Features & Modalitäten

Details zum Modell