Die Zahlen, die wir auf den Modellseiten von Artificial Analysis selbst gelesen haben, stehen einander direkt gegenüber. Qwen3.8-Max: 56 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index, 150 Mio. erzeugte Ausgabe-Token für den Index-Durchlauf, Gesamtkosten dieses Durchlaufs 1.749,16 $, Ausgabegeschwindigkeit 62,0 Token pro Sekunde, Zeit bis zum ersten Token 2,56 s, Listenpreis 2,00 $ je Mio. Input- und 6,00 $ je Mio. Output-Token. Qwen3.7-Max: 46 Punkte, 100 Mio. Ausgabe-Token, 1.056,43 $, 202 Token pro Sekunde, 2,31 s bis zum ersten Token, 2,50 $ und 7,50 $ je Mio. Token. Beide Modelle führt Artificial Analysis mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Token und als proprietär; Bildeingabe unterstützt nur die neuere Version.
Das Muster dahinter ist inzwischen vertraut: Der Zugewinn kommt nicht aus einem billigeren Modell, sondern aus mehr Arbeit je Aufgabe. Dieselbe Beobachtung haben wir im Juli bei DeepSeek V4 Flash 0731 und bei Inkling Small notiert – auch dort stieg die Indexpunktzahl zusammen mit dem Token-Verbrauch. Bemerkenswert ist bei Qwen3.8-Max die Kombination aus gesunkenem Listenpreis und gestiegenen Durchlaufkosten: Ein um 20 Prozent billigerer Input- und Output-Tarif wird durch den Mehrverbrauch mehr als aufgezehrt. Der Tempoverlust ist der zweite Preis: Mit 62 Token pro Sekunde liefert das neue Flaggschiff weniger als ein Drittel des Vorgänger-Durchsatzes – für interaktive Anwendungen ein spürbarer Unterschied, für Hintergrund-Agenten kaum einer.
The Decoder hat aus denselben Artificial-Analysis-Daten weitere Werte gezogen, die wir auf den von uns geöffneten Seiten nicht im Wortlaut gefunden haben und deshalb ausdrücklich als dessen Lesart führen: Kosten von 1,14 $ je Aufgabe gegenüber 0,53 $ beim Vorgänger, 64 statt 14 Arbeitsschritte je Aufgabe, eine Verfünfzehnfachung der Eingabe-Token, ein Sprung um 468 Punkte auf 1739 Elo im GDPval-AA-Test (vor Kimi K3 mit 1685, hinter Claude Opus 5 mit 1852) sowie – als Gegenbefund – ein Anstieg der Halluzinationsrate von 23 auf 40 Prozent bei rund 31 Prozent stagnierender Trefferquote. Ebenfalls von dort stammt der Vergleich, dass Kimi K3 mit 57 Punkten knapp vor Qwen3.8-Max liegt und dabei weniger je Aufgabe kostet. Sollte sich die Halluzinationsangabe bestätigen, wäre sie der wichtigere Teil der Meldung als die Indexpunktzahl – wir führen sie bis dahin attribuiert, nicht als geprüften Wert.
Zum Stand der offenen Gewichte: Alibaba hatte am 3. August angekündigt, Qwen3.8-Max und einen kleineren Ableger Qwen3.8-27B „in der kommenden Woche“ auf Hugging Face und ModelScope zu veröffentlichen. Unsere Prüfung der Qwen-Organisation auf Hugging Face am 6. August 2026 fand beide weiterhin nicht; eine Lizenz hat Alibaba bis heute nicht genannt. Das ist kein gebrochenes Versprechen – die selbst gesetzte Woche läuft –, aber es ist der Grund, warum wir das Modell trotz der jetzt vorliegenden unabhängigen Messung noch nicht als eigenen Katalog-Eintrag führen. Im Eintrag zu Qwen3-Max haben wir die Begründung entsprechend nachgezogen: Der Punkt „unabhängige Messungen fehlen“ ist erledigt, offen bleiben Gewichte und Lizenz.