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Alibaba · Qwen

Qwen3.8-Max

qwen3.8-max

open-weightModell, dessen trainierte Gewichte öffentlich herunterladbar sind, sodass man es selbst (lokal oder auf eigener Hardware) betreiben kann. Nicht zwingend vollständig quelloffen – die Lizenz bestimmt die erlaubte Nutzung.Mehr im Wissen →Text

Solide WahlGrößtes offen verteiltes Modell – mit Lizenzhaken

2,4 Billionen Parameter als MoE (Mixture of Experts)Architektur, bei der je Anfrage nur ein Teil des Modells („Experten“) aktiv wird. So hat das Modell sehr viele Gesamt-Parameter, rechnet aber nur mit wenigen aktiven – das spart Rechenzeit.Mehr im Wissen → mit 95 Mrd. aktiven je TokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen →, seit dem 12. August 2026 als Gewichte frei herunterladbar – aber unter einer Hauslizenz mit zwei Umsatzschwellen, nicht unter einer Open-Source-Lizenz. Im AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen → 56, also auf Höhe von Claude Opus 4.8. Der Preis des Sprungs ist der Verbrauch: 150 Mio. Ausgabe-Token für den Index-Durchlauf und 62 Token/s.

  • Eigenbetrieb ohne Anbieterbindung
  • anspruchsvolles Coding
  • agentische Workflows
KontextfensterDie maximale Textmenge (in Tokens), die ein Modell pro Anfrage gleichzeitig „im Blick“ hat – Eingabe plus bisheriger Verlauf. Ist es voll, fällt Älteres aus dem Kontext.Mehr im Wissen →
262 KTokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen →
Preis (Input / Output)
$2 / $6 je 1 Mio. Token
Preis-LeistungHier: AA-Intelligenz geteilt durch den (3:1 gewichteten) Token-Preis – Indexpunkte je Dollar pro Mio. Tokens. Höher = mehr Leistung fürs Geld. Entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis.Mehr im Wissen →
18,7 Indexpkt. je $/Mio. Token
Release
3. August 2026

Stärken

  • Gewichte frei herunterladbar (BF16 und FP8), lauffähig unter vLLM, SGLang und TokenSpeed; das größte offen verteilte Modell zum Zeitpunkt der Freigabe
  • Im unabhängigen AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen → 56 – zehn Punkte über dem Vorgänger Qwen3.7-Max (46) und auf Höhe von Claude Opus 4.8
  • Nativ 262 144 TokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen → Kontext, laut Modellkarte auf 1 010 000 erweiterbar
  • Für die gehostete API günstig tarifiert: 2 $ Input / 6 $ Output je 1 Mio. Token

Schwächen

  • Keine Open-Source-Lizenz: Die „Qwen3.8-Max License“ verlangt ab 100 Mio. monatlich aktiven Nutzern bzw. 20 Mio. $ Monatsumsatz eine sichtbare Modell-Nennung und ab 50 Mio. $ Jahresumsatz eine gesonderte Lizenz für Model-as-a-Service-Geschäfte
  • Die freigegebenen Gewichte sind ein reines Textmodell („Multimodal inputs are not supported“) – das gleichnamige API-Modell nimmt dagegen Bild, Text und Video entgegen
  • Denkmodus nicht abschaltbar („thinking cannot be disabled“) – jede Antwort beginnt mit einer Argumentationsspur, was kurze latenzkritische Aufrufe teuer macht
  • Hoher Verbrauch je Aufgabe: 150 Mio. Ausgabe-Token und 1.749,16 $ für den AA-Index-Durchlauf (Vorgänger: 100 Mio. / 1.056,43 $); 62 statt 202 Token/s
  • Für den Eigenbetrieb praktisch unerreichbar: 2,4 Bio. Parameter brauchen Rechenzentrums-Hardware. Der kleinere Ableger Qwen3.8-27B liegt seit dem 14. August 2026 vor – und zwar unter Apache 2.0 statt unter der Hauslizenz, mit Bild- und Video-Verständnis statt reinem Text
  • AA-CodingCoding-Teilindex von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Programmier-Benchmarks zu einem Wert für die Code-Fähigkeit eines Modells.Mehr im Wissen →, AA-AgenticAgentic-Teilindex von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): misst, wie gut ein Modell mehrstufige, werkzeugnutzende Aufgaben eigenständig löst.Mehr im Wissen → und τ²-bench liegen für dieses Modell nicht vor

Typische Einsatzfälle

  • Eigenbetrieb ohne Anbieterbindung
  • anspruchsvolles Coding
  • agentische Workflows
  • lange Kontexte

Leistung im Vergleich

Unabhängige Indizes (Artificial Analysis, 0–100), zwei kontaminationsarme Einzel-Benchmarks (Terminal-Bench, agentische Shell-Aufgaben; τ²-bench, Tool-Use-Verlässlichkeit über viele Läufe) und Human-Präferenz-Elo (LMArena). Die dunkle Markierung zeigt den Bestwert im Katalog – so wird der Abstand zur Spitze sichtbar. Die Preis-LeistungHier: AA-Intelligenz geteilt durch den (3:1 gewichteten) Token-Preis – Indexpunkte je Dollar pro Mio. Tokens. Höher = mehr Leistung fürs Geld. Entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis.Mehr im Wissen → oben ist daraus abgeleitet: AA-Intelligenz je AA-Blended-Preis (3:1) – entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis. AAs token-basiertes „Cost to Run Index“ ist nicht öffentlich abrufbar.

  • AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen →56

Benchmarks im Detail

Kennzahlen aus zitierten Messungen – unabhängige Quellen sind ausgewiesen, Anbieterangaben entsprechend markiert. Werte sind nicht über Skalen hinweg vergleichbar. Wie man Benchmark-Zahlen liest →

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    56

    unabhängigArtificial Analysis, Modellseite Qwen3.8 Max, abgerufen 2026-08-06 – gemessen am gehosteten API-Modell

  • GPQA Diamond

    92,6

    (Anbieterangabe)

    AnbieterangabeHugging Face – Modellkarte Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, abgerufen 2026-08-13

  • SWE-bench Pro

    67,7

    (Anbieterangabe)

    AnbieterangabeHugging Face – Modellkarte Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, abgerufen 2026-08-13

  • Terminal-Bench 2.1

    86,6

    (Anbieterangabe)

    AnbieterangabeHugging Face – Modellkarte Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, abgerufen 2026-08-13

  • DeepSWE 1.1

    56,6

    (Anbieterangabe)

    AnbieterangabeHugging Face – Modellkarte Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, abgerufen 2026-08-13

  • PaperBench

    93,0

    (Anbieterangabe)

    AnbieterangabeHugging Face – Modellkarte Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, abgerufen 2026-08-13

Einordnung

  • „Offen“ heißt hier: herunterladen und selbst betreiben ja, als Dienst weiterverkaufen ab einer bestimmten Größe nur mit gesonderter Erlaubnis. Das ist dasselbe Muster wie bei der „Kimi K3 License“ vom 28. Juli 2026 – zwei der größten offen verteilten Modelle stehen damit unter Hauslizenzen mit Umsatzschwelle statt unter Apache 2.0.Beleg · Primärquelle
  • AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen → 56 – auf Höhe von Claude Opus 4.8 (56), über GPT-5.5 (55), unter Claude Fable 5 (60) und knapp unter Kimi K3 (57). Der Zugewinn gegenüber Qwen3.7-Max (46) kommt nicht aus einem billigeren Modell, sondern aus mehr Arbeit je Aufgabe: eineinhalbfacher Token-Verbrauch für denselben Testsatz, zwei Drittel höhere Durchlaufkosten, ein Drittel der Ausgabegeschwindigkeit.Beleg · Sekundärquelle
  • Achtung bei der Gleichsetzung von Ablage und API: Die auf Hugging Face liegenden Gewichte sind laut Modellkarte ein reines Textmodell; Alibabas eigene Modellseite führt für das gleichnamige API-Modell Bild-, Text- und Video-Eingabe. Die unabhängige Messung von Artificial Analysis bezieht sich auf den API-Endpunkt, nicht auf die freigegebenen Gewichte.Beleg · Primärquelle
  • Der kleinere Ableger Qwen3.8-27B ist seit dem 14. August 2026 draußen – und in zwei Punkten die freizügigere Freigabe: Er steht unter Apache 2.0 statt unter der Hauslizenz mit ihren Umsatzschwellen, und er versteht Bild und Video, während dieses Modell hier als reines Textmodell vorliegt. Wer aus der Qwen3.8-Familie etwas selbst betreiben will, nimmt in aller Regel den kleinen, nicht diesen. Einen eigenen Katalog-Eintrag bekommt Qwen3.8-27B noch nicht: Es liegt keine unabhängige Messung vor – dieselbe Regel, die wir am 14.08.2026 auf GLM-5.3 angewandt haben.Beleg · Primärquelle

ℹ️ Architektur laut Modellkarte: 2,4 Bio. Parameter gesamt, 95 Mrd. je TokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen → aktiv, 92 Schichten, 512 Experten (10 geroutete + 1 geteilter je Token), verborgene Dimension 8192, Aufbau „23 × (3 × (Gated DeltaNet → MoE) → 1 × (Gated Attention → MoE))“. Empfohlene Aufteilung des erweiterten Fensters: bis 262 144 Token Denkspur, 131 072 Token Antwort. Die Gewichte liegen seit dem 12.08.2026 als Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B (BF16) und -FP8 auf Hugging Face; der kleinere Ableger Qwen3.8-27B kam am 14.08.2026 nach – unter Apache 2.0 und mit Bild-/Video-Verständnis, aber ohne unabhängige Messung und daher (noch) ohne eigenen Katalog-Eintrag. Preis- und Kontextangaben der API stammen von QwenCloud (Stand 03.08.2026), die unabhängige Kennzahl von Artificial Analysis (Stand 06.08.2026, gemessen am API-Modell). ⚠️ Offen: Die AA-Modellseiten weisen seit dem 13.08.2026 für mehrere Modelle Indexwerte rund zwei Punkte über unserem Katalogstand vom 05.08.2026 aus (Opus 5 dort 63 gegen 61 bei uns, GPT-5.6 Sol 61 gegen 59, Grok 4.5 56 gegen 54). Ob Neueichung oder eine andere ausgewiesene Aufwandsstufe – bis zu einem katalogweiten Abgleich über die AA-Schnittstelle bleiben alle Intelligence-Index-Werte hier auf dem Stand vom 05./06.08.2026, damit sie untereinander vergleichbar bleiben.