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Qwen3.8-Max

qwen3.8-max

Text

Solide WahlGrößtes offen verteiltes Modell – mit Lizenzhaken

2,4 Billionen Parameter als mit 95 Mrd. aktiven je , seit dem 12. August 2026 als Gewichte frei herunterladbar – aber unter einer Hauslizenz mit zwei Umsatzschwellen, nicht unter einer Open-Source-Lizenz. Im 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

: 262 K
Preis (Input / Output): $2 / $6 je 1 Mio. Token
: 13,3 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 56 – zehn Punkte über dem Vorgänger Qwen3.7-Max (46) und auf Höhe von Claude Opus 4.8
Nativ 262 144 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
, 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 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.

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
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. Seit dem 18.08.2026 hat Qwen3.8-27B einen eigenen Katalog-Eintrag: Artificial Analysis hat es gemessen (Intelligence Index 52) – die Auflage „erst mit unabhängiger Zahl“ ist damit erfüllt.Beleg · Primärquelle

ℹ️ Architektur laut Modellkarte: 2,4 Bio. Parameter gesamt, 95 Mrd. je 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. Datierter Schnappschuss (Stand 09.09.2026): OpenRouter führt seit dem 03.09.2026 die Kennung `qwen/qwen3.8-max-0902` (kanonisch `qwen/qwen3.8-max-20260902`) als „updated snapshot of Qwen3.8 Max“; ein undatiertes Basismodell steht dort nicht mehr. Der Schnappschuss nimmt Text, Bild und Video an, bietet 1 Mio. Token Kontext bei max. 131 072 Ausgabe-Token zum unveränderten Preis von 2 $ / 6 $ (Cache-Lesen 0,25 $, Cache-Schreiben 2,50 $ je Mio.) und erzwingt den Denkmodus (`mandatory: true`) mit Voreinstellung `xhigh` – dieselbe Voreinstellung, die schon beim Ableger Qwen3.8-27B auffiel. ⚠️ Eine unabhängige Messung des Schnappschusses liegt uns nicht vor: Die AA-Modellliste verlangt seit unserem Abruf am 09.09.2026 ein Pro-Abo (HTTP 403 auf der Schlüssel-Route, „Language models list requires a Pro subscription“), und die von OpenRouter mitgeführten AA-Werte (Intelligenz 40,3 · Coding 71,8 · Agentic 49,6) sind eine zweite Hand mit unklarem Index-Stand.