Qwen3.8 Max
El modelo Qwen insignia de Alibaba, disponible a través de Alibaba Cloud Model Studio con una ventana de contexto de 1M tokens y una versión del 2 de septiembre (0902). Tiene el puntaje más alto de LMArena Vision en esta lista y un puntaje entre los diez primeros en la LMArena Code Arena completa.
Alibaba (Qwen)Modelo de lenguajeLanzado en septiembre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Dónde lo sitúa la gente
Búsqueda web e investigación (empate), 1870 votos
Leer imágenes y documentos (empate), 10.017 votos
Programar y crear apps (empate), 13.812 votos
Según los votos a ciegas de LMArena, donde la gente elige la mejor de dos respuestas anónimas. Mira las tablas completas en el ranking de IA.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Relación calidad-precio #13, Razonamiento #14 (empate), Velocidad #22.
Puntos fuertes y débiles
- El puntaje más alto de LMArena Vision entre los modelos de aquí (empate estadístico en el primer puesto)
- Puesto 10 de 144 entradas en la LMArena Code Arena completa
- Precio por token moderado ($2 / $6 por millón)
- Salida lenta en Artificial Analysis (38 tokens por segundo)
- Usa muchos tokens, así que su costo por tarea de Artificial Analysis ($5.41) es cercano al de Claude Opus 5.5
Ideal para
- Leer gráficos, documentos e imágenes
- Crear prototipos de apps web
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1482,4Puntaje Arena 1482.4 (IC 95% 1477.4 a 1487.3); 27,766 votos; entrada "qwen3.8-max"; puesto 24 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1469Puntaje Arena 1469.0 (IC 95% 1460.0 a 1478.0); 5,471 votos; entrada "qwen3.8-max"; puesto 19 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1673,6Puntaje Arena 1673.6 (IC 95% 1666.5 a 1680.7); 13,812 votos; entrada "Qwen3.8-Max (0902)"; puesto 10 de 144 en la tabla completa
- LMArena, visión1300,7Puntaje Arena 1300.7 (IC 95% 1293.2 a 1308.1); 10,017 votos; entrada "qwen3.8-max"; puesto 2 de 165 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,018Puntaje IPS 0.0176 (IC 95% 0.0115 a 0.0237); 68,968 sesiones; entrada "Qwen3.8-Max"; puesto 25 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index45,445.4 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 45), configuración "Qwen3.8 Max (0902)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)43,1%43.1% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "Qwen3.8 Max (0902)"
- GPQA Diamond, ciencia de nivel de posgrado92,8%92.8% en GPQA Diamond (AA; ya no forma parte del índice de AA desde v4.2), configuración "Qwen3.8 Max (0902)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)38,9%38.9% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "Qwen3.8 Max (0902)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)80,3%80.3% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "Qwen3.8 Max (0902)"
- MMMU-Pro, comprensión de imágenes82,8%82.8% en MMMU-Pro (comprensión de imágenes, AA), configuración "Qwen3.8 Max (0902)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones1212.0 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "Qwen3.8 Max (0902)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo38 t/s38 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "Qwen3.8 Max (0902)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$5.41$5.41 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "Qwen3.8 Max (0902)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index43,343.3 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Claude Code - Qwen3.8 Max"
- Ranking de Terminal-Bench 4.027,0%27.0% resuelto en Terminal-Bench 4.0 (más o menos 3.8, IC 95%) con Claude Code en esfuerzo máximo
Compáralo con
- GPT-6.1 SolEl modelo insignia de precio medio de OpenAI, que OpenAI describe como un rendimiento cercano a Astra a menor costo.
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- GPT-6 AstraEl modelo más capaz de OpenAI, pensado para razonamiento complejo, programación, investigación y creación de documentos.