Qwen3.8 Max
Le modèle Qwen phare d'Alibaba, proposé via Alibaba Cloud Model Studio avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens et un snapshot du 2 septembre (0902). Il a le meilleur score LMArena Vision de cette liste et un score dans le top 10 de la LMArena Code Arena complète.
Alibaba (Qwen)Modèle de langageSorti en septembre 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Son classement selon le public
Recherche web et veille (égalité), 1 870 votes
Lire des images et des documents (égalité), 10 017 votes
Coder et créer des apps (égalité), 13 812 votes
D'après les votes à l'aveugle de LMArena, où le public choisit la meilleure de deux réponses anonymes. Voir les tableaux complets dans le classement IA.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Rapport qualité-prix #13, Raisonnement #14 (égalité), Vitesse #22.
Points forts et points faibles
- Meilleur score LMArena Vision parmi les modèles ici (statistiquement à égalité pour la première place)
- 10e sur 144 entrées de la LMArena Code Arena complète
- Prix par token modéré ($2 / $6 par million)
- Sortie lente sur Artificial Analysis (38 tokens par seconde)
- Consomme beaucoup de tokens, donc son coût par tâche Artificial Analysis ($5.41) est proche de celui de Claude Opus 5.5
Idéal pour
- Lire des graphiques, des documents et des images
- Créer des prototypes d'apps web
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena, arène texte (votes humains)1 482,4Score Arena 1482.4 (IC à 95% de 1477.4 à 1487.3) ; 27,766 votes ; entrée "qwen3.8-max"; position 24 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 469Score Arena 1469.0 (IC à 95% de 1460.0 à 1478.0) ; 5,471 votes ; entrée "qwen3.8-max"; position 19 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 673,6Score Arena 1673.6 (IC à 95% de 1666.5 à 1680.7) ; 13,812 votes ; entrée "Qwen3.8-Max (0902)"; position 10 sur 144 au classement complet
- LMArena, vision1 300,7Score Arena 1300.7 (IC à 95% de 1293.2 à 1308.1) ; 10,017 votes ; entrée "qwen3.8-max"; position 2 sur 165 au classement complet
- LMArena Agent Arena0,018Score IPS 0.0176 (IC à 95% de 0.0115 à 0.0237) ; 68,968 sessions ; entrée "Qwen3.8-Max"; position 25 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index45,445.4 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 45), réglage "Qwen3.8 Max (0902)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)43,1%43.1% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "Qwen3.8 Max (0902)"
- GPQA Diamond, sciences de niveau master et doctorat92,8%92.8% sur GPQA Diamond (AA ; ne fait plus partie de l'index AA depuis v4.2), réglage "Qwen3.8 Max (0902)"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)38,9%38.9% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "Qwen3.8 Max (0902)"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)80,3%80.3% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "Qwen3.8 Max (0902)"
- MMMU-Pro, compréhension d'images82,8%82.8% sur MMMU-Pro (compréhension d'images, AA), réglage "Qwen3.8 Max (0902)"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations1212.0 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "Qwen3.8 Max (0902)"
- Vitesse de génération, tokens par seconde38 t/s38 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "Qwen3.8 Max (0902)"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$5.41$5.41 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "Qwen3.8 Max (0902)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index43,343.3 sur l'AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), meilleure configuration listée "Claude Code - Qwen3.8 Max"
- Classement Terminal-Bench 4.027,0%27.0% résolus sur Terminal-Bench 4.0 (plus ou moins 3.8, IC à 95%) avec Claude Code en effort max
Comparer avec
- GPT-6.1 SolLe modèle phare de milieu de gamme d'OpenAI, décrit par OpenAI comme proche des performances d'Astra pour un coût inférieur.
- Claude Opus 5.5Le modèle phare d'Anthropic pour la programmation agentique de longue durée et le travail intellectuel, et celui qu'Anthropic conseille pour commencer dans la plupart des cas.
- Claude Fable 5.1Le niveau le plus élevé d'Anthropic pour le raisonnement le plus difficile et le travail d'agent sur de longues durées, recommandé par Anthropic quand Opus 5.5 ne suffit pas.
- GPT-6 AstraLe modèle le plus puissant d'OpenAI, conçu pour le raisonnement complexe, la programmation, la recherche et la création de documents.