Qwen3.8 Max
O modelo Qwen principal da Alibaba, disponível pelo Alibaba Cloud Model Studio com janela de contexto de 1M de tokens e um snapshot de 2 de setembro (0902). Ele tem a maior pontuação no LMArena Vision desta lista e uma pontuação entre as dez melhores na LMArena Code Arena completa.
Alibaba (Qwen)Modelo de linguagemLançado em setembro de 2026Dados conferidos em 18 de outubro de 2026
Onde as pessoas o colocam
Busca na web e pesquisa (empate), 1.870 votos
Ler imagens e documentos (empate), 10.017 votos
Programar e criar apps (empate), 13.812 votos
Pelos votos às cegas do LMArena, em que as pessoas escolhem a melhor de duas respostas anônimas. Veja as tabelas completas no ranking de IA.
No papel
Rankings de testes fixos da aba de benchmarks: Custo-benefício #13, Raciocínio #14 (empate), Velocidade #22.
Pontos fortes e fracos
- Maior pontuação no LMArena Vision entre os modelos daqui (empate estatístico em primeiro)
- 10º de 144 entradas na LMArena Code Arena completa
- Preço por token moderado ($2 / $6 por milhão)
- Saída lenta na Artificial Analysis (38 tokens por segundo)
- Usa muitos tokens, então o custo por tarefa na Artificial Analysis ($5.41) fica perto do Claude Opus 5.5
Ideal para
- Ler gráficos, documentos e imagens
- Criar protótipos de apps web
Todas as notas que temos
Cada barra compara este modelo com o melhor resultado de qualquer modelo desta página no mesmo teste.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1.482,4Pontuação na Arena 1482.4 (IC 95% 1477.4 a 1487.3); 27,766 votos; entrada "qwen3.8-max"; posição 24 de 416 no ranking completo
- LMArena, escrita criativa1.469Pontuação na Arena 1469.0 (IC 95% 1460.0 a 1478.0); 5,471 votos; entrada "qwen3.8-max"; posição 19 de 414 no ranking completo
- LMArena WebDev (programação)1.673,6Pontuação na Arena 1673.6 (IC 95% 1666.5 a 1680.7); 13,812 votos; entrada "Qwen3.8-Max (0902)"; posição 10 de 144 no ranking completo
- LMArena, visão1.300,7Pontuação na Arena 1300.7 (IC 95% 1293.2 a 1308.1); 10,017 votos; entrada "qwen3.8-max"; posição 2 de 165 no ranking completo
- LMArena Agent Arena0,018Pontuação IPS 0.0176 (IC 95% 0.0115 a 0.0237); 68,968 sessões; entrada "Qwen3.8-Max"; posição 25 de 52 no ranking completo
- Artificial Analysis Intelligence Index45,445.4 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (a AA mostra 45), configuração "Qwen3.8 Max (0902)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)43,1%43.1% no Humanity's Last Exam (AA, 2,158 perguntas só de texto), configuração "Qwen3.8 Max (0902)"
- GPQA Diamond, ciência de pós-graduação92,8%92.8% no GPQA Diamond (AA; fora do índice da AA desde a v4.2), configuração "Qwen3.8 Max (0902)"
- Terminal-Bench 4.0 (execução da Artificial Analysis)38,9%38.9% no Terminal-Bench 4.0 executado pela AA (harness mini-swe-agent), configuração "Qwen3.8 Max (0902)"
- Raciocínio com contexto longo (AA-LCR)80,3%80.3% no AA-LCR (raciocínio em contexto longo), configuração "Qwen3.8 Max (0902)"
- MMMU-Pro, compreensão de imagens82,8%82.8% no MMMU-Pro (compreensão de imagens, AA), configuração "Qwen3.8 Max (0902)"
- AA-Omniscience, acertos menos alucinações1212.0 no AA-Omniscience Index (precisão de conhecimento menos alucinação, escala de -100 a 100), configuração "Qwen3.8 Max (0902)"
- Velocidade de saída, tokens por segundo38 t/s38 tokens de saída por segundo (mediana da AA), linha "Qwen3.8 Max (0902)"
- Custo por tarefa de teste da Artificial Analysis$5.41$5.41 para rodar uma tarefa do AA Intelligence Index, linha "Qwen3.8 Max (0902)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index43,343.3 no AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), melhor configuração listada "Claude Code - Qwen3.8 Max"
- Ranking do Terminal-Bench 4.027,0%27.0% resolvido no Terminal-Bench 4.0 (mais ou menos 3.8, IC 95%) com Claude Code no esforço max
Compare com
- GPT-6.1 SolO modelo principal de preço intermediário da OpenAI, descrito pela empresa como desempenho próximo ao do Astra por um custo menor.
- Claude Opus 5.5O modelo principal da Anthropic para programação com agentes de longa duração e trabalho intelectual, e o modelo que a Anthropic sugere como ponto de partida para a maioria das tarefas.
- Claude Fable 5.1O nível mais alto da Anthropic para o raciocínio mais difícil e trabalho de agentes de longo prazo, que a Anthropic recomenda quando o Opus 5.5 ainda não basta.
- GPT-6 AstraO modelo mais capaz da OpenAI, voltado para raciocínio complexo, programação, pesquisa e criação de documentos.