Eater
Alibaba heeft officieel Qwen3.8-Max onthuld: een mixture-of-experts-model met 2,4 biljoen parameters, ontwikkeld om te concurreren met de beste grensverleggende AI-modellen.
Nu de concurrentie tussen Chinese en Amerikaanse AI-labs verder toeneemt, heeft het Chinese technologieconcern Alibaba vandaag Qwen3.8-Max aangekondigd, het grootste en meest krachtige AI-model dat het bedrijf tot nu toe heeft uitgebracht. Qwen3.8-Max is vanaf nu beschikbaar via QwenCloud, en de modelgewichten worden volgende week open source aangeboden op Hugging Face en ModelScope.
Qwen3.8-Max is een enorm mixture-of-experts-model met in totaal 2,4 biljoen parameters. Per aanvraag worden daarvan echter slechts 95 miljard parameters geactiveerd, zodat het model sterke prestaties kan leveren met lagere inferentiekosten en kortere responstijden. Net als toonaangevende modellen van OpenAI en Anthropic kan het multimodale Qwen3.8-Max tekst, afbeeldingen en video verwerken. Daarnaast ondersteunt het een contextvenster van maximaal 1 miljoen tokens.
In zijn officiële blogpost meldde Alibaba dat het model autonome softwareontwikkeling gedurende meer dan 10 dagen onafgebroken kan ondersteunen. Volgens het bedrijf heeft Qwen3.8-Max zelfs een intern softwareproject in 16 dagen afgerond. Daarmee positioneert Alibaba Qwen3.8-Max vooral voor programmeerwerk en samenwerktaken waarbij een AI-agent langere tijd zelfstandig moet opereren.
Deze lancering is opnieuw een teken dat Chinese AI-labs snel dichter bij hun Amerikaanse concurrenten komen. Moonshot AI bracht onlangs de Kimi K3 uit: een open-weight multimodaal model met 2,8 biljoen parameters dat nauw concurreert met toonaangevende modellen van OpenAI en Anthropic. Ook DeepSeek bracht vorige week officieel DeepSeek-V4-Flash uit, met grote verbeteringen op het gebied van coderen en agentische mogelijkheden, tegen een fractie van de kosten van Amerikaanse modellen.
In benchmarks voor codering, agentische taken en algemene capaciteiten presteert Qwen3.8-Max beter dan Fable 5 en GPT-5.6 Sol in 7 verschillende evaluaties. In multimodale en visuele benchmarks ligt het model voor op beide systemen in 36 verschillende tests.
