Alibaba ha rilasciato ufficialmente Qwen3.8-Max, il modello più capace della famiglia Qwen fino a oggi. Con 2.4 trilioni di parametri totali e 95 miliardi di parametri attivi, il modello è costruito sull'architettura di Qwen 3.5 e punta direttamente a due ambiti: coding autonomo di lunga durata e cowork professionale ad alta complessità.
Il dato più impressionante riguarda l'autonomia. Qwen3.8-Max ha gestito oltre 10 giorni di sviluppo self-evolving partendo da una cartella vuota, arrivando a un progetto completo con 265 commit, 127 pull request e 151 issue. Il repository di esempio, oh-my-cli, è pubblico e mostra l'intero percorso senza intervento umano.
Long-horizon e compiti reali
Il modello non si limita al codice. In un'ottimizzazione di chip design (acceleratore crittografico GCD/RSA) ha ridotto i gate da 8.298 a 678 attraverso più di 500 turni di iterazione, tagliando anche l'area del die dell'81%. In una simulazione di e-commerce durata 365 giorni ha generato un ritorno 4.16x sul capitale iniziale, superando di netto i risultati di modelli precedenti.
Queste non sono demo controllate. Si tratta di task aperti, multi-giorno, con feedback loop continui e capacità di autocorrezione. La visione nativa non è solo un input multimodale: diventa un meccanismo di verifica in tempo reale durante pianificazione, esecuzione e revisione.
Disponibilità e open weights
Qwen3.8-Max è già accessibile su QwenCloud e tramite API a 2,0 $/M token di input, 6,0 $/M di output e caching implicito a 0,25 $/M. Supporta protocolli compatibili OpenAI e Anthropic, con controlli su reasoning effort.
La novità più rilevante per la community open-source è l'annuncio dei pesi. Sia Qwen3.8-Max sia il più piccolo Qwen3.8-27B usciranno open-weight la prossima settimana su Hugging Face e ModelScope. È la prima volta che Alibaba rende pubblici i pesi di un modello di classe Max.
Impatto su coding e agent
I benchmark interni mostrano miglioramenti netti rispetto a Qwen3.7-Max su Terminal Bench, SWE-bench Pro, PaperBench e una serie di test multimodali e agentici. Più che i numeri assoluti, conta la coerenza su task lunghi e la capacità di mantenere focus e qualità per giorni interi.
Per i team di sviluppo e product questo cambia le aspettative su cosa può fare un agent di coding. Non si tratta più di completare funzioni o generare snippet, ma di portare un progetto da zero a production-ready con tracciabilità completa.
Il modello è disponibile da subito su Qwen Studio, QwenCloud e tramite l'API ufficiale. I dettagli tecnici completi e i risultati dei test sono pubblicati sul blog ufficiale.
Testo: assistito da AI · revisionato da Carlos H. P. Ross
