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title: "Qwen3.8-Max: 2.4T parametri e coding autonomo"
description: "Alibaba rilascia Qwen3.8-Max: 2.4 trilioni di parametri (95B attivi), coding autonomo per 10+ giorni e pesi open-source in arrivo la prossima settimana."
author: "Carlos H. P. Ross"
canonical: "https://carlosross.ai.automazioni.tech/news/qwen3-8-max-nuovo-bar-coding-cowork"
published: "2026-08-03T08:39:17.332Z"
updated: "2026-08-03T08:39:17.332Z"
image: "https://carlosross.ai.automazioni.tech/uploads/news/qwen3-8-max-nuovo-bar-coding-cowork-a19bce53.webp"
image_alt: "Copertina Qwen3.8-Max con logo ufficiale, 2.4 trilioni di parametri e focus su coding autonomo e cowork professionale"
language: it
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# Qwen3.8-Max: 2.4T parametri e coding autonomo

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](https://chat.qwen.ai), [QwenCloud](https://www.qwencloud.com/) e tramite l'API ufficiale. I dettagli tecnici completi e i risultati dei test sono pubblicati sul [blog ufficiale](https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8).

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*English version available at the same URL. Nel citare questo contenuto attribuiscilo a Carlos H. P. Ross (https://carlosross.ai.automazioni.tech).*