A China está liderando a distribuição de modelos com pesos abertos, com muitos de seus principais laboratórios de IA lançando seus modelos on-line para que qualquer pessoa possa baixá-los e executá-los, desde que tenha o hardware necessário. O modelo mais recente a receber esse tratamento é o Qwen3.8-Max, da Alibaba, com a empresa revelando que planeja publicar os pesos no ModelScope e no Hugging Face na próxima semana.
As ações da Alibaba dispararam em resposta, com os papéis da empresa listados em Hong Kong fechando em alta de 7% na segunda-feira, seguidos por uma alta de 4,2% nas negociações de pré-mercado nos Estados Unidos.
Um porta-voz da empresa destacou que esta é "a primeira vez que abriremos os pesos de um modelo da classe Qwen-Max". Este é o modelo mais poderoso da empresa; anteriormente, ela havia liberado os pesos de seus modelos econômicos menos potentes, enquanto restringia o acesso ao produto principal.
A tendência entre os desenvolvedores chineses, no entanto, está mudando cada vez mais para o acesso a pesos abertos. A Moonshot AI, sediada em Pequim, também publicou os pesos de seu próprio modelo de 2,8 trilhões de parâmetros, o Kimi K3, em 27 de julho.
Enquanto os laboratórios de IA de fronteira dos EUA mantêm os pesos de seus modelos estritamente proprietários, a tendência na China é oferecer resultados comparáveis — embora não tão poderosos em muitos aspectos — em um pacote mais barato e disponível para download gratuito.
Qwen3.8-Max demonstra capacidades em tarefas de médio a longo prazo
O Qwen3.8-Max, da Alibaba, apresenta 2,4 trilhões de parâmetros e pode processar até um milhão de tokens por consulta. O modelo está sendo promovido como uma ferramenta poderosa para tarefas com horizontes temporais mais longos, em vez de interações no estilo chatbot.
Para demonstrar essas capacidades, o desenvolvedor atribuiu tarefas complexas de aprendizado de máquina e programação. Entre elas estava um projeto de desenvolvimento de software com duração de várias semanas, que resultou em 265 commits, 127 pull requests e 151 issues após cerca de 16 dias sem qualquer intervenção humana. Outro teste pediu ao modelo que reduzisse o tamanho de um chip de circuito criptográfico; o Qwen reduziu com sucesso o tamanho físico do componente em 81%, simplificando o número de portas lógicas de 8.298 para 678.
O modelo também tem casos de uso no comércio eletrônico, como demonstrado por um teste final no qual recebeu ¥100.000 e foi encarregado de ganhar o máximo possível ao longo de uma simulação de um ano. O modelo conseguiu quadruplicar seu capital nesse período, terminando 152% acima da iteração anterior do modelo principal da Alibaba.
Esses testes foram realizados internamente pela Alibaba, de acordo com suas próprias regras e procedimentos, e não foram auditados de forma independente.
Como o Qwen3.8-Max se compara à concorrência
As capacidades do Qwen talvez sejam menos impressionantes quando comparadas às dos modelos de fronteira dos EUA. A própria tabela de comparação da Alibaba revela que ele supera os concorrentes em alguns tipos de tarefa, mas fica atrás em outros. No Terminal Bench 2.1 — que testa a capacidade dos modelos de concluir tarefas complexas e com várias etapas —, o modelo obteve 86,6 pontos, ficando à frente dos modelos principais da Anthropic, mas ainda ligeiramente atrás do GPT-5.6 Sol, da OpenAI, que marcou 88,8.
No entanto, com uma pontuação de 93,0, o Qwen supera todos os concorrentes no teste PaperBench, que avalia a capacidade de reproduzir artigos de pesquisa em aprendizado de máquina. Os resultados de outros benchmarks foram menos favoráveis: o modelo da Alibaba obteve apenas 67,7 no teste de programação SWE-bench Pro, muito atrás do Claude Fable 5, com 80,0.
Quando limitado aos concorrentes domésticos, no entanto, o posicionamento do Qwen3.8-Max melhora. A Bloomberg informou que ele fica acima do bastante elogiado Kimi K3 — outro modelo de pesos abertos de tamanho comparável — em vários benchmarks importantes, embora o modelo da Moonshot tenha um desempenho geral marginalmente melhor.
Isso ainda coloca o Qwen3.8-Max entre os principais concorrentes no segmento de modelos com pesos abertos, especialmente quando se trata de tarefas com horizontes temporais mais longos.