Qwen 3.7 Max: con 2.4 billones de parámetros, ¿por encima de Kimi K3?

TLDR: Qwen3.8-Max de Alibaba (preview, 2.4 billones de parámetros, multimodal con entrada de imagen/video/documento) compite directamente con Kimi K3 de Moonshot AI (2.8T parámetros, pesos abiertos pronto, 1M de contexto). Qwen3.8-Max destaca en tareas multimodales y de productividad con precios de preview a ~10% de las tarifas estándar, mientras que Kimi K3 lidera en algunos benchmarks abiertos y en apertura bruta.

Ambos son modelos de vanguardia accesibles hoy vía APIs. Para una integración confiable y rentable, CometAPI ofrece acceso fluido a Qwen con endpoints compatibles con OpenAI, precios competitivos y escalado sencillo para desarrolladores y empresas.

Puntos clave:

• Escala y capacidades: Según la publicación en X, Qwen3.8-Max aporta multimodal nativo (imágenes, video, documentos) a un modelo de 2.4T parámetros; Qwen3.7-Max brilla en coding agentivo y tareas de largo horizonte.
• Precios y acceso: Qwen3.8-Max tiene tarifas de API competitivas (~$2.50/$7.50 por 1M de entrada/salida, a menudo con descuento); vista previa de Qwen 3.8 a tarifas reducidas vía Token Plan/Qoder.
• Vs. Kimi K3: Kimi K3 (2.8T, pesos abiertos el 27 de julio de 2026) a menudo supera benchmarks pero Qwen ofrece integración multimodal y de ecosistema más sólida; Qwen es más barato en muchos escenarios de API.
• Acceso hoy: Preview en Alibaba Cloud/Token Plan/Qoder con tarifas descontadas; compatible con API de OpenAI/Anthropic.
• Ganancias prácticas: Superior para desarrollo full-stack, automatización de oficina, análisis de video y flujos de trabajo de agentes.

¿Qué es Qwen 3.8 Max?

Qwen 3.8 Max, oficialmente presentado como Qwen3.8-Max-Preview, es el último modelo insignia de la serie Qwen del equipo de Alibaba. Anunciado en la Conferencia Mundial de IA en Shanghái alrededor del 19 de julio de 2026, representa un salto masivo en escala respecto a la serie Qwen 3.7.

Especificaciones clave

• Parámetros: 2.4 billones en total — convirtiéndolo en uno de los modelos más grandes discutidos públicamente, solo por detrás de Kimi K3 de Moonshot AI con ~2.8T.
• Arquitectura: Mixture-of-Experts (MoE) dispersa. Solo un subconjunto de parámetros se activa por token, equilibrando potencia con eficiencia (el recuento exacto de parámetros activos aún no se ha divulgado — un detalle clave para costos de inferencia).
• Capacidades multimodales: Procesa texto, imágenes, videos y documentos de forma nativa. Es el primer modelo de Qwen que supera 1 billón de parámetros con sólido soporte multimodal.
• Ventana de contexto: Hasta 1 millón de tokens, heredado y perfeccionado desde Qwen 3.7 Max.
• Variantes: Insignia 2.4T Max más una variante menor ~27B para casos de uso ligeros.

Cómo funciona Qwen 3.8 Max: innovaciones y ventaja técnica

Qwen3.8-Max aprovecha décadas de experiencia de Alibaba en escalado:

1. Escala masiva con eficiencia: 2.4T parámetros vía MoE — solo un subconjunto se activa por token, equilibrando potencia y costo de inferencia (similar a MoE previos de Qwen como 235B-A22B).
2. Razonamiento híbrido: Hereda modos “Thinking/Non-Thinking” para control flexible sobre profundidad, velocidad y costo. Perfecto para tareas agentivas que requieren planificación multietapa.
3. Integración multimodal: Procesamiento unificado de texto + visión + video. Habilita aplicaciones más ricas como análisis de documentos con imágenes o razonamiento basado en video.
4. Enfoque en largo contexto y agentes: Optimizado para tareas de largo horizonte (p. ej., clonación de apps completas, flujos complejos). Soporta uso avanzado de herramientas, RAG y function calling.
5. Avances de entrenamiento: Construido sobre vastos datos multilingües (119+ idiomas), embeddings posicionales mejorados y técnicas que reducen alucinaciones mientras impulsan STEM/coding.

Cómo funciona en la práctica:

• Entrada → Tokenizer + embeddings → El router MoE selecciona expertos → Las capas Transformer procesan → Generación de salida.
• Soporta coding agentivo (p. ej., proyectos full-stack), pipelines de análisis de datos y automatización de oficina.

Pruebas de la comunidad en Reddit muestran un poder prometedor en programación y consultas complejas, aunque algunos señalan bucles de pensamiento ocasionales en la preview inicial.

Para desarrolladores: Combina con herramientas como CometAPI para acceso confiable y unificado entre proveedores, reduciendo latencia y costos mientras pruebas Qwen junto a Claude, GPT, etc.

Precios y acceso: lo que realmente puedes usar hoy

Disponibilidad en vista previa (a julio de 2026):

• Alibaba Token Plan: Suscripción basada en créditos.
  • Lite: $6 por 2,500 créditos/semana.
  • Pro: $68 por 40,000 créditos/semana (soporta 6-8 agentes concurrentes).
• Descuento: 10% del precio estándar durante la vista previa.
• Plataformas: Qwen Chat, Alibaba Cloud, Qoder (programación), QoderWork (productividad).
• API: Compatible con OpenAI/Anthropic. Aún no se han publicado tarifas por token independientes para 3.8-Max (predecesor: ~$1.25/M entrada, $3.75/M salida).

Pesos abiertos: Prometidos “pronto” — enorme para autoalojamiento/ajuste fino, aunque las exigencias de hardware son extremas (~1.2TB a 4 bits).

Recomendación de CometAPI: Para producción, omite la gestión directa de proveedores. CometAPI proporciona una sola clave de API para 500+ modelos, incluida la serie Qwen. Facturación unificada, endpoints y fiabilidad — ideal para pruebas A/B de Qwen 3.8 Max vs. otros sin reescribir código. Perfecto para usuarios de Cometapi.com que construyen apps de IA. Regístrate en cometapi.com para una integración fluida.

Esto hace que Qwen sea accesible sin compromiso con Alibaba Cloud, ideal para startups y desarrolladores globales.

¿Qwen3.8 Max supera a Kimi K3?

En cuanto al número de parámetros: no

Si la pregunta es “¿Qwen3.8 Max tiene más parámetros que Kimi K3?”, la respuesta es directa: no. Qwen3.8-Max-Preview se reporta por Qoder como un modelo de 2.4T parámetros. Kimi K3 está documentado por Moonshot como un modelo de 2.8T parámetros. Solo por conteo total de parámetros, Kimi K3 es más grande por 400 mil millones de parámetros.

Eso no hace automáticamente que Kimi K3 sea mejor en todas las tareas. El número de parámetros no es un marcador por sí solo. Los datos de entrenamiento, la arquitectura, el enrutamiento de expertos, los parámetros activos por token, el postentrenamiento, la pila de inferencia, los arneses de herramientas y la gestión de contexto influyen en el rendimiento real. Un modelo más pequeño puede superar a uno más grande en algunas tareas si tiene mejores datos, mejor postentrenamiento, mejores herramientas o mejor razonamiento en tiempo de inferencia.

En evidencia pública: Kimi K3 va por delante ahora mismo

Kimi K3 actualmente tiene el mejor paquete de evidencia pública. La guía y el blog técnico de Kimi K3 de Moonshot divulgan arquitectura, contexto, visión, activación de expertos, límites de API y planes de lanzamiento. La página de Kimi K3 de OpenLM refleja una tabla de benchmarks detallada en coding, trabajo agentivo, razonamiento, trabajo de conocimiento y visión. El resultado de Kimi K3 en Frontend Code Arena con 1,679 puntos y el resumen del contexto de 1M del modelo, activación de expertos 16/896 y señales de precio.

Qwen3.8-Max-Preview es muy importante, pero la preview está menos documentada. Las fuentes más sólidas actuales son la página de lanzamiento de Qoder y la configuración de OpenCode en Alibaba Cloud Model Studio. Son valiosas, pero aún no proporcionan el mismo nivel de detalle de benchmarks, divulgación de parámetros activos, explicación de arquitectura, términos de licencia o detalle de ruta de producción con CometAPI que tiene Kimi K3.

Diferencias clave:

• Apertura: Kimi K3 gana con pesos completamente abiertos inminentes para autoalojamiento/ajuste fino. Qwen3.8-Max en vista previa ahora, abierto pronto.
• Multimodal: Ambos sólidos; Qwen3.8 enfatiza la integración de video/documentos.
• Rendimiento: Kimi K3 a menudo lidera benchmarks crudos (p. ej., GPQA, arenas de programación); Qwen competitivo o superior en andamiajes de agentes/productividad y tareas específicas como hojas de cálculo/optimización de kernel. Qwen más barato en uso de API (p. ej., 3x en algunas comparaciones).
• Contexto y velocidad: Kimi 1M de contexto; Qwen fuerte en largo contexto (262K+ en anteriores). Qwen a menudo entrega más rápido.
• Casos de uso: Qwen para ecosistema integrado de Alibaba, automatización de oficina, multimodal empresarial. Kimi para entusiastas de open-source y máxima personalización.

Conclusión: ¿Deberías adoptar Qwen 3.8 Max?

Sí para la experimentación y necesidades de programación/multimodal — especialmente vía plataformas accesibles como CometAPI. Aún no es un reemplazo completo para los modelos cerrados de frontera, pero es una opción potente y asequible que impulsa el ecosistema. Mantente atento a benchmarks y al lanzamiento completo.