Qwen 3.7 Max: Dengan 2.4 triliun parameter, melampaui Kimi K3?

TLDR: Qwen3.8-Max dari Alibaba (pratinjau, 2.4 triliun parameter, multimodal dengan input gambar/video/dokumen) bersaing langsung dengan Kimi K3 dari Moonshot AI (2.8T parameter, bobot terbuka segera, konteks 1M). Qwen3.8-Max unggul dalam tugas multimodal dan produktivitas dengan harga pratinjau ~10% dari tarif standar, sementara Kimi K3 memimpin di beberapa benchmark terbuka dan tingkat keterbukaan.

Keduanya adalah model terdepan yang dapat diakses hari ini melalui API. Untuk integrasi andal dan hemat biaya, CometAPI menawarkan akses Qwen yang mulus dengan endpoint kompatibel OpenAI, harga kompetitif, dan skalabilitas mudah untuk pengembang dan bisnis.

Poin Utama:

• Skala & Kapabilitas: Dari posting X, Qwen3.8-Max menghadirkan multimodal native (gambar, video, dokumen) pada model 2.4T parameter; Qwen3.7-Max bersinar dalam coding berbasis agen dan tugas jangka panjang.
• Harga & Akses: Qwen3.8-Max memiliki tarif API kompetitif (~$2.50/$7.50 per 1M masukan/keluaran, sering didiskon); pratinjau Qwen 3.8 dengan tarif lebih rendah via Token Plan/Qoder.
• Vs. Kimi K3: Kimi K3 (2.8T, bobot terbuka 27 Juli 2026) sering unggul di benchmark tetapi Qwen menawarkan multimodal dan integrasi ekosistem yang lebih kuat; Qwen lebih murah di banyak skenario API.
• Akses Hari Ini: Pratinjau di Alibaba Cloud/Token Plan/Qoder dengan tarif diskon; kompatibel API OpenAI/Anthropic.
• Kelebihan Praktis: Unggul untuk dev full-stack, otomatisasi perkantoran, analisis video, dan alur kerja agen.

Apa itu Qwen 3.8 Max?

Qwen 3.8 Max, secara resmi dipratinjau sebagai Qwen3.8-Max-Preview, adalah model bahasa besar (LLM) flagship terbaru dari tim Qwen Alibaba. Diumumkan di World AI Conference di Shanghai sekitar 19 Juli 2026, ini merepresentasikan lompatan besar dalam skala dari seri Qwen 3.7.

Spesifikasi Inti

• Parameter: total 2.4 triliun — menjadikannya salah satu model terbesar yang dibahas publik, kedua setelah Kimi K3 dari Moonshot di ~2.8T.
• Arsitektur: Sparse Mixture-of-Experts (MoE). Hanya subset parameter yang aktif per token, menyeimbangkan daya dengan efisiensi (jumlah parameter aktif belum diungkap — detail kunci untuk biaya inferensi).
• Kapabilitas Multimodal: Memproses teks, gambar, video, dan dokumen secara native. Ini adalah model Qwen pertama yang melampaui 1 triliun parameter dengan dukungan multimodal yang kuat.
• Jendela Konteks: Hingga 1 million token, diturunkan dan disempurnakan dari Qwen 3.7 Max.
• Varian: Max 2.4T flagship plus varian lebih kecil ~27B untuk kasus penggunaan lebih ringan.

Cara Qwen 3.8 Max Bekerja: Inovasi dan Keunggulan Teknis

Qwen3.8-Max memanfaatkan dekade keahlian penskalaan Alibaba:

1. Skala Masif dengan Efisiensi: 2.4T parameter via MoE – hanya subset aktif per token, menyeimbangkan daya dan biaya inferensi (mirip MoE Qwen sebelumnya seperti 235B-A22B).
2. Penalaran Hibrida: Mewarisi mode “Thinking/Non-Thinking” untuk kontrol fleksibel atas kedalaman, kecepatan, dan biaya. Cocok untuk tugas berbasis agen yang membutuhkan perencanaan multi-langkah.
3. Integrasi Multimodal: Pemrosesan terpadu teks + visi + video. Memungkinkan aplikasi lebih kaya seperti analisis dokumen dengan gambar atau penalaran berbasis video.
4. Fokus Long-Context dan Agenik: Dioptimalkan untuk tugas jangka panjang (mis. kloning aplikasi penuh, alur kerja kompleks). Mendukung penggunaan alat tingkat lanjut, RAG, dan pemanggilan fungsi.
5. Kemajuan Pelatihan: Dibangun di atas data multibahasa yang luas (119+ bahasa), embedding posisi yang ditingkatkan, dan teknik yang mengurangi halusinasi sambil meningkatkan STEM/coding.

Cara Kerja dalam Praktik:

• Input → Tokenizer + embeddings → router MoE memilih expert → lapisan Transformer memproses → generasi output.
• Mendukung coding berbasis agen (mis. proyek full-stack), pipeline analisis data, dan otomatisasi perkantoran.

Uji komunitas Reddit menunjukkan daya mentah yang menjanjikan dalam coding dan kueri kompleks, meski sebagian mencatat loop pemikiran sesekali pada pratinjau awal.

Untuk pengembang: Padukan dengan alat seperti CometAPI untuk akses terpadu yang andal di berbagai penyedia, mengurangi latensi dan biaya sambil menguji Qwen bersama Claude, GPT, dll.

Harga dan Akses: Apa yang Dapat Anda Gunakan Hari Ini

Ketersediaan Pratinjau (per Juli 2026):

• Alibaba Token Plan: Langganan berbasis kredit.
  • Lite: $6 untuk 2,500 kredit/minggu.
  • Pro: $68 untuk 40,000 kredit/minggu (mendukung 6-8 agen bersamaan).
• Diskon: 10% dari harga standar selama pratinjau.
• Platform: Qwen Chat, Alibaba Cloud, Qoder (coding), QoderWork (produktivitas).
• API: Kompatibel OpenAI/Anthropic. Belum ada tarif per-token mandiri yang dipublikasikan untuk 3.8-Max (pendahulu: ~$1.25/M masukan, $3.75/M keluaran).

Open-Weights: Dijanjikan “segera” — sangat penting untuk hosting mandiri/fine-tuning, meski kebutuhan hardware ekstrem (~1.2TB pada 4-bit).

Rekomendasi CometAPI: Untuk produksi, lewati manajemen vendor langsung. CometAPI menyediakan satu kunci API untuk 500+ model, termasuk seri Qwen. Penagihan, endpoint, dan keandalan terpadu — ideal untuk A/B testing Qwen 3.8 Max vs. lainnya tanpa menulis ulang kode. Sempurna untuk pengguna Cometapi.com yang membangun aplikasi AI. Daftar di cometapi.com untuk integrasi tanpa hambatan.

Ini membuat Qwen dapat diakses tanpa komitmen Alibaba Cloud, bagus untuk startup dan pengembang global.

Apakah Qwen3.8 Max Mengalahkan Kimi K3?

Soal jumlah parameter: tidak

Jika pertanyaannya “apakah Qwen3.8 Max memiliki lebih banyak parameter daripada Kimi K3?”, jawabannya sederhana: tidak. Qwen3.8-Max-Preview dilaporkan oleh Qoder sebagai model 2.4T parameter. Kimi K3 didokumentasikan oleh Moonshot sebagai model 2.8T parameter. Berdasarkan total parameter saja, Kimi K3 lebih besar 400 miliar parameter.

Itu tidak otomatis membuat Kimi K3 lebih baik di setiap tugas. Jumlah parameter bukan papan skor tersendiri. Data pelatihan, arsitektur, perutean expert, parameter aktif per token, pascapelatihan, tumpukan inferensi, pengekangan alat, dan manajemen konteks semuanya memengaruhi kinerja nyata. Model yang lebih kecil bisa mengalahkan yang lebih besar pada beberapa tugas jika memiliki data lebih baik, pascapelatihan lebih baik, alat lebih baik, atau penalaran waktu inferensi lebih baik.

Soal bukti publik: Kimi K3 unggul saat ini

Kimi K3 saat ini memiliki paket bukti publik yang lebih baik. Panduan dan blog teknis Kimi K3 dari Moonshot mengungkap arsitektur, konteks, visi, aktivasi expert, batas API, dan rencana rilis. Halaman Kimi K3 dari OpenLM mencerminkan tabel benchmark terperinci di seluruh coding, kerja berbasis agen, penalaran, kerja pengetahuan, dan visi. Hasil Frontend Code Arena Kimi K3 di 1,679 poin dan merangkum konteks 1M model, aktivasi expert 16/896, dan sinyal harga.

Qwen3.8-Max-Preview sangat penting, tetapi pratinjau ini kurang terdokumentasi. Sumber terkuat saat ini adalah halaman peluncuran Qoder dan konfigurasi OpenCode di Alibaba Cloud Model Studio. Itu berharga, namun belum memberikan tingkat detail benchmark, pengungkapan parameter aktif, penjelasan arsitektur, ketentuan lisensi, atau detail rute produksi CometAPI yang sama seperti Kimi K3.

Perbedaan Kunci:

• Keterbukaan: Kimi K3 unggul dengan bobot terbuka segera untuk hosting mandiri/fine-tuning. Qwen3.8-Max pratinjau sekarang, bobot terbuka segera.
• Multimodal: Keduanya kuat; Qwen menekankan integrasi video/dokumen.
• Performa: Kimi K3 sering memimpin benchmark mentah (mis., GPQA, arena coding); Qwen kompetitif atau unggul dalam scaffolding agen/produktivitas dan tugas spesifik seperti spreadsheet/optimisasi kernel. Qwen lebih murah dalam penggunaan API (mis., 3x di beberapa perbandingan).
• Konteks & Kecepatan: Kimi 1M konteks; Qwen long-context kuat (262K+ sebelumnya). Qwen sering lebih cepat dalam keluaran.
• Kasus Penggunaan: Qwen untuk ekosistem Alibaba terintegrasi, otomatisasi kantor, multimodal enterprise. Kimi untuk penggemar open-source dan kustomisasi maksimal.

Kesimpulan: Haruskah Anda Mengadopsi Qwen 3.8 Max?

Ya untuk eksperimen dan kebutuhan coding/multimodal — terutama melalui platform yang mudah diakses seperti CometAPI. Ini belum sepenuhnya menggantikan frontier tertutup, tetapi merupakan opsi kuat dan terjangkau yang mendorong ekosistem maju. Nantikan benchmark dan rilis penuh.