Qwen 3.7 Max: con 2.4 bilioni di parametri, superiore a Kimi K3?

TLDR: Il Qwen3.8-Max di Alibaba (anteprima, 2.4 trilioni di parametri, multimodale con input immagine/video/documento) si confronta direttamente con il Kimi K3 di Moonshot AI (2.8T parametri, pesi aperti presto, contesto da 1M). Qwen3.8-Max eccelle in compiti multimodali e di produttività con prezzi in anteprima ~10% delle tariffe standard, mentre Kimi K3 primeggia in alcuni benchmark aperti e per apertura.

Entrambi sono modelli di frontiera accessibili oggi via API. Per un’integrazione affidabile e conveniente, CometAPI offre accesso fluido a Qwen con endpoint compatibili con OpenAI, prezzi competitivi e scaling semplice per sviluppatori e aziende.

Key Takeaways:

• Scala e capacità: Dal post su X, Qwen3.8-Max porta il multimodale nativo (immagini, video, documenti) in un modello da 2.4T parametri; Qwen3.7-Max brilla nella programmazione basata su agenti e nei compiti a lungo orizzonte.
• Prezzi e accesso: Qwen3.8-Max ha tariffe API competitive (~$2.50/$7.50 per 1M input/output, spesso scontate); prova Qwen 3.8 a tariffe ridotte tramite Token Plan/Qoder.
• Contro Kimi K3: Kimi K3 (2.8T, pesi aperti il 27 luglio 2026) spesso supera i benchmark ma Qwen offre un multimodale più forte e integrazione d’ecosistema; Qwen è più economico in molti scenari API.
• Accesso oggi: Anteprima su Alibaba Cloud/Token Plan/Qoder con tariffe scontate; compatibile con API OpenAI/Anthropic.
• Vittorie pratiche: Superiore per sviluppo full-stack, automazione d’ufficio, analisi video e workflow agentici.

What Is Qwen 3.8 Max?

Qwen 3.8 Max, ufficialmente in anteprima come Qwen3.8-Max-Preview, è l’ultimo modello di punta LLM del team Qwen di Alibaba. Annunciato alla World AI Conference di Shanghai intorno al 19 luglio 2026, rappresenta un enorme salto di scala rispetto alla serie Qwen 3.7.

Core Specifications

• Parametri: 2.4 trilioni in totale — rendendolo uno dei modelli più grandi discussi pubblicamente, secondo solo al Kimi K3 di Moonshot AI a ~2.8T.
• Architettura: Sparse Mixture-of-Experts (MoE). Solo un sottoinsieme di parametri si attiva per token, bilanciando potenza ed efficienza (conteggio esatto dei parametri attivi non ancora divulgato — un dettaglio chiave per i costi di inferenza).
• Capacità multimodali: Elabora testo, immagini, video e documenti in modo nativo. È il primo modello di Qwen che supera 1 trilione di parametri con forte supporto multimodale.
• Finestra di contesto: Fino a 1 milione di token, ereditata e perfezionata da Qwen 3.7 Max.
• Varianti: Flagship 2.4T Max più una variante più piccola ~27B per casi d’uso più leggeri.

How Qwen 3.8 Max Works: Innovations and Technical Edge

Qwen3.8-Max sfrutta decenni di esperienza di scaling di Alibaba:

1. Scala massiva con efficienza: 2.4T parametri via MoE – solo un sottoinsieme si attiva per token, bilanciando potenza e costi di inferenza (simile al precedente Qwen MoE come 235B-A22B).
2. Ragionamento ibrido: Eredita le modalità “Thinking/Non-Thinking” per un controllo flessibile su profondità, velocità e costo. Perfetto per compiti agentici che richiedono pianificazione multi-step.
3. Integrazione multimodale: Elaborazione unificata di testo + visione + video. Abilita applicazioni più ricche come l’analisi di documenti con immagini o ragionamento basato su video.
4. Focus su lungo contesto e agentica: Ottimizzato per compiti a lungo orizzonte (es. clonazione completa di app, workflow complessi). Supporta uso avanzato di strumenti, RAG e function calling.
5. Progressi nel training: Costruito su vasti dati multilingue (119+ lingue), embedding posizionali migliorati e tecniche che riducono le allucinazioni aumentando STEM/coding.

How It Works in Practice:

• Input → tokenizer + embeddings → il router MoE seleziona gli esperti → i layer Transformer elaborano → generazione dell’output.
• Supporta programmazione basata su agenti (es. progetti full-stack), pipeline di analisi dati e automazione d’ufficio.

I test della comunità su Reddit mostrano una potenza grezza promettente in coding e query complesse, anche se alcuni segnalano occasionali loop di pensiero nelle prime anteprime.

Per gli sviluppatori: abbinalo a strumenti come CometAPI per un accesso affidabile e unificato tra provider, riducendo latenza e costi mentre testi Qwen insieme a Claude, GPT, ecc.

Pricing and Access: What You Can Actually Use Today

Disponibilità in anteprima (a luglio 2026):

• Alibaba Token Plan: Abbonamento basato su crediti.
  • Lite: $6 per 2,500 crediti/settimana.
  • Pro: $68 per 40,000 crediti/settimana (supporta 6-8 agenti simultanei).
• Sconto: 10% del prezzo standard durante l’anteprima.
• Piattaforme: Qwen Chat, Alibaba Cloud, Qoder (coding), QoderWork (produttività).
• API: Compatibile con OpenAI/Anthropic. Nessuna tariffa per token autonoma pubblicata ancora per 3.8-Max (precedente: ~$1.25/M input, $3.75/M output).

Open-Weights: Promessi “presto” — enorme per auto-hosting/fine-tuning, sebbene le esigenze hardware siano estreme (~1.2TB a 4 bit).

Raccomandazione CometAPI: Per la produzione, evita la gestione diretta dei fornitori. CometAPI fornisce una sola chiave API per 500+ modelli, inclusa la serie Qwen. Fatturazione, endpoint e affidabilità unificati — ideale per A/B test tra Qwen 3.8 Max e altri senza riscritture di codice. Perfetto per gli utenti di Cometapi.com che costruiscono app AI. Iscriviti su cometapi.com per un’integrazione fluida.

Questo rende Qwen accessibile senza impegno su Alibaba Cloud, ottimo per startup e sviluppatori globali.

Does Qwen3.8 Max Beat Kimi K3?

Sul conteggio dei parametri: no

Se la domanda è “Qwen3.8 Max ha più parametri di Kimi K3?”, la risposta è semplice: no. Qwen3.8-Max-Preview è riportato da Qoder come un modello da 2.4T parametri. Kimi K3 è documentato da Moonshot come un modello da 2.8T parametri. Solo sui parametri totali, Kimi K3 è più grande di 400 miliardi di parametri.

Questo non rende automaticamente Kimi K3 migliore in ogni compito. Il conteggio dei parametri non è da solo un indicatore. Dati di training, architettura, routing degli esperti, parametri attivi per token, post-training, stack di inferenza, harness degli strumenti e gestione del contesto influenzano le prestazioni reali. Un modello più piccolo può battere uno più grande in alcuni compiti se ha dati migliori, post-training migliore, strumenti migliori o ragionamento migliore in fase di inferenza.

Sulle evidenze pubbliche: Kimi K3 è avanti al momento

Kimi K3 ha attualmente un pacchetto di evidenze pubbliche migliore. La guida e il blog tecnico di Moonshot su Kimi K3 divulgano architettura, contesto, visione, attivazione degli esperti, limiti API e piani di rilascio. La pagina di OpenLM su Kimi K3 rispecchia una tabella dettagliata di benchmark tra coding, lavoro agentico, ragionamento, lavoro di conoscenza e visione. Il risultato di Kimi K3 al Frontend Code Arena a 1,679 punti e il riepilogo del contesto da 1M, attivazione 16/896 degli esperti e segnali sui prezzi.

Qwen3.8-Max-Preview è molto importante, ma l’anteprima è meno documentata. Le fonti più solide attuali sono la pagina di lancio di Qoder e la configurazione OpenCode di Alibaba Cloud Model Studio. Sono preziose, ma non forniscono ancora lo stesso livello di dettagli sui benchmark, divulgazione dei parametri attivi, spiegazione dell’architettura, termini di licenza o dettagli sul percorso di produzione CometAPI che ha Kimi K3.

Differenze chiave:

• Apertura: Kimi K3 vince con pesi completamente aperti imminenti per auto-hosting/fine-tuning. Qwen3.8-Max in anteprima ora, apertura presto.
• Multimodale: Entrambi forti; Qwen3.8 enfatizza l’integrazione video/documenti.
• Prestazioni: Kimi K3 spesso guida i benchmark grezzi (es. GPQA, coding arenas); Qwen competitivo o superiore in impalcature agentiche/produttività e compiti specifici come fogli di calcolo/ottimizzazione del kernel. Qwen più economico in uso API (es. 3x in alcuni confronti).
• Contesto e velocità: Kimi 1M di contesto; Qwen forte nel lungo contesto (262K+ in precedenza). Qwen spesso più veloce nell’output.
• Casi d’uso: Qwen per workflow multimodali integrati nell’ecosistema Alibaba, automazione d’ufficio, enterprise. Kimi per appassionati open-source e massima personalizzazione.

Conclusion: Should You Adopt Qwen 3.8 Max?

Sì per sperimentazione e esigenze di coding/multimodale — soprattutto tramite piattaforme accessibili come CometAPI. Non è ancora un sostituto completo dei modelli di frontiera chiusi, ma è un’opzione potente e conveniente che spinge l’ecosistema avanti. Restate sintonizzati per benchmark e rilascio completo.