Qwen annuncia Qwen 3.8 Max (2,4T) e un 27B, con promesse di open weights e API a listino

Qwen presenta due modelli e promette di rilasciare i pesi: Qwen 3.8 Max da 2,4T e un 27B. Offre l’accesso via API a 2 dollari per milione di token in input e 6 dollari in output¹.

La fonte apre con “Qwen is so back!” e ricostruisce il contesto: dopo un “Qwen Exodus” e un cambio di gestione con più API chiuse, c’erano dubbi su nuovi rilasci rilevanti in open weights. “Il dubbio è finito”, scrive AINews. Qwen 3.8 Max viene descritto come un modello 2,4T che sarebbe stato il primo tra gli open, se non fosse per l’uscita di Kimi K3 già trattata in precedenza dalla stessa testata¹.

Qwen elenca capacità chiave e risultati dichiarati. Primo, coding autonomo su orizzonti lunghi. La nota parla di oltre dieci giorni di esecuzione non presidiata, con la costruzione da zero di un “coding harness” auto‑evolutivo durante un run autonomo di più settimane¹.

Secondo, ricerca AI autonoma. Il team riferisce di aver ricostruito da zero la pipeline di un paper (“Unified Data Selection for LLM Reasoning”), quindi di aver fatto girare in autonomia un ciclo di ricerca iterativo per 125 ore. L’obiettivo dichiarato: ideare un nuovo metodo di selezione dei dati che supera il benchmark del paper originale di +2,71 punti. La descrizione scandisce tre passaggi: ricostruzione della pipeline, iterazione autonoma, confronto con il risultato del lavoro di partenza¹.

Terzo, competizioni di data science. Qwen afferma di aver gareggiato contro 526 team umani nella WWW2025 Multimodal Dialogue Intent Recognition Challenge. La fonte non riporta il piazzamento; si limita a indicare il confronto con centinaia di squadre umane¹.

Sul piano commerciale, AINews indica due elementi: l’accesso via API con prezzi di 2 dollari per milione di token in input e 6 dollari per milione di token in output, e la promessa di rilasciare i pesi di entrambi i modelli. La nota non entra in altri dettagli oltre a queste condizioni e alla distinzione tra i due tagli, 3.8 Max (2,4T) e 27B¹.

Il titolo dell’articolo mette l’accento su “open weights” e sul posizionamento per Coding e Cowork. Il corpo del testo lega questa ambizione alle dimostrazioni su coding autonomo di lunga durata e su un loop di ricerca automatizzata con risultati quantificati sullo stesso benchmark del paper citato. La menzione della challenge con 526 team umani completa il quadro delle prove addotte nella comunicazione¹.

La comparsa del riferimento a Kimi K3 nel pezzo di AINews colloca Qwen 3.8 Max in una cornice competitiva esplicita: “sarebbe stato il top open model al mondo”, si legge, “se non fosse per K3”. È una valutazione della testata, che arriva insieme al giudizio iniziale “Qwen is so back!”, dopo i dubbi seguiti al “Qwen Exodus” e alla stagione di API più chiuse¹.