Qwen3.8-Max: preço, contexto e benchmarks com fonte

Alibaba (Qwen)
lançado em
pesos fechados
verificado
Snapshot de 7 out 2026
metodologia v1.1

Entrada US$/M
Saída US$/M
em reais
Contexto
tokens
Saída máx.
tokens
Em São Paulo

Ficha técnica

Contexto de entrada
Saída máxima
Corte de conhecimento: não divulgado
Modalidades
Pesos do modelo: A versão de nuvem (Qwen3.8-Max) não tem pesos publicados como tal; a versão de pesos abertos e o Qwen3.8-2.4T-A95B (qwen3-8-2-4t-a95b), sob a licença Qwen3.8-Max License, sem entrada de imagem, sem modo non-thinking e com contexto nativo de 262k.
Retirada mínima: sem data anunciada pelo fabricante
Em São Paulo: A AWS não lista este modelo no Amazon Bedrock: ele não aparece na tabela de disponibilidade regional nem na lista de modelos do Bedrock. Outras nuvens não foram conferidas.
O que significa
Na tabela de disponibilidade regional da AWS, In-Region quer dizer inferência dentro da região de São Paulo; Global quer dizer que o pedido pode ser processado em outra região da AWS, e os dados podem sair de São Paulo. A apuração cobre só o Amazon Bedrock: Azure e Google Cloud não foram conferidos.Se o seu dado não pode sair da região, isso decide a escolha antes do preço e do benchmark. Para a política de uso, a classificação de dados e a trilha de auditoria, veja governança e segurança para IA generativa.

Preços

Dólar por milhão de tokens, por provedor, como o fabricante publica: uma linha por tarifa e uma coluna por tipo de token.

Alibaba Cloud Model Studio, Model inference pricing (international)

Em vigor desde 6 set 2026.

Preço por milhão de tokens neste provedor, com o escopo declarado de cada valor e a fonte. Alibaba Cloud Model Studio, Model inference pricing (international).
Tarifa	Entrada	Leitura de cache	Escrita de cache	Saída	Saída em R$
Padrão		não divulgado	não consta

Saída em R$ convertida a partir da linha Padrão, a tarifa que a tabela do comparativo usa, pela PTAX de venda de 6 out 2026.

Nenhuma mudança de preço registrada desde 6 set 2026.

Avaliações

Todos os resultados publicados para este modelo, uma linha por grupo comparável: a mesma versão do benchmark e a mesma origem do número.

Resultados do modelo nos benchmarks deste eixo, um grupo comparável por linha, com a origem e a fonte de cada número. posição na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto.
Benchmark	Resultado	Posição no grupo	Origem do número
Raciocínio
GPQA Diamond, como o benchmark mede	xhigh de esforço, intervalo publicado de 90,99% a 94,37%	12º de 21líder: GPT-6 Astra	medição independenteEpoch AI
GPQA Diamond, como o benchmark mede		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
Código
Arena WebDev (Code Arena), como o benchmark mede	, intervalo publicado de 1.662,2 a 1.677,83	7º de 27líder: Claude Opus 5.5	preferência humanaLMArena
DeepSWE, como o benchmark medeversão 1.1		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
DeepSWE, como o benchmark medeversão 1.1		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
FrontierSWE, como o benchmark mede		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
NL2Repo-Bench		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
NL2Repo-Bench		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
SWE-bench Pro, como o benchmark mede	harness Claude Code, contexto 256K, temp 1.0, top_p 0.95, nota 3 da model card	único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
Agentes
Agents' Last Exam (ALE-CLI), como o benchmark mede		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
Agents' Last Exam (Pass), como o benchmark mede		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
Agents' Last Exam (Score), como o benchmark mede		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
Arena Agent, como o benchmark mede	, intervalo publicado de 1,89% a 3,14%	14º de 24líder: Claude Fable 5.1	preferência humanaLMArena
AutomationBench, como o benchmark mede		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
AutomationBench, como o benchmark medeversão 1.0.6		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
CyberGym		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
ExploitBench		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 2.1	harness não declarado	único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 2.1	harness Claude Code (avg@10, timeout 5h, max_tokens 131.072), nota 2 da model card	único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
Toolathlon		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
Toolathlon		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
Conhecimento
Humanity's Last Exam, como o benchmark mede		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
Humanity's Last Exam, como o benchmark mede		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
Trabalho profissional
GDPval-AA, como o benchmark medeversão v2		único no grupo	medido por concorrenteZ.ai
JobBench		único no grupo	reportado pelo fabricanteQwen
Preferência humana
Arena Text, como o benchmark mede	, intervalo publicado de 1.476,58 a 1.486,97	6º de 27líder: Claude Opus 5.5	preferência humanaLMArena
Arena Vision, como o benchmark mede	, intervalo publicado de 1.306,74 a 1.321,67	4º de 18empate com o líder, Claude Opus 5	preferência humanaLMArena

Resultado por nível de esforço, com a distância até os limites do intervalo publicado ao lado (± quando as duas metades são iguais). Posição: na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto; dois modelos com o mesmo número dividem a posição. Ver os grupos comparáveis no comparativo

Continue no comparativo

A tabela com todos os modelos lado a lado, as páginas por caso de uso e modelos parecidos com este.

Comparativo e casos de uso

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