Alibaba dévoile Qwen3.8-Max : son modèle phare le plus grand et le plus performant à ce jour

Hangzhou, Chine, 3 août 2026 - Alibaba a officiellement annoncé le lancement de Qwen3.8-Max, le modèle le plus puissant de sa série Qwen à ce jour. Fort de 2.4 billions de paramètres et prenant en charge une fenêtre de contexte pouvant atteindre 1 million de jetons, Qwen3.8-Max se classe cinquième de Text Arena et deuxième de Vision Arena, tout en affichant des capacités avancées en matière de codage, de travail concret, de recherche et de tâches de longue haleine. Fonctionnant comme une base multimodale, Qwen3.8-Max prend également en charge nativement l'intelligence visuelle.

Le modèle est dès à présent accessible via des API sur Alibaba Cloud Model Studio pour les développeurs du monde entier, la publication des poids du modèle étant prévue la semaine prochaine. Il est également possible de l'essayer sur QwenWork, la dernière plateforme tout-en-un d'agents d'IA en milieu professionnel d'Alibaba.

Qwen3.8-Max se classe cinquième de Text Arena et deuxième de Vision Arena

Architecture innovante : concilier échelle massive et haute efficacité

Construit sur la base solide de Qwen 3.5, Qwen3.8-Max intègre une architecture de pointe de type Sparse Mixture-of-Experts (MoE) combinée à un mécanisme d'attention hybride. Cette conception atteint un équilibre déterminant entre échelle massive et efficacité d'inférence. Malgré sa taille totale de 2.4 billions de paramètres, Qwen3.8-Max n'active que 95 milliards de paramètres. Cette approche innovante permet au modèle de fournir une intelligence de pointe sur les tâches complexes tout en réduisant considérablement les coûts de calcul et la latence par rapport aux modèles denses traditionnels de taille similaire.

Des capacités de pointe en matière de codage autonome, d'applications concrètes et de tâches de longue haleine

Classé quatrième de Fronted Code Arena, Qwen3.8-Max démontre une maîtrise exceptionnelle du codage autonome et de l'exécution de longue haleine, fonctionnant de manière indépendante sur de longues périodes sans intervention humaine. Lors des tests internes, le modèle a exécuté de manière autonome un projet de génie logiciel du monde réel sur une période de 16 jours. Chargé de créer un framework d'agents auto-évolutif à partir de zéro, Qwen3.8-Max a mis en place une boucle d'ingénierie synthétisant les retours des utilisateurs, les meilleures pratiques de la communauté et les données d'auto-test. En itérant continuellement entre génération de code, tests, prévisualisation et analyse des journaux, il a produit « oh-my-cli », un framework d'agents auto-évolutif publié intégralement en open source sur GitHub.

Au-delà de l'automatisation du codage, Qwen3.8-Max est un véritable moteur d'innovation dans des domaines hautement spécialisés. Par exemple, le modèle a non seulement reproduit des expériences de recherche publiées, mais a également conçu de nouvelles méthodologies qui surpassent les résultats des articles d'origine. Prouvant sa compétence de niveau humain, Qwen3.8-Max a surpassé les participants humains au Challenge WWW2025 de reconnaissance des intentions de dialogue multimodal, démontrant une capacité inégalée à analyser les transcriptions du service client et à interpréter avec précision des demandes utilisateur complexes.

De plus, Qwen3.8-Max est conçu pour gérer des charges de travail réelles et complexes, couvrant la conception d'applications, la révision de documents juridiques, l'analyse sportive, la recherche financière, le développement de concepts culinaires, la visualisation des progrès de rééducation et la modélisation 3D architecturale. En faisant évoluer conjointement les environnements d'apprentissage par renforcement et les ressources de calcul, le modèle améliore considérablement ses compétences opérationnelles générales sur les principaux frameworks d'agents. Face à des défis hautement complexes, à contraintes multiples et de longue haleine, Qwen3.8-Max fait également preuve d'une planification autonome d'élite au niveau système et de capacités d'apprentissage adaptatif en boucle fermée, de bout en bout.

Intelligence visuelle native et capacités d'agent multimodal

Fonctionnant comme une base multimodale, Qwen3.8-Max prend en charge nativement l'intelligence visuelle, transformant des entrées statiques en structures de connaissances dynamiques et interactives. Le modèle peut intégrer sans effort des documents de centaines de pages, des séries télévisées entières ou des diffusions en direct de 100 heures, et les convertir en bases de connaissances consultables et interactives.

Qwen3.8-Max excelle dans l'exécution et la création continues guidées par un retour visuel en temps réel. Ses capacités polyvalentes comprennent le montage de séquences personnelles brutes pour en faire des vlogs professionnels, la génération d'animations éducatives immersives à partir de prompts textuels, la reconstruction de projets web frontend complets à partir d'une simple capture d'écran d'interface utilisateur, la transformation de plans 2D en visualisations intérieures 3D détaillées et la création de jeux interactifs directement à partir de requêtes en langage naturel.

Pour le démontrer, l'équipe a présenté RecreationBench, un benchmark de recréation d'applications de longue haleine. Opérant entièrement dans un environnement boîte noire, sans accès à Internet ni visibilité du code source, Qwen3.8-Max a reconstruit les applications à partir de zéro en évaluant les applications en fonctionnement uniquement par l'interaction et les retours. Il en ressort qu'en s'appuyant entièrement sur une évaluation interactive et un retour visuel, le modèle a démontré des capacités d'agent hybride de pointe, faisant progresser le codage visuel grâce au développement itératif.

À propos d'Alibaba Group

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