Techverse.asia - Alibaba hari ini secara resmi merilis Qwen3.8-Max, model AI terunggul dalam seri Qwen saat ini. Qwen3.8-Max hadir dengan 2,4 triliun parameter dan dukungan context window hingga 1 juta token, Kamis (6/8/2026).
Model ini menempati peringkat kelima di Text Arena dan peringkat kedua di Vision Arena, dengan kemampuan unggul di bidang coding, riset, berbagai kebutuhan pekerjaan, hingga penyelesaian tugas-tugas kompleks. Sebagai model AI multimodal, Qwen3.8-Max juga mendukung analisis visual.
Model ini kini dapat diakses oleh developer di seluruh dunia melalui API pada Alibaba Cloud Model Studio. Sementara itu, model weights dijadwalkan akan tersedia pada pekan depan. Model ini juga dapat dicoba melalui QwenWork, platform AI agent all-in-one terbaru dari Alibaba untuk mendukung berbagai kebutuhan kerja.
Dibangun di atas fondasi Qwen 3.5, Qwen3.8-Max mengadopsi arsitektur Sparse Mixture-of-Experts (MoE) yang dipadukan dengan mekanisme hybrid attention. Kombinasi ini memungkinkan model berukuran sangat besar tetap bekerja secara efisien saat proses inferensi.
Baca Juga: Kioxia Luncurkan Flash Memory Tanam UFS 5.0, Bisa Pakai AI di Gawai
Meskipun memiliki 2,4 triliun parameter, Qwen3.8-Max hanya mengaktifkan 95 miliar parameter. Inovasi ini memungkinkan model AI terbaru Alibaba menghadirkan performa terdepan untuk menangani tugas-tugas kompleks, sekaligus secara signifikan mengurangi beban komputasi dan latensi dibandingkan model dense konvensional dengan skala serupa.
Qwen3.8-Max menempati peringkat keempat di Frontend Code Arena, mencerminkan kemampuannya dalam mengembangkan kode secara mandiri serta menjalankan tugas-tugas kompleks tanpa intervensi manusia dalam jangka waktu yang panjang.
Dalam pengujian internal, model ini berhasil menyelesaikan proyek rekayasa perangkat lunak selama 16 hari dengan membangun framework AI agent yang dapat terus berkembang dari nol.
Untuk menyelesaikan tugas tersebut, Qwen3.8-Max memanfaatkan masukan pengguna, praktik terbaik dari komunitas, serta data hasil pengujian mandiri. Melalui proses yang mencakup pembuatan kode, pengujian, pratinjau, dan analisis log secara berulang, model ini berhasil menghasilkan "oh-my-cli", sebuah framework AI agent yang kini telah tersedia sebagai proyek open-source di GitHub.
Kemampuan Qwen3.8-Max tidak hanya terbatas pada otomatisasi coding, tetapi juga mendukung inovasi di berbagai bidang yang membutuhkan keahlian khusus. Sebagai contoh, model ini tidak hanya mampu mereplikasi eksperimen yang telah dipublikasikan dalam riset ilmiah, tetapi juga mengembangkan metode baru dengan hasil yang melampaui penelitian sebelumnya.
Qwen3.8-Max juga berhasil mengungguli peserta manusia dalam ajang WWW2025 Multimodal Dialogue Intent Recognition Challenge, menunjukkan kemampuannya dalam menganalisis transkrip layanan pelanggan serta memahami kebutuhan pengguna yang kompleks secara akurat.
Selain itu, Qwen3.8-Max dirancang untuk menangani berbagai tugas kompleks di dunia nyata, mulai dari perancangan aplikasi, peninjauan dokumen legal, analisis olahraga, riset keuangan, pengembangan konsep kuliner, visualisasi perkembangan rehabilitasi, hingga pemodelan arsitektur tiga dimensi (3D).
Dengan mengoptimalkan skala pembelajaran penguatan dan kapasitas komputasi secara bersamaan, model ini meningkatkan kemampuannya dalam menjalankan berbagai AI agent.
Dalam menangani tugas yang kompleks, melibatkan banyak batasan, dan terdiri dari berbagai tahapan, Qwen3.8-Max juga memiliki kemampuan perencanaan secara mandiri di tingkat sistem serta pembelajaran adaptif secara end-to-end dalam satu siklus.
Sebagai model AI multimodal, Qwen3.8-Max mampu menganalisis dan mengolah berbagai informasi visual menjadi pengetahuan yang interaktif. Model ini mampu memproses dokumen yang terdiri dari ratusan halaman, serial televisi secara utuh, maupun siaran langsung berdurasi hingga 100 jam, lalu mengubahnya menjadi basis pengetahuan yang interaktif dan mudah ditelusuri.
Qwen3.8-Max juga mampu menjalankan berbagai tugas secara berkelanjutan berdasarkan masukan visual secara langsung. Kemampuannya mencakup mengubah rekaman video pribadi menjadi vlog profesional, menghasilkan animasi edukasi dari perintah berbasis teks, membangun kembali proyek frontend hanya dari satu tangkapan layar antarmuka pengguna, mengubah denah dua dimensi (2D) menjadi visualisasi interior tiga dimensi (3D), hingga membuat permainan interaktif langsung dari perintah dalam bahasa alami.
Untuk mendemonstrasikan kemampuan tersebut, Alibaba memperkenalkan RecreationBench, sebuah tolok ukur yang dirancang untuk menguji kemampuan model dalam merekonstruksi aplikasi melalui proses yang kompleks dan terdiri dari banyak tahapan.
alam pengujian tanpa akses ke internet maupun kode sumber aplikasi, Qwen3.8-Max berhasil membangun ulang aplikasi hanya melalui interaksi dengan aplikasi yang sudah ada serta memanfaatkan umpan balik visual. Hasil ini menunjukkan kemampuan AI agent hibrida yang unggul dalam melakukan visual coding melalui proses pengembangan yang berlangsung secara bertahap dan berulang.
