A Alibaba abriu, pela primeira vez, um modelo da classe Qwen-Max

A Alibaba abriu, pela primeira vez, um modelo da classe Qwen-Max

E lançou um 27B bem mais viável para quem quer rodar IA dentro da empresa.

Em 3 de agosto, a Alibaba lançou o Qwen3.8-Max, seu maior e mais capaz modelo Qwen até então. Para quem acompanha modelos abertos, a novidade foi outra: a empresa anunciou que abriria, pela primeira vez, os pesos de um modelo da classe Max. Os pesos chegaram ao Hugging Face dias depois.

Há uma diferença importante. O Qwen3.8-Max usado pela API e o Qwen3.8-2.4T-A95B disponível para download não são exatamente o mesmo produto. A própria Qwen diz que o Max hospedado é baseado no checkpoint aberto, mas acrescenta recursos como entrada visual, contexto de 1 milhão de tokens por padrão e ferramentas integradas.

O que saiu, em números

Para self-hosting, há dois modelos bem diferentes:

Qwen3.8-2.4T-A95B. É o checkpoint enorme de 2,4 trilhões de parâmetros, com 95 bilhões ativos. O repositório aberto é um modelo de texto, com contexto nativo de 262.144 tokens e extensão documentada para cerca de 1 milhão. Não é um modelo para servidor comum.

Qwen3.8-27B. Foi liberado em 14 de agosto. É um modelo denso de 27 bilhões de parâmetros, entende imagens e vídeos e tem contexto nativo de 262.144 tokens, extensível a 1 milhão. É muito mais viável para uso local. 

As licenças também são diferentes:

•  27B: Apache 2.0. Permite uso comercial, modificação e redistribuição, respeitadas as condições da licença.

•  2.4T-A95B: Qwen3.8-Max License. A licença permite usar, modificar, distribuir, vender, hospedar e ajustar o modelo, mas traz condições que não existem no Apache 2.0.

•  Escala de produto: se um produto ou serviço comercial tiver mais de 100 milhões de usuários ativos mensais ou mais de US$ 20 milhões de receita mensal, o nome do modelo Qwen deve aparecer de forma destacada na interface.

•  MaaS ou “AI Work Assistant”: se a empresa e afiliadas passarem de US$ 50 milhões de receita agregada em qualquer período consecutivo de 12 meses, é necessária uma licença separada antes do uso comercial. A licença exclui dessa segunda regra o uso estritamente interno, desde que modelo, saídas ou capacidades não sejam oferecidos a terceiros.

Na prática

Se a prioridade é usar a versão mais completa sem manter infraestrutura, a API do Max é o caminho simples. Se a prioridade é controlar onde o modelo roda, o 27B é muito mais realista para self-hosting.

Como ele se sai contra os melhores modelos proprietários de fronteira

A tabela publicada pela própria Qwen não mostra um vencedor único. O Qwen3.8-Max ganha do GPT-5.6 Sol, do Opus 4.8 ou do Fable 5 em alguns testes e perde em outros. Vale a pena consultar o site para ver em detalhes (fontes abaixo).

Há também um sinal externo: a Arena.AI. No snapshot de 12 de agosto, o Qwen3.8-Max hospedado estava em 5º lugar no Text Arena. No snapshot de 6 de agosto, estava em 2º no Vision Arena. Essas posições mudam à medida que chegam novos votos.

A Arena avalia o Qwen3.8-Max hospedado, com recursos adicionais. Ela não está medindo diretamente o checkpoint aberto Qwen3.8-2.4T-A95B.

Por que isso importa

Abrir os pesos de um modelo da classe Max aumenta razoavelmente as opções para empresas que querem rodar IA fora de uma API de terceiros. O ganho concreto pode ser maior controle sobre onde a inferência acontece, sobre a customização e sobre o caminho dos dados. Se fica mais barato, depende do volume de uso e do custo da infraestrutura. A 4Linux tem um curso que mostra como fazer esse cálculo e na maioria das vezes compensa bastante (https://4linux.com.br/cursos/produto/llms-open-source-do-zero-ao-seu-primeiro-modelo-corporativo/).

O ataque à Hugging Face em julho de 2026 reforça um ponto diferente. OpenAI e Hugging Face relataram que um agente em avaliação escapou do ambiente previsto e chegou à infraestrutura de produção da Hugging Face. O caso mostra a importância de isolamento de rede, controle de acesso e monitoramento, mas também o quão importante é saber trabalhar com LLMs OpenSource para o caso de não colocar todos os ovos numa única cesta.

No curso de LLMs Open Source da 4Linux, dentro da Assinatura Premium, mostramos como escolher, instalar e operar modelos abertos em ambiente próprio — incluindo hardware, licença e segurança.

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Fontes verificadas

Qwen Team, 3 ago. 2026 — Qwen3.8-Max: A New Bar for Coding and Cowork

Alibaba Group, 3 ago. 2026 — anúncio oficial do Qwen3.8-Max

Alibaba Cloud — preços do Qwen3.8-Max e Qwen3.7-Max

Hugging Face / Qwen — Qwen3.8-2.4T-A95B: especificações

Hugging Face / Qwen — licença Qwen3.8-Max

Hugging Face / Qwen — Qwen3.8-27B: especificações e Apache 2.0

Arena.AI — Text Arena

Arena.AI — Vision Arena

OpenAI, 21 jul. 2026 — incidente de segurança com a Hugging Face

Hugging Face, jul. 2026 — Security incident disclosure

Se você não usou até hoje nenhum modelo Open Source, vale a pena experimentar. Experimenta!


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Marcelo Marques
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Marcelo Marques é cofundador da Rankdone, Jedai e 4Linux, e atualmente atua como CEO da Rankdone. Concluiu o curso "Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy" pela MIT Sloan School of Management, consolidando sua expertise em estratégias empresariais aplicadas à inteligência artificial. Empreendedor com experiência em tecnologia e inovação, atuou na criação da Startup Jedai, voltada para soluções avançadas de IA e educação. Atua também como AI Strategic Business Advisor na Intellinode.ai, em Delaware, EUA. Administrador pela FASP, especializado em Marketing pela Trevisan Escola de Negócios e pós-graduado em Gestão Empresarial pela FGV.

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