Qwen3.8-Max, o modelo de 2,4 biliões de parâmetros da Alibaba chegou esta semana, num momento em que sistemas chineses já respondem por até 46% do tráfego de tokens de empresas norte‑americanas, pressionando o GPT-5.6 da OpenAI.
Pontos-chave:
- O Qwen3.8-Max da Alibaba tem 2,4 biliões de parâmetros no total e ativa 95 mil milhões por pedido, com pesos abertos prometidos para a próxima semana.
- O GPT-5.6 Sol continua a liderar o benchmark de programação agentiva divulgado pela Alibaba, mas com margens estreitas e ainda sem validação independente.
- A OpenAI cortou em 80% o preço do escalão mais barato em 30 de julho, três semanas após o lançamento, à medida que modelos chineses ganham volume.
Benchmarks do Qwen3.8-Max colocam à prova o GPT-5.6 Sol
A Alibaba apresentou o modelo em 3 de agosto: um sistema “mixture‑of‑experts” com 2,4 biliões de parâmetros totais, mas que ativa apenas 95 mil milhões em cada solicitação individual.
A empresa adiantou que irá disponibilizar pesos abertos para o modelo de referência e para uma versão mais pequena, de 27 mil milhões de parâmetros, em repositórios públicos já na próxima semana, revertendo uma sequência de lançamentos fechados da sua gama topo de linha. A Alibaba também divulgou uma tabela completa de benchmarks.
Os números colocam o Qwen3.8-Max com 86,6 pontos no Terminal‑Bench 2.1, um teste de programação agentiva em que o GPT-5.6 Sol da OpenAI ainda lidera, com 88,8. No SWE‑bench Pro, o Qwen3.8-Max alcançou 67,7, face aos 80,0 do Claude Fable 5 da Anthropic; já no OSWorld‑Verified, um teste de utilização de computador, o modelo reivindica 86,1 pontos contra 83,2 do Sol.
Nenhum laboratório independente reproduziu ainda estes resultados. Segundo a Alibaba, o modelo passou 16 dias a desenvolver uma ferramenta de linha de comando sem intervenção humana, convertendo pedidos de utilizadores em código funcional e executando os seus próprios testes. Programadores contestaram tanto a demonstração como os termos de licenciamento.
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Ion Stoica avalia o estreitamento da diferença com a China
Ion Stoica, cientista da computação na Universidade da Califórnia, Berkeley, e cofundador da plataforma de benchmark Arena, avaliou no final de julho que os modelos chineses de pesos abertos estão agora apenas dois a três meses atrás dos laboratórios de fronteira norte‑americanos. Antes, estimava o atraso entre seis e nove meses, uma mudança que acompanha um ano de lançamentos abertos da DeepSeek e da linha GLM da Z.ai.
“O preço é o fator decisivo aqui”, afirmou Harpreet Arora, responsável pela infraestrutura agentiva na Vercel, descrevendo equipas de engenharia que encaminham o trabalho rotineiro para qualquer modelo barato que cumpra os requisitos mínimos. Justin Summerville, da OpenRouter, apurou que sistemas chineses abertos custam entre menos 60% e 90%. O roteamento segue a matemática.
Preços do GPT-5.6 defendem o segmento de volume
A OpenAI reduziu em 80% o preço do escalão Luna em 30 de julho, três semanas após o lançamento da família GPT-5.6, para 0,20 dólares por milhão de tokens de entrada e 1,20 dólares por milhão de tokens de saída. O plano Terra ficou 20% mais barato, enquanto o modelo de topo, Sol, se mantém em 5 e 30 dólares.
A estrutura mantém um prémio claro no topo da gama, enquanto os escalões mais acessíveis travam a batalha pelo volume que laboratórios chineses vêm conquistando ao longo do ano.
Modelos de origem chinesa subiram de 4,5% do volume de tokens nos EUA numa grande plataforma de roteamento no primeiro semestre de 2025 para mais de 30% todas as semanas desde fevereiro, atingindo um pico de 46%. Investigadores da Universidade de Stanford registaram em março uma vantagem de apenas 2,7 pontos percentuais para o melhor modelo norte‑americano, contra margens que chegavam a 31,6 pontos em 2023.
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