AIREITERAlibaba ha presentato Qwen3.8-Max-Preview il 19 luglio 2026 tramite l'account ufficiale Qwen su X, limitandosi a dire che gli open weights arriveranno "presto". Nessuna data, nessun download: il modello disponibile oggi è una preview ospitata in cloud. Ed è proprio il rilascio dei pesi a interessare davvero sviluppatori e team. Al momento, però, le indicazioni sui tempi si contraddicono e il dato di 2,4 trilioni di parametri non racconta quello che serve per stimarne costi e requisiti reali.
Qwen3.8-Max-Preview: cosa offre davvero
Qwen3.8-Max-Preview è la versione in accesso anticipato e ospitata del prossimo modello di punta di Alibaba. L'account Qwen la descrive come un modello pienamente multimodale da 2,4 trilioni di parametri, capace di gestire testo, immagini e altro all'interno dello stesso modello, e la colloca come "seconda solo a" Claude Fable 5 di Anthropic.
Si può già provare, ma soltanto attraverso canali specifici: l'abbonamento Token Plan di Alibaba Cloud e le piattaforme agentiche Qoder e QoderWork. Non è invece il modello predefinito della web app gratuita Qwen Chat, che continua a caricare Qwen3.7-Plus, la generazione precedente.
La dicitura "Preview" va presa alla lettera. Alibaba avverte che le capacità del modello continueranno a cambiare durante questa fase, quindi benchmark e comportamento osservati oggi potrebbero variare prima dell'arrivo dei pesi.
Il test anonimo "Kaleb" che ha anticipato il lancio
La preview non è comparsa dal nulla. Prima dell'annuncio ufficiale, alcuni tester su X avevano segnalato Qwen3.8-Max su LMArena, l'arena pubblica di confronto tra modelli, dove sarebbe stato testato sotto il codename anonimo "Kaleb". I laboratori usano nomi in codice per raccogliere voti ciechi negli scontri diretti prima di associare il proprio marchio a un modello.
Il punto è rilevante per un motivo preciso: le prime voci sulle capacità di generazione di codice frontend non nascono dal marketing Alibaba, ma da quei confronti ciechi di Kaleb. Per ora è il segnale più vicino a una valutazione di terze parti, anche se nessuno ha pubblicato un risultato Kaleb archiviato che ne confermi l'identità. Meglio quindi considerarlo un'affermazione forte della community, non una prova definitiva.
Quando usciranno gli open weights di Qwen3.8?
In circolazione ci sono tre tempistiche diverse, e non coincidono:
| Fonte | Tempistica indicata |
|---|---|
| Alibaba Qwen, post ufficiale su X | "Open weight presto", senza data |
| Post leak su X nel giorno del lancio | Distribuzione globale entro la fine di luglio 2026 |
| Reddit r/Qwen_AI (fonte indiretta: dipendente Alibaba a una conferenza di Parigi) | Agosto 2026 |
"Presto", "entro fine luglio" e "agosto" non sono la stessa promessa. L'ipotesi di fine luglio deriva da post leak pubblicati su X nel giorno del lancio. Quella di agosto è invece il resoconto indiretto su Reddit di un commento attribuito a un dipendente Alibaba, e va considerata la meno solida delle tre.
C'è anche un precedente da tenere presente. I due più recenti modelli flagship Max di Alibaba non hanno pubblicato gli open weights il giorno del lancio, e la generazione precedente è rimasta chiusa per un periodo dopo l'uscita. Una promessa di open weights legata a una preview resta una promessa, non un rilascio.
Per confronto, Moonshot ha associato una data precisa agli weights del concorrente Kimi K3, invece di un generico "presto". La data esatta e i calcoli sull'hardware sono nel nostro approfondimento su Kimi K3 open weights. Per Qwen3.8, una data certa equivalente non esiste ancora.
I 2,4T parametri non sono il dato decisivo
I "2,4 trilioni di parametri" fanno titolo, ma per un modello mixture-of-experts (MoE) sono il dato meno utile. I modelli MoE instradano ogni token soltanto attraverso una frazione dei parametri totali, cioè i parametri "attivi" per token. Il conteggio complessivo, da solo, dice quasi nulla sulla velocità o sul costo di inferenza.
Alibaba non ha pubblicato il numero di parametri attivi. Finché non lo farà, non sarà possibile stimare il costo di esecuzione del modello, la sua velocità o l'hardware necessario per ospitarlo in proprio. Un totale di 2,4T potrebbe attivare da decine a qualche centinaio di miliardi di parametri per token: scenari con implicazioni di costo molto diverse.
Per chi pianifica il self-hosting, questa è la lacuna più importante. Un tester su X ha scherzato sul fatto che per eseguire una versione quantizzata a 4 bit potrebbero servire diverse RTX 6000 Pro, ma senza il numero dei parametri attivi e i file dei pesi effettivi resta soltanto una supposizione.
Le prime prove: benchmark alti, uso reale più incerto
La preview è già online e stanno arrivando le prime impressioni dirette, con una netta distanza tra benchmark e utilizzo pratico.
Sul fronte benchmark, i numeri KingBench 3 riportati dalla community collocano Qwen3.8-Max sopra Opus 4.8 e Kimi K3, con solo Fable 5 davanti. Uno sviluppatore che pubblica su X come @Leo_R_UK ha dichiarato che, in una suite di sei task per coding agent eseguita tramite API diretta, il modello ha ottenuto 59/60: il miglior risultato mai registrato dall'autore.
Quel grafico va letto come un dato dichiarato dal vendor e dalla community, non come una verifica indipendente. Alibaba non ha pubblicato tabelle benchmark ufficiali: ogni valore è quindi una sua affermazione oppure una valutazione eseguita da utenti su un campione ridotto.
I riscontri nel mondo reale sono più freddi. Tester come @synthwavedd e @VoltraceGG su X hanno detto che, nel lavoro quotidiano con agent, il modello sembra un gradino sotto rispetto ai suoi punteggi. Uno lo ha descritto come meno efficace di Kimi K3 nella pratica nonostante il vantaggio nei benchmark; altri, in valutazioni private, lo hanno trovato "neanche lontanamente vicino" a Fable 5. Un'osservazione ricorrente: è veloce, talvolta in modo sospettosamente veloce, ma nella progettazione frontend si colloca più o meno al livello di GLM-5.2 che non alla frontiera. Questo divario tra classifica e uso concreto sarà il punto da seguire quando gli weights saranno aperti e i test potranno essere riprodotti da chiunque.
Come capire quando i pesi saranno davvero disponibili
Il passaggio da "presto" a "rilasciato" sarà segnato da elementi concreti, non da un altro annuncio. Prima di trattare Qwen3.8 come un modello open weight su cui costruire, verificate che siano presenti tutti questi segnali:
- Un annuncio ufficiale di Alibaba/Qwen con link al download, non il solo messaggio "coming soon".
- Un repository Hugging Face con i file dei pesi effettivi nell'organizzazione Qwen di Alibaba, insieme a una licenza da leggere attentamente: open weights e licenze open source non sono la stessa cosa.
- Una model card con i parametri attivi, la lunghezza del contesto e le modalità supportate, non soltanto il totale di 2,4T.
- Benchmark di terze parti eseguiti da soggetti diversi da Alibaba sui pesi rilasciati, non sulla preview.
- Prezzi API stabili per la versione ospitata, così da confrontare il costo per token con Kimi K3 e Claude.
Se oggi dovete scegliere un modello su cui sviluppare, la nostra selezione dei migliori LLM open source per il coding raccoglie opzioni con pesi già scaricabili. Quando arriveranno gli weights di Qwen3.8 e un'API stabile, il modello sarà accessibile anche tramite gateway API compatibili con Anthropic come AIReiter, insieme agli altri modelli di frontiera: potrete quindi confrontarlo in A/B con il modello attuale senza riscrivere l'integrazione.
FAQ
Qwen è open weight?
I precedenti modelli Qwen sono stati distribuiti con open weights, ma ogni rilascio è una decisione a sé. Gli weights di Qwen3.8 sono stati promessi ma non sono ancora disponibili; inoltre, gli ultimi due flagship Alibaba sono rimasti chiusi al lancio. Dire che "Qwen è open" non significa quindi che lo sia automaticamente anche Qwen3.8.
Qwen3.8 è gratuito?
Non al momento. Qwen3.8-Max-Preview è disponibile tramite il Token Plan a pagamento di Alibaba Cloud e le piattaforme Qoder. La versione gratuita di Qwen Chat usa ancora il precedente Qwen3.7-Plus.
Qwen3.8 è migliore di DeepSeek o Claude?
Secondo i punteggi KingBench 3 riportati dalla community, Qwen3.8-Max supera di poco Opus 4.8 e si posiziona dietro Fable 5. Si tratta però di affermazioni non verificate, e diversi tester hanno riscontrato prestazioni degli agent nel mondo reale inferiori a quanto suggerito dal ranking. Non esiste ancora un confronto indipendente diretto con DeepSeek V4 o Claude sui pesi rilasciati, perché i pesi non sono stati pubblicati.
Qual è la data di uscita degli open weights di Qwen3.8?
Alibaba ha detto soltanto "presto". I leak del giorno del lancio indicano una distribuzione verso la fine di luglio 2026, mentre un resoconto indiretto su Reddit suggerisce agosto. Alibaba non ha confermato alcuna data precisa.