Qwen3.8 Max: Alibaba kontert Kimi K3, ohne Beweise zu liefern

Alibaba hat am Sonntag auf der World AI Conference in Shanghai eine Vorschau auf sein bislang größtes KI-Modell gezeigt. Qwen3.8 Max kommt nach Firmenangaben auf 2,4 Billionen Parameter und soll „nur hinter Fable 5“ liegen, dem Spitzenmodell von Anthropic, so das Qwen-Team auf X. Der Zeitpunkt ist kein Zufall: Zwei Tage zuvor hatte Konkurrent Moonshot AI sein Kimi K3 mit 2,8 Billionen Parametern vorgestellt.

Große Zahlen ohne Unterbau

Anders als bei früheren Qwen-Starts fehlt diesmal alles, was sich nachprüfen ließe: keine Benchmark-Tabelle, keine Model Card, keine Lizenz und keine Angabe, wie viele Parameter pro Anfrage tatsächlich aktiv sind. Gerade die letzte Zahl entscheidet bei Mixture-of-Experts-Modellen über die realen Betriebskosten. Sämtliche Leistungsaussagen stammen damit bislang von Alibaba selbst. Ein paar Details nennt Qwen-Entwickler Shuai Bai auf X: Qwen3.8 ist demnach das erste multimodale Modell der Familie über einer Billion Parameter und verarbeitet Text, Bilder, Videos und Dokumente.

Testen nur im Abo, Gewichte „bald“

Ausprobieren lässt sich die Preview bereits, allerdings nur über Alibabas Abo-Dienst Token Plan sowie die Entwickler-Plattformen Qoder und QoderWork. Während der Testphase verlangt Alibaba ein Zehntel des üblichen Preises. Offene Gewichte sind angekündigt, ohne Datum und ohne Lizenz. Sollte Alibaba liefern, wäre das ein Bruch mit der bisherigen Praxis, die großen Max-Modelle geschlossen zu halten.

Was das Wettrennen für dich bedeutet

Für den Alltag ändert sich kurzfristig wenig, denn selbst offene Gewichte liefen auf kaum einer privaten Maschine: 2,4 Billionen Parameter belegen auch stark komprimiert weit über ein Terabyte Speicher. Spannender ist, was der Schlagabtausch über die Nachfrage verrät. Moonshot musste am Wochenende neue Kimi-K3-Abos stoppen, weil die GPUs dem Ansturm nicht gewachsen waren. Und dass aus Alibabas Modellfamilie durchaus Alltagstaugliches entsteht, zeigt der kompakte Ableger Bonsai 27B auf Basis von Qwen3.6, der inzwischen auf ein iPhone passt.