Alibaba ha annunciato Qwen 3.8, un nuovo modello multimodale di grandi dimensioni dotato di 2.400 miliardi di parametri. Il sistema è stato presentato come il prossimo modello di punta della famiglia Qwen e dovrebbe essere distribuito con pesi aperti, rendendo possibile il download e l’esecuzione del modello al di fuori delle infrastrutture proprietarie dell’azienda. Alibaba ha dichiarato che Qwen 3.8 è ancora in fase di evoluzione e che rappresenta una delle infrastrutture di intelligenza artificiale più potenti attualmente disponibili. Secondo l’azienda, il modello avrebbe raggiunto un livello comparabile a quello dei principali sistemi di frontiera internazionali e si collocherebbe al secondo posto mondiale, dietro soltanto a Fable 5 di Anthropic.
La posizione indicata da Alibaba non è però ancora supportata da risultati tecnici pubblici. Al momento dell’annuncio non sono stati diffusi benchmark dettagliati, informazioni sull’architettura, dati relativi alla quantità di parametri attivi durante l’inferenza, requisiti hardware, dimensioni del contesto o prestazioni nelle singole categorie di prova. Non è quindi ancora possibile verificare in modo indipendente se Qwen 3.8 raggiunga effettivamente il secondo posto tra i modelli più avanzati. La valutazione dipenderà dalla pubblicazione del rapporto tecnico, dalle prove condotte dagli sviluppatori e dai risultati ottenuti su benchmark indipendenti.
Con 2.400 miliardi di parametri, Qwen 3.8 si inserisce nella crescita dimensionale dei più recenti modelli aperti sviluppati in Cina. La generazione precedente, Qwen 3.7, disponeva di 1.600 miliardi di parametri ed era stata indicata come uno dei sistemi più grandi disponibili nella propria categoria. L’incremento tra le due versioni è quindi pari a 800 miliardi di parametri, corrispondenti a un aumento del 50 per cento rispetto a Qwen 3.7. Le dimensioni complessive non permettono tuttavia di determinare direttamente il costo di esecuzione o la capacità effettiva del sistema, perché Alibaba non ha ancora precisato se Qwen 3.8 utilizzi un’architettura Mixture of Experts e quanti parametri vengano attivati per ciascuna richiesta.
Il nuovo modello rimane leggermente più piccolo di Kimi K3, presentato da Moonshot AI con 2.800 miliardi di parametri. Kimi K3 è stato indicato come il più grande modello open source mai realizzato per numero complessivo di parametri e avrebbe raggiunto il terzo posto nelle valutazioni riportate, dietro Fable 5 e GPT-5.6 Sol. Alibaba sostiene che Qwen 3.8 superi anche Kimi K3, collocandosi quindi immediatamente dietro il modello di Anthropic. Anche questa comparazione dovrà essere verificata dopo la pubblicazione dei dati completi, perché non sono stati specificati i benchmark utilizzati né le condizioni nelle quali i diversi sistemi sarebbero stati confrontati.
La versione definitiva non è ancora disponibile, ma Alibaba ha già distribuito un’anteprima denominata Qwen3.8-Max-Preview. Il modello può essere utilizzato attraverso il servizio in abbonamento Token Plan e tramite le piattaforme agentiche Qoder e QoderWork. La disponibilità anticipata consente a sviluppatori e imprese di testare il modello e di collegarlo ai propri processi prima del rilascio generale. Qoder e QoderWork permettono di sperimentare Qwen 3.8 in attività agentiche, nelle quali il modello non si limita a generare risposte, ma può interagire con strumenti e svolgere sequenze operative più articolate. La definizione di modello multimodale indica che Qwen 3.8 è progettato per elaborare più tipologie di contenuto, ma Alibaba non ha ancora descritto in dettaglio le modalità supportate.
Non sono state specificate le capacità relative a immagini, audio, video o documenti, né le prestazioni nelle attività che combinano testo e contenuti visivi. Anche le modalità del rilascio aperto devono ancora essere chiarite. Alibaba ha annunciato che il modello verrà trasformato in un sistema open source e che i pesi saranno resi disponibili, ma non ha indicato la licenza, i limiti di utilizzo commerciale o l’eventuale pubblicazione del codice necessario per addestramento e inferenza. L’apertura dei pesi consentirebbe comunque a imprese e sviluppatori di installare il modello su infrastrutture proprie, modificarne il comportamento, adattarlo a domini specifici e utilizzarlo senza inviare necessariamente i dati a un servizio cloud esterno. Le dimensioni molto elevate potrebbero però limitare l’esecuzione completa alle organizzazioni dotate di infrastrutture di calcolo avanzate.
La rilevanza di Qwen 3.8 non dipende soltanto dal numero dei parametri. I modelli aperti cinesi stanno riducendo rapidamente la distanza rispetto ai sistemi proprietari statunitensi, offrendo prestazioni dichiarate simili a costi generalmente inferiori e con una maggiore possibilità di controllo da parte di chi li utilizza. Kimi K3 e Qwen 3.8 mostrano inoltre una tendenza verso modelli aperti sempre più grandi. Questa crescita può aumentare le capacità di ragionamento, programmazione, elaborazione multimodale e utilizzo degli strumenti, ma comporta requisiti maggiori in termini di memoria, potenza di calcolo, consumi energetici e complessità di distribuzione.
Le informazioni attualmente disponibili non permettono ancora di valutare l’efficienza di Qwen 3.8. Un modello con un numero molto elevato di parametri può risultare competitivo soltanto se l’architettura consente di contenere i costi di inferenza e di utilizzare una parte limitata della rete per ogni token elaborato. Il confronto con i modelli proprietari dipenderà quindi non soltanto dalla qualità delle risposte, ma anche dalla velocità, dal costo per token, dall’affidabilità nelle attività agentiche, dalla lunghezza del contesto e dalle risorse hardware necessarie per l’esecuzione.
La reale posizione del modello nel mercato potrà essere valutata soltanto dopo il rilascio completo. Saranno necessari benchmark indipendenti, prove su casi d’uso reali e informazioni precise sull’architettura per stabilire se Qwen 3.8 sia effettivamente il secondo modello più potente al mondo o se questa classificazione rappresenti, per ora, soltanto una dichiarazione del produttore.