Alibaba ha fatto un annuncio che desta meraviglia: il suo team Qwen ha svelato Qwen3-Max-Preview (Instruct), un modello di linguaggio con oltre un trilione di parametri. Non è solo questione di numeri—è la promessa di un’intelligenza artificiale ancora più potente, veloce e versatile.
Più parametri significano, in linea di massima, maggiore complessità e capacità di comprendere flussi linguistici articolati. Qwen3-Max-Preview non si ferma sulle etichette: nei benchmark SuperGPQA, AIME25, LiveCodeBench v6, Arena-Hard v2 e LiveBench (20241125), supera il suo predecessore (Qwen3-235B-A22B-2507) e si confronta alla pari, se non meglio, di modelli come Claude Opus 4, Kimi K2 e Deepseek-V3.1.
Sul piano pratico, i primi test — seppur aneddotici — suggeriscono che Qwen3-Max-Preview è non solo preciso, ma altresì fulmineo nelle risposte, spesso più rapido di ChatGPT nell’interfaccia Qwen Chat.
Dirompente è anche la sua finestra di contesto: fino a 262 144 token, uno spazio capace di contenere interi libri o codici sorgente estesi. Si può inserire fino a 258 048 token in input e ricevere fino a 32 768 token in output, con caching intelligente per ottimizzare le prestazioni nelle sessioni lunghe.
Pensato per una vasta gamma di utilizzi: dal ragionamento complesso alla codifica, dal trattamento di dati strutturati (come JSON) alla creatività, fino alle conversazioni complesse e al comportamento agentico — la flessibilità è una punta di diamante del modello.
Qwen3-Max-Preview è disponibile fin da subito via Qwen Chat, Alibaba Cloud API, OpenRouter e come opzione predefinita in AnyCoder di Hugging Face. Tuttavia, a differenza dei precedenti modelli Qwen resi open source, questa volta l’accesso richiede una sottoscrizione a pagamento.
La struttura di prezzo è articolata e progressiva:
- 0–32 K token: $0.861 per milione di input token, $3.441 per milione di output token
- 32K–128K: $1.434 (input), $5.735 (output)
- 128K–252K: $2.151 (input), $8.602 (output)
In questo modo, costi contenuti per compiti brevi, mentre le operazioni più grandi scalano in modo proporzionale.
L’annuncio è arrivato come un lampo sui social: il Qwen Team ha ostentato con orgoglio che «scaling works» e ha promesso sorprese ancora più grandi con la versione ufficiale che seguirà. Binyuan Hui, scienziato di ricerca del team, ha confermato su X l’avanzamento verso il trilione di parametri e anticipato nuovi rilasci già dalla settimana successiva.
Secondo una riflessione su DEV Community, Qwen3-Max-Preview rappresenta una rottura nel panorama cinese dell’IA, stabilendo nuovi standard tecnici e commerciali. Il modello non solo segna l’ingresso in una nuova era di dimensioni, ma offre anche caratteristiche pragmatiche come ragionamento multi-step, efficienza economica (grazie all’architettura MoE) e una finestra di contesto impressionante.
Ecco alcuni punti salienti di analisti e utenti:
- Supera numerosi modelli top nelle performance, anche se ancora inferiore a GPT-5 “thinking mode” in compiti di ragionamento avanzato.
- Il pricing risulta competitivo rispetto a Claude e GPT-4, con costi più vantaggiosi per molti scenari.
- Il modello è chiuso e accessibile solo via API, scelta che potrebbe scontentare la comunità open-source, ma che è coerente con una strategia di prodotto premium.
Per i team enterprise, le dimensioni del modello e la gestione di contesti lunghi possono tradursi in meno necessità di fine-tuning e in operazioni più efficienti. La compatibilità con API stile OpenAI e il caching del contesto facilitano l’integrazione e l’orchestrazione nei flussi esistenti.
Ma ci sono anche delle sfide: il modello è ancora in fase preview, quindi instabilità, versioning e affidabilità per ambienti di produzione possono rappresentare rischi. Inoltre, i costi crescenti per carichi elevati e le implicazioni di sicurezza legate all’uso di API esterne su dati sensibili richiedono una valutazione attenta.
Qwen3-Max-Preview non è solo una manifestazione di potenza tecnica: è un segnale fortissimo della spinta di Alibaba nel campo dell’IA su scala ultra-grande. Il modello stabilisce un nuovo standard, mettendo pressione ai concorrenti internazionali e offrendo al contempo una scelta nuova e interessante per utenti enterprise e sviluppatori.
E mentre tutti attendiamo la versione definitiva, l’eco del suo impatto già si fa sentire: nella velocità, nella capacità di ragionamento, nella lunghezza del contesto e nell’equilibrio tra costo e prestazioni. La corsa per definire il prossimo orizzonte dell’intelligenza artificiale su larga scala è ufficialmente ripartita.