Alibaba Luncurkan Qwen3.8-Max, Model AI dengan 2,4 Triliun Parameter

JAKARTA — Alibaba meluncurkan Qwen3.8-Max, model kecerdasan buatan (AI) terbaru yang disebut sebagai model terbesar dan tercanggih dalam keluarga Qwen saat ini. Model tersebut memiliki 2,4 triliun parameter dan mendukung context window hingga 1 juta token.

Qwen3.8-Max dirancang untuk menangani berbagai tugas kompleks, mulai dari pemrograman, riset, analisis dokumen, pekerjaan profesional hingga pengembangan aplikasi. Sebagai model multimodal, Qwen3.8-Max juga memiliki kemampuan untuk memproses dan menganalisis informasi visual.

Dalam sejumlah pemeringkatan, model tersebut tercatat berada di peringkat kelima Text Arena dan posisi kedua Vision Arena. Qwen3.8-Max juga menempati peringkat keempat Frontend Code Arena.

Melalui keterangan tertulis pada hari Rabu (5/8), Alibaba menyatakan telah membuka akses Qwen3.8-Max bagi pengembang di seluruh dunia melalui application programming interface (API) di Alibaba Cloud Model Studio. Sementara model weights dijadwalkan tersedia pada pekan berikutnya.

Model tersebut juga dapat dicoba melalui QwenWork, platform AI agent terbaru Alibaba yang dirancang untuk mendukung berbagai kebutuhan pekerjaan.

Menggunakan Arsitektur Sparse Mixture-of-Experts

Qwen3.8-Max dibangun berdasarkan fondasi Qwen 3.5 dengan menggunakan arsitektur Sparse Mixture-of-Experts (MoE) yang dipadukan dengan mekanisme hybrid attention.

Pendekatan tersebut memungkinkan model memiliki jumlah parameter yang sangat besar tanpa harus mengaktifkan seluruh parameter dalam setiap proses inferensi.

Meski memiliki total 2,4 triliun parameter, Qwen3.8-Max disebut hanya mengaktifkan sekitar 95 miliar parameter ketika menjalankan tugas. Arsitektur ini ditujukan untuk menjaga efisiensi komputasi sekaligus mempertahankan kemampuan model dalam menangani tugas dengan tingkat kompleksitas tinggi.

Dengan mekanisme tersebut, Alibaba mengklaim Qwen3.8-Max dapat mengurangi beban komputasi dan latensi dibandingkan model dense dengan skala parameter yang sebanding.

Kemampuan Coding dan Tugas Kompleks

Salah satu kemampuan yang menjadi fokus Qwen3.8-Max adalah pemrograman. Alibaba menyebut model tersebut mampu menjalankan proses pengembangan perangkat lunak secara mandiri dalam periode yang panjang.

Dalam pengujian internal, Qwen3.8-Max diklaim berhasil menyelesaikan proyek rekayasa perangkat lunak selama 16 hari. Proyek tersebut menghasilkan framework AI agent bernama "oh-my-cli", yang dikembangkan dari awal dan kemudian dirilis sebagai proyek open-source di GitHub.

Dalam proses tersebut, model menggunakan masukan pengguna, praktik pengembangan dari komunitas, serta hasil pengujian mandiri. Proses pengembangan dilakukan secara berulang, mulai dari menghasilkan kode, melakukan pengujian, melihat pratinjau, hingga menganalisis log untuk memperbaiki hasil.

Kemampuan Qwen3.8-Max juga diarahkan untuk berbagai bidang di luar pemrograman. Alibaba menyebut model ini dapat membantu mereplikasi eksperimen ilmiah yang telah dipublikasikan sekaligus mengembangkan metode baru.

Model tersebut juga diklaim berhasil mengungguli peserta manusia dalam WWW2025 Multimodal Dialogue Intent Recognition Challenge, sebuah kompetisi yang menguji kemampuan memahami maksud dalam percakapan multimodal.

Dalam penggunaan dunia nyata, Qwen3.8-Max ditujukan untuk berbagai kebutuhan, termasuk pengembangan aplikasi, peninjauan dokumen hukum, analisis olahraga, riset keuangan, pengembangan konsep kuliner, visualisasi rehabilitasi, hingga pemodelan arsitektur tiga dimensi.

Alibaba menyebut model ini juga dikembangkan untuk menjalankan AI agent yang harus menangani tugas dengan banyak tahapan, batasan, dan kebutuhan perencanaan. Model dapat melakukan perencanaan pada tingkat sistem serta pembelajaran adaptif secara end-to-end dalam satu siklus.

Mengolah Informasi Visual dalam Skala Besar

Selain kemampuan berbasis teks, Qwen3.8-Max dirancang sebagai model multimodal yang dapat mengolah informasi visual dan mengubahnya menjadi pengetahuan yang dapat ditelusuri.

Model tersebut disebut mampu memproses dokumen dengan ratusan halaman, serial televisi secara keseluruhan, hingga siaran langsung dengan durasi mencapai 100 jam.

Informasi yang diproses kemudian dapat digunakan untuk membangun basis pengetahuan interaktif. Kemampuan ini ditujukan untuk memungkinkan pengguna mencari dan menganalisis informasi dari sumber visual dalam jumlah besar.

Qwen3.8-Max juga dapat menjalankan tugas berdasarkan input visual secara berkelanjutan. Contoh penggunaan yang disebut Alibaba antara lain mengubah rekaman video pribadi menjadi vlog, menghasilkan animasi edukasi berdasarkan perintah teks, serta membangun kembali tampilan frontend aplikasi berdasarkan satu tangkapan layar antarmuka pengguna.

Model tersebut juga dapat digunakan untuk mengubah denah dua dimensi menjadi visualisasi interior tiga dimensi serta membuat permainan interaktif berdasarkan instruksi dalam bahasa alami.

Uji Kemampuan Rekonstruksi Aplikasi

Untuk menguji kemampuan multimodal dan AI agent, Alibaba memperkenalkan RecreationBench. Tolok ukur tersebut dirancang untuk menguji kemampuan model dalam merekonstruksi aplikasi melalui proses pengembangan yang terdiri atas berbagai tahapan.

Dalam pengujian RecreationBench, Qwen3.8-Max diuji tanpa akses internet maupun kode sumber aplikasi yang hendak direkonstruksi.

Model hanya mengandalkan interaksi dengan aplikasi yang tersedia serta umpan balik visual untuk membangun kembali aplikasi tersebut. Proses tersebut menunjukkan kemampuan model dalam melakukan visual coding melalui tahapan pengembangan yang berlangsung secara berulang.

Peluncuran Qwen3.8-Max menempatkan Alibaba dalam persaingan pengembangan model AI berparameter besar, terutama pada kemampuan AI agent, pemrograman, penalaran, serta pemrosesan informasi multimodal.

Dengan akses API yang telah dibuka bagi pengembang dan rencana penyediaan model weights, Alibaba juga memperluas peluang penggunaan Qwen3.8-Max untuk pengembangan aplikasi AI di luar ekosistem internal perusahaan.