A Alibaba mudou de rumo em agosto de 2026. Depois de anos a manter os seus modelos de topo trancados atrás de uma API paga, a divisão Qwen abriu os pesos do maior modelo que já construiu: o Qwen3.8-2.4T-A95B, com 2,4 biliões de parâmetros totais. É a primeira vez que um modelo de classe “Max” da Qwen sai do servidor da Alibaba Cloud para as mãos de qualquer programador com um cluster de GPUs ou, em versões mais pequenas, com um simples Mac.
O movimento não foi isolado. Em três semanas, a Alibaba lançou quatro modelos distintos da família Qwen 3.8, cada um com uma estratégia de licenciamento diferente. Uns são realmente livres. Outro fica preso a uma licença que cobra royalties acima de um certo nível de faturação. Este artigo desmonta a cronologia, as especificações técnicas e o que esta reviravolta significa para quem compete com a Alibaba, do lado chinês (DeepSeek, GLM, Kimi) e do lado ocidental (OpenAI, Anthropic, Mistral, Meta).
O que mudou: da API fechada aos pesos abertos
Até este verão, todos os modelos “Max” da Qwen seguiam a mesma regra: só se acede via API, os pesos ficam em Hangzhou. Isso mudou a 3 de agosto de 2026, quando a Alibaba anunciou o Qwen3.8-Max em comunicado oficial da Alibaba Cloud, chamando-lhe o modelo “mais poderoso e capaz” da sua história. O modelo tinha sido pré-anunciado a 19 de julho, mas só ganhou disponibilidade geral, preços de API e especificações completas nessa data de agosto.
Nove dias depois, a 12 de agosto, a Alibaba fez algo que nenhuma versão “Max” anterior tinha feito: publicou os pesos. O modelo Qwen3.8-2.4T-A95B ficou disponível no Hugging Face, com 224 ficheiros e cerca de 4,89 terabytes de dados, público e sem necessidade de pedir acesso. É, segundo o guia técnico da Codersera, o primeiro lançamento aberto de classe Qwen-Max de sempre.
Dois dias depois, a 14 de agosto, seguiu-se o Qwen3.8-27B, um modelo denso sob licença Apache 2.0, sem restrições comerciais. E a 26 de agosto, fechando o mês, chegou o Qwen3.8-Flash, mais pequeno e otimizado para custos de treino mais baixos, também com pesos revelados no próprio dia de lançamento. Quatro modelos, quatro semanas, uma mudança clara de estratégia.
Qwen3.8-2.4T-A95B: dentro do maior modelo aberto da Alibaba
A arquitetura do Qwen3.8-2.4T-A95B é uma mistura de especialistas (MoE) esparsa. O nome do modelo já entrega os números principais: 2,4 biliões de parâmetros totais, mas apenas 95 mil milhões ficam ativos a cada token processado. É esta ativação parcial que torna viável correr um modelo desta escala sem precisar da potência de cálculo de um modelo denso equivalente.
Na nuvem, a versão comercial (Qwen3.8-Max) suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e aceita texto, imagem e vídeo como entrada, além de um modo de raciocínio profundo. A versão de pesos abertos corta algumas dessas capacidades: fica sem entrada de imagem e sem o modo “não-pensante” disponível apenas no serviço cloud, segundo a página da Qwen na Wikipédia.
Para quem quer testar o modelo localmente, o ponto de partida é simples: descarregar os pesos do Hugging Face e correr com uma stack de inferência que suporte MoE esparso, como vLLM ou SGLang.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B --local-dir ./qwen3.8-2.4t-a95bCom 4,89 terabytes de peso, este não é um modelo para correr num portátil. É pensado para empresas com infraestrutura própria de GPU que queiram evitar depender exclusivamente da API paga da Alibaba Cloud, ou que precisem de manter os dados dentro de casa por motivos de conformidade.
A licença Qwen3.8-Max: aberta, mas com condições
Aqui está o detalhe que separa este lançamento de um verdadeiro projeto open source: o Qwen3.8-2.4T-A95B não sai sob Apache 2.0. Sai sob uma licença própria, a “Qwen3.8-Max Licence”, com uma cláusula de faturação. Uso não comercial e investigação ficam livres sem restrições. Uso comercial de pequena escala também. Mas acima de um determinado limite de receita anual, a empresa tem de negociar um acordo de partilha de receita ou uma licença paga diretamente com a Alibaba.
O valor exato desse limite de faturação não consta em nenhum documento público disponível até à data. O que se sabe é o padrão: pesos disponíveis para todos, monetização retida para quem ganha dinheiro a sério com o modelo. Este esquema espelha uma tendência mais ampla entre os laboratórios chineses de inteligência artificial, que têm usado licenças híbridas para conseguir tração de comunidade sem abdicar de receita nos maiores clientes.
É uma diferença central face aos modelos verdadeiramente permissivos, como o próprio Qwen3.8-27B ou o Muse Glimmer da Meta, publicado sob Apache 2.0 sem qualquer condição de receita.
Qwen3.8-27B: o modelo genuinamente livre da família
Se o Qwen3.8-2.4T-A95B é a peça de marketing, o maior modelo, com a licença mais complexa, o Qwen3.8-27B é a peça prática. Lançado a 14 de agosto de 2026 sob licença Apache 2.0 sem restrições, este modelo denso de 27 mil milhões de parâmetros foi desenhado para caber em hardware de consumo.
A ficha técnica, confirmada pela DataNorth AI, aponta uma janela de contexto nativa de 262.144 tokens, extensível até 1 milhão de tokens através da técnica YaRN de escalonamento de embeddings posicionais. O modelo é multimodal, com suporte para texto, imagem e vídeo, e ocupa cerca de 17 gigabytes quando quantizado em Q4_K_M, o que o torna executável num único GPU topo de gama ou num Mac com chip Apple Silicon.
Nos testes internos da própria Alibaba, o Qwen3.8-27B atingiu 61,7% no SWE-bench Pro, superando as gerações anteriores Qwen3.6-27B e Qwen3.7-Plus. Segundo uma análise da AI Tools Review, o modelo chega mesmo a superar o Claude Opus 4.6 Max em vários testes de visão computacional e de uso de computador, ainda que este tipo de comparação dependa sempre de quem escolhe os testes e como os corre.
Qwen3.8-Flash: o terceiro corte, focado em custo
A 26 de agosto de 2026, a Alibaba fechou o ciclo de lançamentos de verão com o Qwen3.8-Flash, um modelo multimodal mais pequeno que a própria empresa descreveu como pensado para reduzir custos de treino e melhorar o desempenho em tarefas de programação e de escritório. Os pesos foram revelados no mesmo dia do anúncio, seguindo o padrão já estabelecido pelo resto da família 3.8: lançar rápido e abrir rápido.
O Flash entra numa categoria já bastante disputada, com concorrentes diretos como o DeepSeek V4 Flash a liderar tabelas do OpenRouter há semanas consecutivas. A aposta da Alibaba aqui não é competir em escala máxima, mas em custo por token para tarefas do dia a dia, um segmento onde a margem de lucro depende de eficiência de inferência mais do que de tamanho do modelo.
Tabela: a família Qwen 3.8 em detalhe
| Modelo | Data de lançamento | Parâmetros totais | Parâmetros ativos | Contexto | Licença |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8-Max (cloud) | 3 de agosto de 2026 | 2,4 biliões | 95 mil milhões | 1 milhão de tokens | API proprietária |
| Qwen3.8-2.4T-A95B (pesos abertos) | 12 de agosto de 2026 | 2,4 biliões | 95 mil milhões | Longo contexto (sem imagem) | Licença Qwen3.8-Max (revenue-gated) |
| Qwen3.8-27B | 14 de agosto de 2026 | 27 mil milhões | 27 mil milhões (denso) | 262.144 tokens (até 1M com YaRN) | Apache 2.0 |
| Qwen3.8-Flash | 26 de agosto de 2026 | Não divulgado | Não divulgado | Não divulgado | Pesos abertos |
Cronologia completa: de julho a agosto de 2026
| Data | Acontecimento |
|---|---|
| 19 de julho de 2026 | Alibaba mostra uma pré-visualização do Qwen3.8-Max |
| 3 de agosto de 2026 | Lançamento oficial do Qwen3.8-Max, com preços de API de 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 6 dólares por milhão de saída |
| 12 de agosto de 2026 | Publicação dos pesos do Qwen3.8-2.4T-A95B no Hugging Face |
| 14 de agosto de 2026 | Lançamento do Qwen3.8-27B sob licença Apache 2.0 |
| 26 de agosto de 2026 | Lançamento do Qwen3.8-Flash, com pesos revelados no mesmo dia |
Como se compara o Qwen 3.8 ao resto do ecossistema aberto
O Qwen3.8-2.4T-A95B entra num campo já competitivo de modelos de pesos abertos de grande escala. O DeepSeek V4 Pro, por exemplo, tem 1,6 biliões de parâmetros totais com 49 mil milhões ativos, janela de contexto de 1 milhão de tokens e licença MIT sem qualquer restrição de receita. O Mistral Large 3, da francesa Mistral AI, soma 675 mil milhões de parâmetros totais com 41 mil milhões ativos, contexto de 256 mil tokens e também licença Apache 2.0 sem cláusulas de faturação.
Face a estes dois, o Qwen3.8-2.4T-A95B é maior em contagem bruta de parâmetros, mas a sua licença revenue-gated coloca-o numa categoria de abertura mais limitada do que o DeepSeek V4 ou o Mistral Large 3. Já o Qwen3.8-27B, esse sim sob Apache 2.0 puro, compete diretamente com modelos densos de tamanho semelhante e junta-se a alternativas como o Llama 4 da Meta ou o ecossistema Mistral na categoria de modelos que cabem em hardware de um único utilizador avançado.
| Modelo | Criador | Parâmetros totais | Parâmetros ativos | Contexto | Licença |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8-2.4T-A95B | Alibaba | 2,4 biliões | 95 mil milhões | 1 milhão de tokens | Qwen3.8-Max (revenue-gated) |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | 1,6 biliões | 49 mil milhões | 1 milhão de tokens | MIT |
| Mistral Large 3 | Mistral AI | 675 mil milhões | 41 mil milhões | 256 mil tokens | Apache 2.0 |
| Qwen3.8-27B | Alibaba | 27 mil milhões | 27 mil milhões (denso) | 262 mil tokens | Apache 2.0 |
Porque razão a Alibaba abriu o seu modelo mais valioso
A Alibaba não explicou publicamente, em comunicado direto, porque decidiu abrir pela primeira vez um modelo de classe Max. O próprio discurso oficial da empresa foca-se em acesso de programadores e inovação aberta, sem admitir explicitamente uma mudança de estratégia face aos lançamentos anteriores, todos eles fechados atrás de API.
A leitura mais consistente entre analistas do setor aponta para pressão competitiva. O mercado chinês de modelos de pesos abertos ficou muito mais duro em 2026, com o DeepSeek a manter-se semanas seguidas no topo de rankings do OpenRouter, e outros laboratórios chineses, como a Z.ai com o seu GLM, ou a Moonshot AI com o Kimi, a disputarem visibilidade internacional através de lançamentos abertos. Manter o maior modelo trancado atrás de uma API arrisca perder desenvolvedores para quem publica pesos.
Há também um fator de política industrial chinesa, que há vários anos incentiva o desenvolvimento de modelos fundacionais nacionais e ecossistemas mais abertos em torno deles. A combinação de um modelo topo de gama com licença híbrida (o 2,4T-A95B) e um modelo verdadeiramente livre (o 27B) parece desenhada para satisfazer os dois objetivos ao mesmo tempo, ecossistema e monetização.
Contexto histórico: de Qwen 2.5 a Qwen 3.8
Antes da geração 3.8, todos os modelos Max da Qwen seguiam exclusivamente o modelo API. As gerações Qwen 2.5 já tinham variantes de pesos abertos, mas nunca ao nível de escala de um modelo Max com biliões de parâmetros em mistura de especialistas. As gerações intermédias, Qwen 3.5, 3.6 e 3.7-Plus, continuaram a reforçar as capacidades de raciocínio e programação, mas mantiveram a separação entre o que era aberto, modelos mais pequenos, e o que era fechado, o topo da gama.
O Qwen 3.8 quebra essa fronteira duas vezes. É o primeiro Max com pesos publicados e, com o 27B, entrega também o modelo denso mais capaz da família até à data sob uma licença totalmente permissiva. Esta progressão coloca a Qwen ao lado de outros grandes lançamentos chineses recentes, num período em que a DeepSeek já dominava rankings de utilização há meses antes deste anúncio da Alibaba.
O que isto significa para programadores e empresas europeias
Para uma equipa de engenharia em Portugal ou noutro país europeu, o Qwen3.8-27B é, na prática, a peça mais interessante deste anúncio. Um modelo Apache 2.0, multimodal, com 262 mil tokens de contexto nativo e capaz de correr num único GPU de topo, resolve um problema concreto: testar e implementar inteligência artificial sem depender de uma API externa e sem custos recorrentes por token.
Isto tem particular relevância em setores sujeitos a regulação de dados, como a banca ou a saúde, onde manter a inferência dentro de infraestrutura própria pode ser mais fácil de justificar face ao Regulamento Geral de Proteção de Dados do que enviar pedidos para uma API alojada fora da União Europeia. O Qwen3.8-2.4T-A95B, apesar de maior, traz a complicação adicional da licença de faturação, o que obriga equipas jurídicas a analisarem com cuidado o limite de receita antes de colocarem o modelo em produção comercial de escala.
Vale ainda comparar com esforços nacionais de inteligência artificial aberta, que seguem precisamente a lógica de disponibilizar pesos abertos sem condições de receita, ainda que numa escala de parâmetros muito mais modesta do que a da Alibaba.
Impacto no mercado de inferência e nos preços de API
Os preços de API do Qwen3.8-Max na Alibaba Cloud Model Studio, 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 6 dólares por milhão de tokens de saída, colocam o modelo numa faixa de preço competitiva face a modelos ocidentais de escala semelhante. Mas o efeito mais relevante da abertura de pesos não está no preço da API oficial, está na possibilidade de terceiros, provedores de inferência como fornecedores de GPU na nuvem, hospedarem o próprio modelo e competirem entre si no preço, algo que já acontece com o DeepSeek desde o lançamento das suas séries V3 e V4.
Esta dinâmica tende a baixar o custo médio de acesso a modelos de topo ao longo do tempo, porque a Alibaba deixa de ser o único ponto de venda do seu próprio modelo. Ao mesmo tempo, mantém uma rede de segurança de receita através da licença revenue-gated, que assegura que os maiores clientes comerciais continuam a pagar, mesmo que através de um provedor terceiro.
Riscos e limitações a ter em conta
Nem tudo neste lançamento é isento de fricção. A versão de pesos abertos do modelo Max perde funcionalidades presentes na versão cloud, nomeadamente a entrada de imagem e o modo de raciocínio não-pensante. Isto significa que quem espera exatamente a mesma experiência multimodal da API paga, mas de graça e localmente, vai encontrar uma versão reduzida.
A ambiguidade em torno do limite exato de faturação da licença Qwen3.8-Max é outro ponto de atenção. Sem um valor público e claro, empresas em fase de crescimento podem ter dificuldade em planear se e quando terão de negociar um acordo de partilha de receita com a Alibaba, o que introduz incerteza jurídica num modelo que, à primeira vista, parece totalmente livre.
Por fim, o tamanho do Qwen3.8-2.4T-A95B, com quase 4,89 terabytes de pesos, exclui a esmagadora maioria dos utilizadores individuais e pequenas equipas, que só conseguem de facto explorar o modelo através da API cloud ou de provedores de inferência de terceiros, o que devolve, na prática, parte da dependência que a abertura de pesos pretendia resolver.
Previsões: o que esperar nos próximos meses
- Outros laboratórios chineses de grande dimensão, como a Baidu ou a Tencent, deverão seguir o exemplo da Alibaba e abrir pesos de modelos de classe topo nos próximos meses, pressionados pela comparação direta com Qwen e DeepSeek.
- Provedores de inferência terceiros devem começar a hospedar o Qwen3.8-2.4T-A95B e o Qwen3.8-27B a preços abaixo da API oficial da Alibaba Cloud, repetindo o padrão já visto com o DeepSeek.
- É provável que surjam nas próximas semanas comparações diretas de benchmarks entre o Qwen3.8-27B e modelos ocidentais recentes, algo que ainda não existe de forma pública e sistemática.
- A licença revenue-gated do Qwen3.8-Max deve tornar-se um modelo de referência para outros lançamentos híbridos chineses, equilibrando abertura de ecossistema com retenção de receita nos maiores clientes.
- Equipas de engenharia europeias, incluindo portuguesas, devem começar a testar o Qwen3.8-27B em ambientes de desenvolvimento fechados antes de considerar produção, dada a vantagem de custo de correr localmente sob Apache 2.0.
Perguntas frequentes sobre o Qwen 3.8
O que é o Qwen 3.8 e quem o criou?
O Qwen 3.8 é a mais recente geração de modelos de linguagem da Qwen, a divisão de inteligência artificial da gigante chinesa de comércio eletrónico Alibaba. A família inclui o Qwen3.8-Max (cloud), o Qwen3.8-2.4T-A95B (pesos abertos do mesmo modelo), o Qwen3.8-27B (denso, Apache 2.0) e o Qwen3.8-Flash (compacto, focado em custo).
O Qwen 3.8 é realmente gratuito?
Depende do modelo. O Qwen3.8-27B é totalmente livre sob licença Apache 2.0, sem restrições comerciais. Já o Qwen3.8-2.4T-A95B usa uma licença própria que é gratuita para investigação e uso comercial de pequena escala, mas exige acordo de partilha de receita acima de um determinado limite de faturação ainda não divulgado publicamente.
Qual a diferença entre Qwen3.8-Max e Qwen3.8-2.4T-A95B?
São essencialmente o mesmo modelo, mas em formatos diferentes. O Qwen3.8-Max é a versão de API na nuvem, com todas as funcionalidades, incluindo entrada de imagem e modo de raciocínio não-pensante. O Qwen3.8-2.4T-A95B é a versão de pesos abertos do mesmo modelo, sem essas duas funcionalidades específicas.
O Qwen3.8-27B corre num computador normal?
Corre num computador avançado, não num portátil comum. Quantizado em Q4_K_M, ocupa cerca de 17 gigabytes, o que o torna executável num único GPU topo de gama para consumidor ou num Mac com chip Apple Silicon com memória suficiente.
Como se compara o Qwen 3.8 ao DeepSeek V4?
O Qwen3.8-2.4T-A95B tem mais parâmetros totais, 2,4 biliões contra 1,6 biliões do DeepSeek V4 Pro, e mais parâmetros ativos, 95 mil milhões contra 49 mil milhões. Mas o DeepSeek V4 Pro sai sob licença MIT sem qualquer restrição de receita, ao contrário da licença revenue-gated do Qwen3.8-Max.
Porque é que a Alibaba abriu os pesos do seu maior modelo?
A Alibaba não deu uma explicação oficial detalhada, mas analistas do setor apontam pressão competitiva de outros modelos chineses de pesos abertos, como o DeepSeek, e o objetivo de atrair mais desenvolvedores para o ecossistema Qwen sem abdicar de receita nos maiores clientes comerciais.
Onde posso descarregar os modelos Qwen 3.8?
O Qwen3.8-2.4T-A95B e o Qwen3.8-27B estão disponíveis publicamente no Hugging Face, na página oficial da Qwen, sem necessidade de pedir acesso prévio.
O Qwen 3.8 suporta português?
A Qwen descreve os seus modelos como multilingues nas fichas técnicas publicadas, incluindo suporte para línguas europeias, mas a Alibaba não divulgou métricas específicas de desempenho para o português nas fontes disponíveis até à data.
