Según el equipo, el modelo es capaz de realizar proyectos a largo plazo casi sin intervención humana: planificar el trabajo, escribir código, lanzar herramientas, analizar el resultado y corregir errores basándose en la retroalimentación.

Ejemplo -

oh-mi-cli

. El agente comenzó con una carpeta vacía y desarrolló el proyecto durante más de diez días, dejando un registro de cambios completo en un repositorio abierto de GitHub.

Qwen también afirma tener cientos de iteraciones secuenciales en optimización de chips, planificación de estrategias comerciales a largo plazo e imágenes nativas. Los datos visuales se utilizan dentro del ciclo planificar-hacer-verificar, no solo como contexto de entrada.

Precio API:

- entrada: 2 dólares por 1 millón de tokens;

- retiro - $6;

- entrada en caché - $0,25.

La próxima semana la compañía promete revelar los pesos del Qwen3.8-Max y del más compacto Qwen3.8-27B.

Si las capacidades declaradas se confirman mediante pruebas independientes, Qwen recibirá una combinación poco común: un modelo de agente enorme, multimodalidad y pesos abiertos.

Blog:

https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8

Estudio Qwen:

https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.8-max

API:

https://qwencloud.com/models/qwen3.8-max

Proyecto independiente:

https://github.com/qwen-code-dev-bot/oh-my-cli

@ai_machinelearning_big_data