Alibaba lance Qwen 3.8 Max, , la dernière version phare de son grand modèle de langage
Dans le sillage de Kimi K3, Alibaba lance une innovation majeure en matière d'IA : Qwen 3.8 Max, qui, selon l'entreprise, est un modèle de pointe qui n'est surpassé que par Claude Fable 5 d'Anthropic
Alibaba Group est une entreprise chinoise cotée en bourse dont les revenus proviennent essentiellement de ses activités en e ligne : une place de marché destinée à favoriser les échanges entre entreprises (en Chine comme à l'international), des services de paiement et de vente au détail, un moteur de recherche dédié aux achats, ainsi que des solutions de cloud computing. Son modèle économique s'apparente à celui d'Amazon, bien que ce dernier affiche un chiffre d'affaires supérieur. Alibaba a récemment dévoilé Qwen 3.8 Max, la dernière version phare de son grand modèle de langage (LLM), développé par son laboratoire d'IA Qwen (aussi appelé Tongyi Qianwen).
Qwen est une famille de grands modèles de langage lancée initialement en avril 2023. C'est l'équivalent chinois de familles de modèles comme GPT ou Gemini. Les données indiquent que Qwen est devenue la famille de modèles à poids ouverts la plus téléchargée au monde, dépassant le milliard de téléchargements cumulés sur Hugging Face en janvier 2026. L'écosystème couvre des modèles allant de 0,8 à des centaines de milliards de paramètres.
Le 19 juillet, Alibaba a présenté Qwen 3.8 Max Preview au World AI Conference à Shanghai. En matière de performances, Alibaba a déclaré que « Qwen 3.8 est comparable aux modèles d’IA de pointe ». Il est décrit comme « le deuxième modèle le plus performant sur le marché après Claude Fable 5 d’Anthropic ».
Ce nouveau modèle chinois intervient peu après la sortie de Kimi K3 de la société chinoises Moonshot AI. Kimi K3 est un modèle à poids ouverts offrant des performances de pointe, son niveau d'intelligence global n'étant surpassé que par ceux de Claude Fable 5 et de GPT-5.6 Sol. L'écart entre les modèles d'IA à poids ouverts et les modèles propriétaires de pointe n'a jamais été aussi faible. Certains experts appellent toutefois à se montrer prudents.
Par ailleurs, la Chine a pratiquement effacé l'avance historique des États-Unis en matière d'IA et son vivier de talents ne cesse de s'agrandir. Bien que les Américains conserve une supériorité en matière de capitaux investis et de nombre de modèles d'IA, la Chine domine désormais les brevets, les publications scientifiques et les installations robotiques. Alors que les Big Tech américains gardent leurs modèles fermés, la Chine mise sur l'open source.
Présentation des caractéristiques et des nouveautés de Qwen 3.8 Max
Qwen 3.8 Max Preview est lancé deux mois après la commercialisation de Qwen 3.7 Max. Alors que Qwen 3.7 Max était entièrement axée sur les charges de travail d’agents à long terme, Qwen 3.8 Max ajoute un deuxième atout majeur : la multimodalité native. La prise en charge du texte et des entrées visuelles est confirmée ; les informations font aussi état d’une prise en charge de la génération de vidéos, de documents, de discours et d’images.
Toutefois, Alibaba n’a pas publié de fiche technique, ce qui signifie que la liste complète des modalités doit être considérée comme provisoire. Les charges de travail ciblées par ce modèle sont le codage, le développement full-stack, l’analyse de données et les flux de travail bureautiques. Cette nouvelle mouture s’inscrit dans la continuité directe du positionnement de l’agent établi par la dernière version, 3.7, désormais étendue aux entrées visuelles.
L’argument de l’échelle est important pour replacer le produit dans son contexte : avec 2 400 milliards de paramètres, Qwen 3.8 Max est le deuxième plus grand modèle disponible publiquement, derrière le Kimi K3 (possédant 2 800 milliards de paramètres) de Moonshot AI, lancé en version à poids ouverts la même semaine. Ce timing n’est pas une coïncidence. La course à l’avant-garde entre les laboratoires chinois raccourcit les cycles de lancement.
Mais il y a un chiffre qu’Alibaba n’a pas publié : le nombre de paramètres actifs par token. Pour un modèle MoE (Mixture of Experts) clairsemé, c’est ce chiffre qui détermine le coût de service et la latence. Tant qu’il n’est pas divulgué, il est impossible d’estimer ce que coûte l’exécution de Qwen 3.8 Max à grande échelle. Des détails fondamentaux pour évaluer ses performances, comme sa limite exacte de contexte, sont également encore indisponibles.
En attente d'informations sur les tests de performance de Qwen 3.8
Selon les termes exacts d’Alibaba, « Qwen 3.8 est l’un des modèles les plus puissants disponibles à ce jour, comparable aux modèles de pointe, juste derrière Claude Fable 5 d’Anthropic ». Ce classement repose sur des évaluations internes. Aucun tableau de benchmarks n’a été publié, aucune fiche technique du modèle, aucun test réalisé par un tiers. Tous les chiffres de performance qui circulent actuellement sont des affirmations du fournisseur.
À titre de référence, voici les scores vérifiés de son prédécesseur : Qwen 3.7-Max a obtenu 92,4 sur GPQA Diamond, 80,4 sur SWE-bench Verified et 69,7 sur Terminal-Bench 2.0, ce qui le rend compétitif face à Claude Opus 4.6 sur la plupart des tests de la suite « agentic ». Si la version 3.8 Max améliore ces résultats tout en ajoutant la multimodalité, cette affirmation concernant son classement est plausible. « Plausible » ne signifie pas « vérifié ».
La bonne approche pour les équipes de production : attendre la publication du tableau de référence, puis tester leur charge de travail par rapport à celui-ci. Les classements des fournisseurs, y compris celui-ci, sont au mieux indicatifs. Il y a très peu d'informations à ce jour, et cela mérite d'être dit clairement.
Comparaison entre Qwen 3.8 et le modèle Kimi K3 de Moonshot AI
Les deux annonces les plus marquantes de juillet 2026 concernant les modèles ont eu lieu à quelques jours d’intervalle, et elles représentent deux choix diamétralement opposés. Kimi K3 est le dernier modèle d'IA de la startup chinoise Moonshot AI, basée à Pékin. Sorti le 16 juillet, c'est un modèle à poids ouverts avec un nombre impressionnant de 2 800 milliards de paramètres, ce qui en fait le plus grand modèle open source au monde à ce jour.
Kimi K3 dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de tokens, de capacités de compréhension visuelle natives, et d'un mode de raisonnement permanent que l'entreprise appelle « thinking mode ». Les poids complets du modèle devraient être publiés d’ici le 27 juillet 2026. Qwen 3.8 Max a été présenté deux jours plus tard avec 2 400 milliards de paramètres, sous la forme d’un service géré et fermé, une version à poids ouvert devant suivre.
Pour les équipes de production, le choix est le même que celui posé par la confrontation entre GLM 5.2 et Qwen 3.7 Max : les poids ouverts vous offrent le contrôle du déploiement, les droits de réglage fin et la gestion des coûts des GPU ; une API fermée de pointe vous offre le meilleur modèle du fournisseur sans aucune charge d’infrastructure. Bien que certaines informations restent indisponibles, le site Web Trilogy AI a réalisé un test comparatif.
Résultats de ce benchmark et chiffres clés
Dans le cadre de ce test de performance appelé « StackPerf », les deux modèles, Qwen 3.8-Max et Kimi K3, devaient examiner 269 fichiers provenant de deux projets logiciels, comprendre leur architecture, proposer une nouvelle répartition des responsabilités et produire un plan de migration documenté. À l'issue de l'évaluation à l'aveugle et après l'application de pénalités factuelles, Qwen 3.8 Max a obtenu 80 points, contre 83 pour Kimi K3.
Selon le site, Qwen 3.8 Max s’est montré particulièrement efficace pour délimiter les responsabilités entre les systèmes et établir une trace permettant de reproduire les opérations. Il a réalisé 44 appels à des outils sans échec, contre 53 pour Kimi K3, dont deux avaient initialement été refusés par l’environnement de test. Qwen 3.8 Max a obtenu de 9 sur 10 pour l'utilisation d'outils, tandis que Kimi K3 a obtenu une note de 8 dans cette catégorie.
Concernant l'exactitude, Qwen 3.8 Max a soutenu son rapport avec 354 occurrences de citations de dépôt contre 274 pour Kimi K3. Bien qu'aucun des modèles n'ait inventé de chemins ou de symboles, chacun a généré sept groupes d'affirmations qui extrapolaient au-delà de ce que le code pouvait prouver.
Analyse des performances et de l'architecture
Les deux modèles d'IA présentent des atouts distincts. Qwen 3.8 Max s'est illustré par sa capacité à « définir des frontières de système » plus nettes en proposant deux documents directionnels immuables, ce qui offre une direction claire concernant le modèle de propriété. Son registre de relecture était également plus précis, capturant le modèle exact, la graine et le coût. Toutefois, la principale faiblesse du modèle concernait l'état du cycle de vie.
Son contrat ne modélisait pas complètement l'historique des tentatives ou les révisions de scènes. En revanche, Kimi K3 a modélisé ce cycle de vie de l'édition de manière plus complète, incluant le statut de génération, l'historique des solutions de repli et les remplacements. Cependant, le site indique que l'approche de Kimi K3 a introduit un problème de propriété d'écriture plus difficile à gérer et son registre omettait certaines métadonnées clés.
L'analyse démontre que les modèles ne détient la réponse parfaite isolément. Leurs désaccords et leurs omissions ont permis de mettre en évidence les hypothèses nécessitant une vérification humaine. Pour les travaux d'architecture à enjeux élevés, la diversité des modèles peut être une méthode d'évaluation.
Qwen 3.8 Max est-il un modèle open source ?
Qwen 3.8 Max n'est pas encore disponible en open source, et c’est là la question en suspens la plus intéressante de cette version. Jusqu’à présent, tous les modèles Qwen de la gamme « Max » sont restés propriétaires. Son prédécesseur Qwen 3.7 Max n’est disponible que sous forme d’API, tandis que la gamme « open-weight » s’est poursuivie séparément avec Qwen 3.6. L'entreprise devrait bientôt annoncer les prix d'accès à l'API Qwen 3.8 Max.
Par ailleurs, cette fois-ci, il y a une promesse est explicite et publique : l’annonce officielle de l'équipe Qwen indique que « Qwen 3.8 sera bientôt lancé et deviendra open source ». Aucune date, aucune licence, aucun dépôt pour l’instant. Si cela se concrétise, cela rompra avec le schéma qui a défini la gamme Qwen, et constituera une réponse directe au lancement de Kimi K3, dont l'architecture comporte jusqu'à 2 800 milliards de paramètres.
Tant qu’il n’y aura pas de dépôt Hugging Face ni de licence, considérez la version 3.8 à poids ouverts comme une promesse, et non comme un projet concret. Toutefois, si vous avez besoin de modèles open source disponibles dès aujourd’hui, les options pratiques restent Qwen 3.6, GLM 5.2 et désormais Kimi K3.
Contrairement aux États-Unis, la stratégie chinoise en matière d’IA se caractérise par son approche open source. Cette stratégie répond d'abord à une logique de contournement et d'influence. Face aux restrictions américaines sur les puces et modèles de pointe, l'ouverture des poids permet à des entreprises comme DeepSeek, Alibaba (Qwen) ou Moonshot AI (Kimi) de rendre l'écosystème chinois utilisable indépendamment des plateformes américaines.
Domination chinoise dans l'innovation académique et industrielle
La Chine ne se contente pas de rattraper son retard sur les modèles de langage, elle domine également la compétition mondiale en matière de brevets, de publications et de robotique. En 2024, les citations de recherche chinoises représentaient 20,6 % du total mondial, surpassant les 12,6 % des États-Unis. Cette supériorité est encore plus marquée dans le secteur de l'automatisation industrielle, où l'Empire du Milieu a installé plus de 295 000 robots.
Cela représente près de neuf fois le volume des installations robotiques américaines. La montée en puissance de la Chine est soutenue par une stratégie de financement agressive, notamment illustrée par des introductions en bourse à Hong Kong ayant atteint 110 milliards de dollars au trimestre dernier.
Les experts soulignent que l'adoption plus large de l'IA et des valorisations attractives font de la Chine un gagnant potentiel dans cette guerre technologique. Par ailleurs, un avantage structurel majeur de la Chine réside dans sa capacité à soutenir la croissance massive des infrastructures de calcul grâce à son réseau électrique. Selon le rapport de Stanford, la Chine construit chaque année une capacité supérieure à la consommation totale de l'Allemagne.
Avec une marge de réserve électrique de 80 %, la Chine dispose de deux fois la capacité nécessaire pour alimenter l'expansion de ses centres de données d'IA. À l'inverse, le système électrique américain est décrit comme vieillissant et vulnérable aux conditions climatiques extrêmes en raison de décennies de sous-investissement. Cette situation crée un goulot d'étranglement pouvant freiner considérablement la croissance du secteur américain de l'IA.
Malgré des investissements privés vingt-trois fois supérieurs à ceux de la Chine, les États-Unis font face à un ralentissement inquiétant de l'arrivée de nouveaux experts. Le flux de chercheurs en IA s'installant sur le sol américain a chuté de 89 % depuis 2017, une tendance qui s'est accélérée avec une baisse de 80 % rien qu'en 2025. Yann Le Cun, pionnier de l'apprentissage profond, a quitté les États-Unis afin de créer sa propre entreprise en France.
Les ingénieurs chinois sont à l'origine d'entreprises innovantes
Selon le conseil d'État chinois, entre 2000 et 2020, le nombre d'ingénieurs est passé d'environ 5,2 millions à plus de 17 millions. En outre, les universités chinoises attirent également davantage d'étudiants. En 2022, 47 % des chercheurs en IA du 20e centile le plus élevé au monde ont terminé leurs études de premier cycle en Chine, soit bien plus que les 18 % des États-Unis, selon les données du groupe de réflexion interne de l'Institut Paulson, MacroPolo.
En 2024, la Chine s'est classée troisième dans le nombre d'indicateurs d'innovation compilés par l'Organisation mondiale de la propriété intellectuelle, après Singapour et les États-Unis. Les analystes pensent que ce réservoir peut aider la Chine à se hisser à la frontière des possibilités de production.
Le vivier de talents dont dispose la Chine signifie que des percées innovantes peuvent surgir de « nulle part ». Les diplômés des universités de rang inférieur et des villes plus petites réalisent des prouesses impressionnantes. Par exemple, DeepSeek, basée à Hangzhou, n'est pas issue de la prestigieuse université Tsinghua de Pékin. Son fondateur, Liang Wenfeng, a étudié à l'université du Zhejiang, une institution respectée, mais en aucun cas le Harvard chinois.
En mars 2025, Manus AI a de nouveau alimenté les interrogations sur l'avance des États-Unis en matière d'IA en lançant un produit sophistiqué capable d'effectuer des tâches complexes telles que l'analyse boursière et la sélection de CV. Le PDG Xiao Hong a étudié l'ingénierie logicielle à l'université des sciences et technologies de Huazhong à Wuhan, une école encore moins connue. C'est aussi le cas de la startup chinoise de robotique Unitree Robotics.
Les robots d'Unitree Robotics sont à l'avant-garde de la course entre les États-Unis et la Chine pour la production en masse de robots humanoïdes dotés d'une IA. Son fondateur, Wang Xingxing, n'a pu s'inscrire dans une université locale de Shanghai du fait de ses piètres résultats à l'examen d'anglais. En d'autres termes, il ne faut pas se contenter des 1 % les mieux classés pour juger de ce que la Chine peut accomplir en matière d'innovation technologique.
Sources : Trilogy AI, Qwen AI, billet de blogue
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