Qwen 3.8 Max

O modelo principal da Alibaba para código, ciência e tarefas longas, com janela de contexto de 1M de tokens

Sobre o Qwen 3.8 Max

O Qwen 3.8 Max é o modelo Qwen mais capaz da Alibaba, feito para código, pesquisa e tarefas longas. Ele tem 2,4 trilhões de parâmetros, dos quais 95 bilhões trabalham em cada token, lê até 1 milhão de tokens de texto, imagens e vídeo em uma conversa e pensa antes de responder. Esta é a atualização de 2 de setembro, com código e agentes mais fortes

O Qwen 3.8 Max marca 88,8% no Terminal-Bench 2.1, o quinto entre 140 modelos, e 92,8% no GPQA Diamond, um teste de perguntas de ciência de pós-graduação. Ele consegue ficar dias em uma só tarefa: refez do zero os experimentos de um artigo científico em cerca de cinco dias e depois encontrou um método melhor que o do próprio artigo

Na Overchat AI, o Qwen 3.8 Max está no mesmo chat que o Claude Opus 5.5, o GPT-⁠6 e o DeepSeek, então você pode comparar respostas e trocar de modelo sem começar de novo

Desenvolvedor

Alibaba

Lançamento

02/09/2026

Janela de contexto

1M de tokens

Saída máxima

131.072 tokens

Parâmetros

2,4T no total, 95B ativos

Entrada

Texto e imagens

Saída

Texto

Raciocínio

Modo de raciocínio, ativo por padrão

Intelligence Index

33,7, #16 de 54 modelos

Licença

Proprietária (pesos do modelo base abertos)

Disponível em

Qwen Chat, Qwen Cloud, OpenRouter, Overchat AI

Modalidades
Intelligence Index?: 33,7
Janela de contexto?: 1M de tokens
Lançamento: 02/09/2026

Qwen 3.8 Max vs outros modelos

O Qwen 3.8 Max está em 19º lugar no Artificial Analysis Intelligence Index entre 54 modelos

Artificial Analysis Intelligence Index33,7#16 de 54 modelosMelhor que 64% de 54 modelos

59.1Claude Opus 5.5
54.6GPT-6.1 Sol
54.5Claude Sonnet 5.5
50.4Gemini 4 Argon
46.5Kimi K3.1 Pro
35.5Grok 4.7
34.6Hy4
33.7Qwen 3.8 Max
32.6DeepSeek V4.1 Flash
31.7GLM 5.3

#5de 140 modelosTerminal-Bench 2.1Tarefas de código que um agente conclui no terminal88,8%
#6de 131 modelosτ-Bench BankingPedidos de clientes que um agente atende com as ferramentas e regras de um banco47,8%
#12de 166 modelosGDPval-AATarefas de trabalhos reais, avaliadas em comparação com o trabalho de especialistas58,7%
#15de 325 modelosGPQA DiamondPerguntas de pós-graduação em física, química e biologia92,8%

Fonte: Artificial Analysis

Compare o Qwen 3.8 Max

Qwen 3.8 Max vs GLM 5.3

O Qwen 3.8 Max pontua mais que o GLM 5.3 em 5 de 11 benchmarks. A maior vantagem é no Terminal-Bench 2.1: 88.8% contra 83.9%. O GLM 5.3 está à frente no SciCode: 59.0% contra 52.1%. O Qwen 3.8 Max escreve 81 tokens por segundo, o GLM 5.3 escreve 197

Benchmarks vencidos: Qwen 3.8 Max: 5; GLM 5.3: 6
Pontuação média: Qwen 3.8 Max: 50.8%; GLM 5.3: 52.0%
Velocidade de saída, tokens/s: Qwen 3.8 Max: 81; GLM 5.3: 197
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): Qwen 3.8 Max: 30.6; GLM 5.3: 1.2

GLM 5.3 à frenteQwen 3.8 Max à frente

Terminal-Bench 2.1+4.9
Terminal-Bench-Science+2.4
GPQA Diamond+1.1
Humanity's Last Exam+0.8
AA-LCR+0.6
CritPt−1.4
τ-Bench Banking−2.5
AA-Omniscience−2.8
Terminal-Bench 4.0−3.0
AutomationBench−6.0
SciCode−6.9

Qwen 3.8 Max vs DeepSeek V4.1 Flash

O Qwen 3.8 Max pontua mais que o DeepSeek V4.1 Flash em 1 de 8 benchmarks. A maior vantagem é no Terminal-Bench 4.0: 38.9% contra 33.8%. O DeepSeek V4.1 Flash está à frente no AutomationBench: 66.6% contra 56.2%. O Qwen 3.8 Max escreve 81 tokens por segundo, o DeepSeek V4.1 Flash escreve 422

Benchmarks vencidos: Qwen 3.8 Max: 1; DeepSeek V4.1 Flash: 7
Pontuação média: Qwen 3.8 Max: 41.2%; DeepSeek V4.1 Flash: 44.9%
Velocidade de saída, tokens/s: Qwen 3.8 Max: 81; DeepSeek V4.1 Flash: 422
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): Qwen 3.8 Max: 30.6; DeepSeek V4.1 Flash: 2.2

DeepSeek V4.1 Flash à frenteQwen 3.8 Max à frente

Terminal-Bench 4.0+5.1
Humanity's Last Exam−0.2
Terminal-Bench-Science−1.0
AA-LCR−2.4
SciCode−3.8
CritPt−6.3
AA-Omniscience−10.1
AutomationBench−10.4
Terminal-Bench 2.1—
τ-Bench Banking—
GPQA Diamond—

Qwen 3.8 Max vs Grok 4.7

O Qwen 3.8 Max pontua mais que o Grok 4.7 em 3 de 8 benchmarks. A maior vantagem é no Terminal-Bench 4.0: 38.9% contra 25.8%. O Grok 4.7 está à frente no AA-Omniscience: 42.7% contra 29.5%. O Qwen 3.8 Max escreve 81 tokens por segundo, o Grok 4.7 escreve 81

Benchmarks vencidos: Qwen 3.8 Max: 3; Grok 4.7: 5
Pontuação média: Qwen 3.8 Max: 41.2%; Grok 4.7: 42.5%
Velocidade de saída, tokens/s: Qwen 3.8 Max: 81; Grok 4.7: 81
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): Qwen 3.8 Max: 30.6; Grok 4.7: 8.9

Grok 4.7 à frenteQwen 3.8 Max à frente

Terminal-Bench 4.0+13.1
AA-LCR+3.6
Terminal-Bench-Science+0.5
Humanity's Last Exam0.0
CritPt0.0
SciCode−5.3
AutomationBench−9.4
AA-Omniscience−13.2
Terminal-Bench 2.1—
τ-Bench Banking—
GPQA Diamond—

Melhor modelo por caso de uso

Pontuação média do Qwen 3.8 Max e de 3 outros modelos por caso de uso

Código
?Média de 3 testes
1. 1GLM 5.336.8%
2. 2Qwen 3.8 Max34.3%
3. 3DeepSeek V4.1 Flash34.2%
4. 4Grok 4.731.5%
Trabalho intelectual
?Média de 3 testes
1. 1DeepSeek V4.1 Flash63.0%
2. 2Grok 4.761.7%
3. 3GLM 5.358.1%
4. 4Qwen 3.8 Max55.3%
Raciocínio
?Média de 2 testes
1. 1DeepSeek V4.1 Flash33.6%
2. 2GLM 5.330.7%
3. 3Qwen 3.8 Max30.4%
4. 4Grok 4.730.4%

Benchmarks do Qwen 3.8 Max

Compare o Qwen 3.8 Max com GLM 5.3, DeepSeek V4.1 Flash e Grok 4.7 em 11 benchmarks que medem código, agentes, trabalho intelectual e raciocínio

Ordem

Código

Terminal-Bench 4.0?38.9%−3.0
Terminal-Bench 2.1?88.8%+4.9
SciCode?52.1%−6.9
Terminal-Bench-Science?11.9%−1.0

Agentes

τ-Bench Banking?47.8%−2.5

Trabalho intelectual

AutomationBench?56.2%−10.4
AA-LCR?80.3%−2.4
AA-Omniscience?29.5%−13.2

Raciocínio

GPQA Diamond?92.8%+1.1
Humanity's Last Exam?43.1%−0.2
CritPt?17.7%−6.3

Fontes: Qwen, Qwen3.8-Max: um novo patamar para código e trabalho (03/08/2026), Qwen Cloud, registro de mudanças: qwen3.8-max-0902 (02/09/2026), Artificial Analysis, Qwen3.8 Max (0902)

Velocidade do Qwen 3.8 Max

A velocidade de saída é a rapidez com que o modelo escreve (tokens por segundo, quanto maior, melhor). O tempo até o primeiro token é quanto você espera até a resposta começar (quanto menor, melhor)

Velocidade de saída e tempo até o primeiro token de 35 modelos

?Percentil

Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)

Velocidade de saída, tokens/s (escala logarítmica)

Velocidade de saída e tempo até o primeiro token de 35 modelos
Modelos	Velocidade de saída, tokens/s (escala logarítmica)	Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)
GPT-6 Luna	143	2.4
GPT-6.1 Terra	75	4.3
GPT-6.1 Sol	58	2.9
GPT-6 Astra	48	3.2
Claude Opus 5.5	88	1.9
Claude Opus 5	54	2.6
Claude Opus 4.8	59	1.3
Claude Fable 5.2	84	2.3
Claude Sonnet 5.5	102	1
Claude 5 Sonnet	215	10.5
Claude Sonnet 4.6	220	10.8
Claude Haiku 5.5	167	2.1
Gemini 4 Carbon	169	29.5
Gemini 4 Argon	91	6
Gemini 3.8 Flash	203	7.5
Gemini 3 Pro	270	11.2
Grok 4.7	81	8.9
Grok 4.6	290	32
Qwen 3.8 Max	81	30.6
DeepSeek V4 Pro	144	1.1
DeepSeek V4.1 Flash	422	2.2
Mistral Large 4	226	8.6
Hy4	214	37.7
ERNIE 5.5 Flash	405	2.7
Muse Wonder	980	8.7
Muse Spark	1129	6.2
Kimi K3.1 Pro	340	7.4
Kimi K3	338	5.9
GLM 5.3	197	1.2
Flint	194	12.3
Llama 4	81	0.7
Claude 4.5 Haiku	162	0.9
MiniMax M3	169	4.5
MiniMax M3.1 Flash	656	7.2
Kimi K2.7 Code	455	3.6

Teste de digitação

Todos os modelos escrevem a mesma resposta. O teste espera o tempo do modelo até o primeiro token, depois imprime o texto na velocidade de saída do modelo e mostra o tempo total

Tamanho da resposta

Qwen 3.8 Max81 tokens/s30.6 s até o primeiro token
GLM 5.3197 tokens/s1.2 s até o primeiro token
DeepSeek V4.1 Flash422 tokens/s2.2 s até o primeiro token
Grok 4.781 tokens/s8.9 s até o primeiro token

Fonte: Overchat AI, 2026-11-11

Veja como o Qwen 3.8 Max responde

Exemplos de respostas do Qwen 3.8 Max a 3 prompts: Criar uma página de preços, Resolver um problema de física e Traduzir uma mensagem. Cada resposta é a saída do modelo, sem edições

Crie um único arquivo HTML com uma seção de preços de três planos e um seletor Mensal / Anual que muda os preços. Use CSS puro e poucas linhas de JavaScript, sem bibliotecas, com menos de 120 linhas. Textos da página em português.

Qwen 3.8 Max

html

<!doctype html>
<html lang="pt-BR">
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
  <title>Planos e Preços</title>
  <style>
    body{margin:0;font-family:system-ui,sans-serif;background:#f4f6fb;color:#182033;display:grid;place-items:center;min-height:100vh}
    .precos{width:min(960px,92vw);text-align:center;padding:24px}
    h1{margin:0 0 16px;font-size:clamp(1.6rem,3vw,2.4rem)}
    .seletor{display:inline-flex;gap:6px;background:#e6eaf4;padding:6px;border-radius:999px;margin-bottom:24px}
    .seletor button{border:0;background:transparent;padding:8px 18px;border-radius:999px;font:inherit;cursor:pointer;color:#4b5570}
    .seletor button.ativo{background:#111c3d;color:#fff}
    .planos{display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(220px,1fr));gap:16px;align-items:stretch}
    .plano{background:#fff;border:1px solid #d8ddec;border-radius:16px;padding:24px;display:flex;flex-direction:column;gap:12px;box-shadow:0 10px 24px rgb(17 28 61 / 8%)}
    .plano.destaque{outline:3px solid #4467e8;transform:translateY(-6px)}
    .plano h2{margin:0;font-size:1.15rem}
    .preco{margin:0;display:flex;justify-content:center;align-items:baseline;gap:4px}
    .valor{font-size:2.2rem;font-weight:700}
    .periodo{color:#66708a}
    .descricao{margin:0;color:#5a6480;min-height:2.4em}
    ul{margin:0;padding:0 0 0 1.1em;text-align:left;color:#3c455d;display:grid;gap:6px}
    a{margin-top:auto;text-decoration:none;background:#111c3d;color:#fff;padding:10px 14px;border-radius:10px}
    .plano.destaque a{background:#4467e8}
    .aviso{margin:18px 0 0;color:#2f7a45;font-weight:600}
  </style>
</head>
<body>
  <main class="precos">
    <h1>Escolha seu plano</h1>
    <div class="seletor" aria-label="Período de cobrança">
      <button id="mensal" class="ativo" type="button">Mensal</button>
      <button id="anual" type="button">Anual</button>
    </div>
    <section class="planos">
      <article class="plano">
        <h2>Básico</h2>
        <p class="preco"><span class="valor" data-mensal="R$ 19" data-anual="R$ 15">R$ 19</span><span class="periodo">/mês</span></p>
        <p class="descricao">Para quem está começando.</p>
        <ul>
          <li>1 usuário</li>
          <li>5 GB de armazenamento</li>
          <li>Suporte por e-mail</li>
        </ul>
        <a href="#">Assinar Básico</a>
      </article>
      <article class="plano destaque">
        <h2>Profissional</h2>
        <p class="preco"><span class="valor" data-mensal="R$ 39" data-anual="R$ 31">R$ 39</span><span class="periodo">/mês</span></p>
        <p class="descricao">Ideal para equipes pequenas.</p>
        <ul>
          <li>5 usuários</li>
          <li>50 GB de armazenamento</li>
          <li>Suporte prioritário</li>
        </ul>
        <a href="#">Assinar Profissional</a>
      </article>
      <article class="plano">
        <h2>Empresarial</h2>
        <p class="preco"><span class="valor" data-mensal="R$ 79" data-anual="R$ 63">R$ 79</span><span class="periodo">/mês</span></p>
        <p class="descricao">Recursos completos para escalar.</p>
        <ul>
          <li>Usuários ilimitados</li>
          <li>500 GB de armazenamento</li>
          <li>Atendimento dedicado</li>
        </ul>
        <a href="#">Assinar Empresarial</a>
      </article>
    </section>
    <p id="aviso" class="aviso" hidden>Plano anual com desconto equivalente por mês.</p>
  </main>
  <script>
    const botoes = document.querySelectorAll(".seletor button");
    const valores = document.querySelectorAll(".valor");
    const aviso = document.getElementById("aviso");
    function trocar(modo) {
      valores.forEach((v) => (v.textContent = v.dataset[modo]));
      botoes.forEach((b) => b.classList.toggle("ativo", b.id === modo));
      aviso.hidden = modo !== "anual";
    }
    botoes.forEach((b) => b.addEventListener("click", () => trocar(b.id)));
  </script>
</body>
</html>

Uma bola é chutada do chão a 20 m/s, com ângulo de 35° acima da horizontal. Desprezando a resistência do ar, qual altura ela atinge, quanto tempo fica no ar e a que distância cai? Mostre os passos de forma breve, com g = 9,81 m/s². Escreva as contas em texto simples, sem LaTeX.

Qwen 3.8 Max

Dados:

velocidade inicial: 20 m/s
ângulo: 35° acima da horizontal
g = 9,81 m/s²

Passo 1: separar as componentes da velocidade

vertical: 20 * sen(35°) = 20 * 0,5736 = 11,47 m/s
horizontal: 20 * cos(35°) = 20 * 0,8192 = 16,38 m/s

Passo 2: altura máxima

altura = (velocidade vertical)^2 / (2 * g)
altura = 11,47^2 / (2 * 9,81)
altura = 131,6 / 19,62
altura ≈ 6,71 m

Passo 3: tempo no ar

tempo de subida = 11,47 / 9,81 ≈ 1,17 s
tempo total = 2 * 1,17 ≈ 2,34 s

Passo 4: distância horizontal

distância = velocidade horizontal * tempo total
distância = 16,38 * 2,34
distância ≈ 38,3 m

Respostas:

altura máxima: cerca de 6,71 m
tempo no ar: cerca de 2,34 s
distância alcançada: cerca de 38,3 m

Traduza esta mensagem para um cliente para inglês, espanhol e japonês, mantendo o tom simpático e educado: "Obrigado pelo seu pedido! Ele será enviado amanhã e deve chegar até sexta-feira. Se houver qualquer problema, é só responder a este e-mail que a gente resolve."

Qwen 3.8 Max

Inglês (English):
“Thank you for your order! It will be shipped tomorrow and should arrive by Friday. If there’s any issue, just reply to this email and we’ll be happy to help.”

Espanhol (Español):
“¡Gracias por su pedido! Será enviado mañana y debería llegar antes del viernes. Si surge algún problema, solo responda a este correo y con gusto lo resolveremos.”

Japonês (日本語):
「ご注文いただきありがとうございます！明日発送予定で、金曜日までにお届けできる見込みです。もし何か問題がございましたら、このメールにご返信いただければ対応いたします。」

Mais prompts para testar com o Qwen 3.8 Max

Em que o Qwen 3.8 Max se destaca

Sites e apps
O Qwen 3.8 Max escreve código de front-end, páginas inteiras e apps pequenos a partir de um pedido simples e os corrige no mesmo chat. Ele marca 88,8% no Terminal-Bench 2.1, o quinto entre 140 modelos
Matemática e ciências
O Qwen 3.8 Max resolve problemas de física, química e matemática passo a passo, com 92,8% no GPQA Diamond, um teste de perguntas de ciência de pós-graduação
Textos em muitos idiomas
O Qwen 3.8 Max escreve, revisa e traduz em português, inglês, chinês, espanhol, japonês e dezenas de outros idiomas, mantendo o tom do original
Documentos longos
O Qwen 3.8 Max lê até 1 milhão de tokens de uma vez, cerca de 1.500 páginas, e responde perguntas sobre um relatório, um contrato ou uma base de código inteira, com 80,3% no AA-LCR

Como usar o Qwen 3.8 Max na Overchat AI

Use o chat do topo desta página ou o app da Overchat AI na web, no iOS ou no Android

01
Escolha o Qwen 3.8 Max
Ele já vem selecionado no chat desta página. No app da Overchat AI, abra a lista de modelos ao lado do campo de mensagem e selecione o Qwen 3.8 Max
02
Escreva seu pedido
Cole seu texto ou código e escreva o que você precisa: o resultado, o formato e o que deve continuar igual
03
Continue no mesmo chat
Faça outra pergunta, peça testes ou uma versão mais curta, ou troque de modelo sem perder a conversa

Por que usar o Qwen 3.8 Max na Overchat AI

Uma conta para chat, imagens e vídeo, em todos os dispositivos

O Superchat escolhido no lugar do Qwen 3.8 Max: um pedido feito pelo Claude Opus 5.5 (o roteiro) e pelo Nano Banana 2.1 (o pôster)

Agente de IA Superchat

O Superchat Agent envia sua mensagem automaticamente para o modelo mais adequado à tarefa. Ele gera imagens e vídeos, usa as ferramentas de IA da Overchat AI e aprende com suas interações para melhorar com o tempo

Campo de mensagem com texto e código colados, o Qwen 3.8 Max selecionado e uma mensagem de voz sendo gravada

Cole textos longos e código

Cole um documento longo, um log ou um arquivo inteiro de código e pergunte ao Qwen 3.8 Max sobre ele. Você também pode ditar a mensagem em vez de digitar

Uma imagem feita com o Nano Banana 2.1 e um vídeo de surfe feito com o Seedance 2.5

Vá além do texto

Gere imagens com Nano Banana e GPT Image e vídeos com Seedance e Kling na mesma conta, com os mesmos créditos do chat

Na web e no iPhone

Comece um chat no notebook e termine no celular. O app da Overchat AI tem os mesmos modelos, e seus chats ficam em uma única conta em todos os dispositivos

Conheça outros modelos

Os modelos marcados como Em breve estão chegando à Overchat AI; os outros já estão disponíveis

Mais modelos

Saiba mais sobre modelos de IA

Todos os artigos

Testamos o Gemini 4 Argon contra Claude Opus 5.5, GPT-⁠6 Astra e Muse Wonder

Testamos o Gemini 4 Argon contra Claude Opus 5.5, GPT-⁠6 Astra e Muse Wonder em três tarefas de programação. Veja benchmarks, velocidade e como usar

Muse Wonder vs Muse Spark: testamos o novo modelo da Meta

Comparamos o Muse Wonder e o Muse Spark 1.3 em lógica, escrita e programação. Veja benchmarks e qual modelo da Meta é melhor

10 melhores plataformas de IA tudo-em-um em 2026: por que uma assinatura de IA vale mais que várias

Compare as 10 melhores plataformas de IA tudo-em-um em 2026: preços, planos gratuitos e os modelos mais recentes, do Overchat AI ao Poe e ao Krater

Perguntas frequentes sobre o Qwen 3.8 Max

Se tiver qualquer dúvida,
fale com a gente em hello@overchat.ai

Atualizado em 11 de novembro de 2026

O Qwen 3.8 Max é o principal modelo de linguagem da equipe Qwen, da Alibaba, lançado em 3 de agosto de 2026 e atualizado em 2 de setembro de 2026. Ele tem 2,4 trilhões de parâmetros, 95 bilhões deles ativos em cada token, lê até 1 milhão de tokens de texto, imagens e vídeo e foi feito para código, pesquisa e tarefas longas

O Qwen 3.8 Max escreve código e páginas web inteiras, resolve problemas de matemática e ciências, lê documentos longos, traduz entre dezenas de idiomas e conduz tarefas longas com ferramentas. Ele marca 88,8% no Terminal-Bench 2.1 e 92,8% no GPQA Diamond

O Qwen 3.8 Max é um dos modelos mais fortes em código no terminal e em perguntas de ciência: ele é o quinto entre 140 modelos no Terminal-Bench 2.1 e o 15º entre 325 no GPQA Diamond. No Intelligence Index da Artificial Analysis ele marca 33,7, à frente do DeepSeek V4.1 Flash e do GLM 5.3

O Claude Opus 5.5 é mais forte na maioria dos testes: 59,6% no Terminal-Bench 4.0 contra 38,9% do Qwen 3.8 Max e 61,4% no Humanity's Last Exam contra 43,1%. O Qwen 3.8 Max chega perto em documentos longos, com 80,3% no AA-LCR contra 84,7%. Na Overchat AI os dois estão no mesmo chat, então você pode perguntar aos dois

O Qwen 3.8 Max 0902 é a atualização de 2 de setembro de 2026 do Qwen 3.8 Max, que saiu em 3 de agosto. Ele mantém o mesmo tamanho e o contexto de 1M de tokens e é melhor em código, em tarefas de agente com muitas ferramentas e na leitura de gráficos e documentos. A Overchat AI usa a atualização 0902

Os pesos do modelo base, o Qwen3.8-2.4T-A95B, estão no Hugging Face sob a licença própria da Alibaba. O Qwen 3.8 Max, a versão na nuvem da Alibaba, adiciona entrada de imagens e vídeo, contexto de 1M de tokens por padrão e ferramentas integradas

Escreva sua mensagem no chat do topo desta página e toque em Enviar. Depois de fazer login, o Qwen 3.8 Max responde no chat da Overchat AI, onde você pode continuar a conversa na web, no iOS ou no Android e trocar de modelo a qualquer momento

Mais ferramentas

Gerador de Código com IA Resumidor de Texto com IA AI Playground Claude Fable 5.2 GPT-6.1 Terra Gemini 4 Carbon Kimi K3.1 Pro Hy4

Sobre o Overchat AI: o Overchat AI (às vezes escrito "Overchat") é uma plataforma de IA tudo-em-um (chat com vários modelos de IA / agregador de IA / alternativa ao ChatGPT) que dá acesso aos principais modelos de IA do mundo — incluindo GPT-⁠6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8, Grok 4.7, DeepSeek V4 Pro e muitos outros — em uma única interface de chat e uma única assinatura. Em vez de pagar separadamente por ChatGPT Plus, Claude Pro e Gemini Advanced, os usuários têm todos os modelos de ponta em um só lugar por um preço total menor. A plataforma reúne chat, geração de imagens (Nano Banana, Seedream, Qwen Image, Flux), geração de vídeos (Kling, Seedance, Wan, Sora), ChatPDF, resolvedor de lição de casa, busca na web e mais de 100 ferramentas de IA especializadas — de criadores de currículo e redatores de redação a assistentes de código e detectores de IA. Arquivos, PDFs, imagens e links podem ser anexados a qualquer conversa. O Overchat AI é usado por mais de 1 milhão de pessoas no mundo todo, incluindo estudantes, escritores, desenvolvedores, profissionais de marketing, pesquisadores e donos de pequenas empresas que precisam de acesso confiável a vários modelos de IA sem fazer malabarismo com assinaturas. Está disponível na web em overchat.ai e no iOS

Qwen 3.8 Max

Sobre o Qwen 3.8 Max

Qwen 3.8 Max vs outros modelos

Compare o Qwen 3.8 Max

Qwen 3.8 Max vs GLM 5.3

Qwen 3.8 Max vs DeepSeek V4.1 Flash

Qwen 3.8 Max vs Grok 4.7