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Qwen3.8 Max (0902)

RaisonnementPoids fermésModels.dev
Intelligence
33,7
Rang 90 sur 768 modèles mesurés
Coding
76,2
Rang 21 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
36,7 t/s
Rang 404 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
3 $
Rang 537 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
984 k
Rang 585 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
10,02 $
Rang 215 sur 218 modèles mesurés

Qwen3.8 Max (0902) obtient 33,7 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 90e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont GLM-5.2 (33,7), Muse Spark 1.1 (Xhigh) (33,7) et Gemini 3.5 Flash (33,6). À 3 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que Gemini 3.5 Flash (3,38 $), plus cher que GLM-5.2 (2,15 $) et Muse Spark 1.1 (Xhigh) (2 $). Avec 36,7 t/s en sortie, il est plus lent que GLM-5.2 (81,1 t/s), Muse Spark 1.1 (Xhigh) (218 t/s) et Gemini 3.5 Flash (180 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence33,7
Rang 90 sur 768 modèles mesurés
Coding76,2
Rang 21 sur 299 modèles mesurés
Agentic56,0
Rang 4 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité45,0
Rang 51 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations47,3
Rang 62 sur 241 modèles mesurés
Juridique41,0
Rang 77 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine40,8
Rang 52 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie39,3
Rang 68 sur 240 modèles mesurés
Économie44,2
Rang 74 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
FrontierCode 2.023,4 %
Rang 16 sur 28 modèles mesurés
Terminal-Bench-Science11,9 %
Rang 13 sur 28 modèles mesurés
HLE-Diamond24,0 %
Rang 17 sur 28 modèles mesurés
CritPt v251,4 %
Rang 19 sur 28 modèles mesurés
AutomationBench-AA56,2 %
Rang 19 sur 28 modèles mesurés
GDP.pdf (tous critères)22,8 %
Rang 11 sur 28 modèles mesurés
GPQA Diamond92,8 %
Rang 28 sur 620 modèles mesurés
HLE43,1 %
Rang 65 sur 681 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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