Qwen 3.8 Max
O Qwen3.8-Max é o maior modelo da Alibaba, lançado na API internacional em 02/08/2026, com 2,4 trilhões de parâmetros, 95 bilhões ativos por token, e é o primeiro da linha Max com pesos abertos. Na API custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 6 de saída na região de Singapura, com janela de 1 milhão de tokens. Na tabela da própria Alibaba, ele fica atrás do Claude Fable 5 na maior parte das provas de agente e lidera as de imagem, documento e vídeo.
O Qwen 3.8 Max em números oficiais
Dados publicados pelo fabricante na documentação e no anúncio. Fonte de cada um no fim da página.
- Fabricante
- Alibaba (equipe Qwen)
- Identificador na API
qwen3.8-max; versão fixaqwen3.8-max-0902, de 02/09/2026- Lançamento
- 02/08/2026 na API internacional (blog datado de 03/08/2026, horário de Pequim)
- Pesos
- abertos no Hugging Face (
Qwen3.8-2.4T-A95B), sob a licença Qwen3.8-Max - Tamanho
- 2,4 trilhões de parâmetros, 95 bilhões ativos (10 de 512 especialistas por token, mais 1 compartilhado)
- Entrada
- US$ 2 por milhão de tokens em Singapura; US$ 1,65 em Pequim, Hong Kong, Frankfurt, Tóquio e Virgínia
- Saída (inclui raciocínio)
- US$ 6 por milhão em Singapura; US$ 4,951 nas outras regiões
- Leitura de cache
- US$ 0,25 (cache implícito) ou US$ 0,17 (explícito), por milhão, na QwenCloud
- Escrita de cache explícito
- US$ 2,50 por milhão
- Em lote (Batch)
- metade do preço, mas para este modelo só na região de Pequim
- Janela de contexto
- 1 milhão de tokens, preço único
- Resposta máxima
- 131 mil tokens, com até 262 mil de raciocínio
- Raciocínio
- ligado por padrão e desligável na API; esforço low, medium ou xhigh (padrão xhigh)
- Entrada e saída
- entra texto, imagem e vídeo; sai texto (os pesos abertos só aceitam texto)
- Conhecimento confiável
- data não publicada pela Alibaba
- Onde roda
- QwenCloud e Alibaba Cloud Model Studio, Qwen Studio e, com os pesos, em vLLM, SGLang ou TokenSpeed
Onde o Qwen 3.8 Max vai bem, onde fica atrás e para quem serve
Onde vai bem
- Imagem, documento e vídeo: na tabela multimodal da Alibaba, tem a maior nota em 36 de 55 provas, como OmniDocBench 1.5 (92,1) e VideoMMMU (88,7).
- Trabalho profissional: lidera PRBench-Finance (58,3), PLawBench (73,2) e HealthBench (60,2) na tabela de texto do fabricante.
- Seguir instrução e pesquisar: 82,8 no IFBench e 81,9 no WideSearch, as maiores notas dessas linhas na mesma tabela.
- Saída barata para o porte: US$ 6 por milhão de tokens, 40% menos que os US$ 10 do Claude Sonnet 5.5 e do GPT-6.1 Sol, com a mesma entrada de US$ 2.
- Pesos abertos: é a primeira vez que a Alibaba libera um modelo da linha Max. Dá para rodar em servidor próprio e ajustar com dado da empresa.
Onde fica atrás
- Atrás dos líderes fechados em programação: 56,6 no DeepSWE 1.1 contra 73,0 do GPT-5.6 Sol, e 67,7 no SWE-bench Pro contra 80,0 do Claude Fable 5, nos números da própria Alibaba.
- Perde para o vizinho aberto: na tabela publicada pela Z.ai, o GLM-5.3 tem nota maior nas 12 provas em que os dois aparecem, e custa US$ 1,40 e US$ 4,40.
- Os pesos não são o produto da API: a versão para baixar só aceita texto e sempre raciocina; imagem e modo sem raciocínio ficam na API.
- Pesado para rodar em casa: cerca de 4,89 TB em BF16 e 2,50 TB em FP8, sem recomendação de hardware publicada.
- Ferramentas e conhecimento difícil: 72,5 no Toolathlon Verified e 56,2 no HLE com ferramentas, abaixo de Opus 4.8, Fable 5 e GPT-5.6 Sol na tabela da Alibaba.
Para quem faz sentido
- Leitura de documento longo com tabela e gráfico, como relatório financeiro de mais de 200 páginas, e análise de vídeo longo: é onde a tabela da Alibaba mais favorece o modelo.
- Agente de escritório em várias etapas, com contrato, planilha e relatório, pela API compatível com OpenAI e Anthropic.
- Aplicação que gera muito texto, como relatório e resumo em volume, em que a saída a US$ 6 pesa menos que nos fechados do mesmo andar.
- Empresa que quer um modelo de grande porte sem depender de API e tem, ou aluga, infraestrutura para alguns terabytes de pesos.
Quando escolher outro
- Agente de programação longo em que cada ponto conta: Fable 5 e GPT-5.6 Sol marcam mais no DeepSWE e no SWE-bench Pro, mesmo na tabela da Alibaba.
- Volume alto de tarefa simples: o Qwen3.8-Flash, da mesma casa, custa US$ 0,15 e US$ 0,47 por milhão.
- Exigência de que a inferência fique na Europa ou nos Estados Unidos: nessas regiões o modelo só roda no escopo Global.
- Processamento em lote fora da China: o desconto de 50% para o Qwen3.8-Max só vale na região de Pequim.
O que a Alibaba publicou no lançamento
O Qwen3.8-Max chegou à API internacional da Alibaba Cloud em 02/08/2026. A novidade maior não é a nota: é a primeira vez que um modelo da linha Max ganha pesos abertos, com primeiro envio dos arquivos ao Hugging Face em 09/08/2026. É um modelo de especialistas, com 10 dos 512 trabalhando em cada token, mais 1 compartilhado, sobre a arquitetura do Qwen3.5.
A tabela de texto do anúncio tem 31 provas contra Claude Opus 4.8, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol e o Qwen3.7-Max. O Qwen3.8-Max tem a melhor nota em 7 delas, uma empatada; o Fable 5, em 15. Duas ressalvas: os rivais já têm versões mais novas, lançadas entre 01/09 e 29/09/2026, e várias provas são internas da Alibaba, como QwenSWEBench e CoWorkBench.
| Qwen3.8-Max Alibaba | Fable 5 Anthropic | GPT-5.6 Sol OpenAI | Opus 4.8 Anthropic | Qwen3.7-Max Alibaba | |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 terminal |
86,6 | 84,6 | 88,8 | 84,6 | 74,5 |
| SWE-bench Pro programação |
67,7 | 80,0 | 64,6 | 69,2 | 60,6 |
| DeepSWE 1.1 programação de longo prazo |
56,6 | 70,0 | 73,0 | 59,0 | 21,6 |
| FrontierSWE programação |
73,5 | 88,8 | não publicado | 70,0 | 40,7 |
| PaperBench reproduzir artigo científico em código |
93,0 | 88,8 | 90,5 | 80,3 | 64,8 |
| JobBench trabalho profissional |
53,4 | 57,4 | 45,4 | 48,4 | 31,3 |
| Toolathlon Verified uso de ferramentas |
72,5 | 77,9 | 74,9 | 76,2 | 49,7 |
| WideSearch pesquisa ampla na web |
81,9 | 81,2 | não publicado | 72,9 | 75,2 |
| HLE com ferramentas conhecimento difícil |
56,2 | 64,5 | 58,0 | 57,9 | 53,5 |
| IFBench seguir instruções |
82,8 | 63,5 | 72,7 | 62,2 | 79,1 |
| PRBench-Finance finanças |
58,3 | 55,8 | 55,5 | 51,9 | 46,8 |
| GPQA Diamond ciência |
92,6 | 92,6 | 94,1 | 92,0 | 92,4 |
Números do blog de lançamento e do cartão no Hugging Face, como a Alibaba publicou, sem o sinal de porcentagem. Segundo a Alibaba, os resultados do Fable 5 podem ter usado fallback. "Não publicado" são células vazias na tabela original. O ponto marca o melhor de cada linha.
Pesos abertos: o que isso muda para uma empresa
Com os pesos, o modelo roda em servidor próprio ou alugado. O prompt não sai da sua rede, o modelo não some se a API mudar de preço, e o ajuste fino com dado da empresa fica com você. A Alibaba indica vLLM, SGLang e TokenSpeed para servir.
Mas a versão aberta não é igual à da API: só aceita texto, sempre raciocina e tem 262.144 tokens de contexto nativo, extensível até 1.010.000. Imagem, vídeo, modo sem raciocínio e ferramentas embutidas ficam na API. E o porte pesa: cerca de 4,89 TB em BF16 e 2,50 TB em FP8.
A licença Qwen3.8-Max libera o uso comercial e põe duas condições, que só alcançam operações grandes:
- Pode usar, copiar, modificar, ajustar, hospedar e vender de graça, mantendo o aviso de copyright, sem garantia de nenhum tipo.
- Produto comercial com mais de 100 milhões de usuários ativos por mês, ou mais de US$ 20 milhões de receita mensal, tem que exibir o nome do modelo de forma destacada.
- Quem vende o modelo como serviço, ou vende um assistente de IA para programação ou escritório, e fatura mais de US$ 50 milhões em 12 meses precisa de licença à parte com o Qwen.
- Uso interno, que não entrega o modelo, as respostas ou a capacidade dele a terceiros, fica fora da segunda condição.
Dados e regiões na API oficial
A documentação do Model Studio diz que a Alibaba Cloud nunca usa os dados do cliente para treinar modelos. A região define onde o dado fica guardado; o escopo de implantação, onde a inferência roda. Singapura usa o escopo Internacional e Pequim, o da China continental. Em Frankfurt, Tóquio, Hong Kong e Virgínia, o Qwen3.8-Max só está no escopo Global, sem fronteira geográfica, e a própria Alibaba recomenda escopo com fronteira a quem tem exigência de conformidade.
Preço: o Qwen3.8-Max na API contra os vizinhos
Pela API, o Qwen3.8-Max empata na entrada com o Claude Sonnet 5.5 e o GPT-6.1 Sol, US$ 2, e cobra 40% menos na saída. O GLM-5.3, também aberto, sai 30% mais barato na entrada e cerca de 27% na saída. Nenhum fabricante pôs os cinco na mesma tabela; as notas independentes ficam no topo desta página.
| Qwen3.8-Max Alibaba | GLM-5.3 Z.ai | Kimi K3 Moonshot | Sonnet 5.5 Anthropic | GPT-6.1 Sol OpenAI | |
|---|---|---|---|---|---|
| Entrada | US$ 2 | US$ 1,40 | US$ 3 | US$ 2 | US$ 2 |
| Saída | US$ 6 | US$ 4,40 | US$ 15 | US$ 10 | US$ 10 |
| Leitura de cache | US$ 0,25 ou US$ 0,17 | US$ 0,26 | US$ 0,30 | US$ 0,20 | US$ 0,10 |
| Janela de contexto | 1 milhão | 1 milhão | 1.048.576 | 1 milhão | 1.050.000 |
| Pedido longo | preço único | preço único | preço único | preço único | entrada em dobro acima de 272 mil |
| Pesos para baixar | sim | sim | sim | não | não |
Preço padrão; o do Qwen3.8-Max é o da região de Singapura, e o cache dele é o implícito ou o explícito. Documentação da Alibaba Cloud, da Z.ai, da Moonshot, da Anthropic e da OpenAI consultada em 01/10/2026.
Como testar antes de adotar
Comece pela API em Singapura, que dá 1 milhão de tokens grátis por 90 dias. Rode dez tarefas reais no Qwen3.8-Max e no modelo atual, compare acerto e custo por tarefa e teste também os esforços medium e low, mais econômicos que o padrão xhigh. Se a tarefa for só de texto e o dado não puder sair de casa, aí vale orçar servidor para os pesos.
Exemplos de uso do Qwen 3.8 Max
Um relatório financeiro de mais de 200 páginas, com tabelas e gráficos, vira um resumo estruturado. A Alibaba mostra esse uso no lançamento, e o modelo tem 92,1 no OmniDocBench 1.5, a maior nota da tabela multimodal dela.
Horas de gravação de reunião ou de atendimento viram um índice de pessoas, eventos e horários. A Alibaba diz que o modelo trabalha com vídeo de mais de 100 horas, e ele marca 88,7 no VideoMMMU nos números dela.
Os pesos rodam com vLLM ou SGLang na rede da empresa; uso interno, sem oferecer o modelo a terceiros, fica fora das condições da licença. O blog cita uma revisão que achou 1.284 cláusulas relevantes em menos de uma hora; é caso do fabricante.
Onde o Qwen 3.8 Max se destaca e onde fica atrás, pelos números
O Qwen 3.8 Max tem resultado publicado em 18 provas compiladas pela Epoch AI. A régua aqui é a geração: a posição dele entre os modelos lançados entre 05/11/2025 e 31/10/2026 que fizeram a mesma prova. Contra o acervo inteiro, que tem modelos de 2023, um lançamento recente fica no topo de quase tudo, e isso não diz nada.
Onde se destaca
Provas em que fica no terço de cima da própria geração.
Onde fica atrás
Provas em que fica na metade de baixo da própria geração.
Ver as 18 provas, uma a uma
| Prova | Nota | Na geração | No geral | Recorde da prova |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 92,7% | 22º / 81 | 22º / 173 | 96,4% Gemini 4 Argon |
| AIME 2024 e 2025 (OTIS) | 100,0% | 1º / 83 (empatado com 11) | 1º / 168 | 100,0% GPT-5.5 |
| Dtbench | 92,0% | 29º / 69 | 29º / 148 | 98,9% Claude Opus 5.5 |
| Lmca | 46,24 | 30º / 69 | 30º / 121 | 68,23 Claude Opus 5.5 |
| CritPt | 20,0% | 25º / 79 | 25º / 112 | 32,3% GPT-5.6 Sol |
| SciCode | 53,2% | 38º / 76 | 38º / 104 | 66,9% Claude Opus 5.5 |
| Frontiermath Tiers 1 3 V2 | 74,7% | 21º / 68 | 21º / 86 | 93,7% GPT-6 Astra |
| WebDev Arena | 1.671 | 10º / 75 | 10º / 82 | 1.820 Claude Opus 5.5 |
| SimpleQA Verified | 47,3% | 30º / 64 | 33º / 81 | 76,0% Gemini 4 Argon |
| Xadrez (problemas) | 46,0% | 23º / 64 (empatado com 1) | 24º / 80 | 76,0% GPT-6 Astra |
| Enigmas de jogo | 38,0% | 16º / 62 | 16º / 77 | 84,0% GPT-6 Astra |
| ProofBench | 58,0% | 21º / 70 (empatado com 2) | 21º / 74 | 100,0% Claude Fable 5.1 |
| Frontiermath Tier 4 V2 | 46,3% | 20º / 58 (empatado com 2) | 20º / 67 | 100,0% GPT-6.1 Sol |
| Apex Agents | 63,3% | 11º / 49 | 11º / 50 | 82,4% Gemini 4 Argon |
| Gdp Pdf | 23,2% | 18º / 37 | 18º / 37 | 35,0% GPT-6.1 Sol |
| Furniture Assembly | 20,0% | 34º / 34 | 34º / 34 | 83,3% Claude Opus 5.5 |
| DeepSWE | 57,5% | 15º / 26 | 15º / 26 | 74,1% GPT-6 Astra |
| FrontierSWE | 17,8% | 18º / 20 | 18º / 20 | 65,5% GPT-6 Astra |
Em cada prova vale o melhor nível de esforço que o modelo fez, como no ranking. Fonte das notas: Epoch AI, sob CC BY 4.0.
Com quem comparar o Qwen 3.8 Max
Os modelos de outros laboratórios mais próximos em capacidade e lançados na mesma época, no máximo dois por laboratório. Clique em qualquer um para ver a página dele.
| Modelo | Laboratório | ECI | ELO | LiveBench | Lançamento |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.7 Flash | Google DeepMind | 157,22 | 1.551 | 78,8 | 13/08/2026 |
| Gemini 3.8 Flash | Google DeepMind | 157,20 | 1.551 | 75,8 | 02/09/2026 |
| Qwen 3.8 Max | Alibaba | 156,88 | 1.536 | 78,5 | 02/08/2026 |
| Muse Spark 1.3 | Meta AI | 156,76 | 1.528 | 81,6 | 02/09/2026 |
| GPT-5.3 Codex | OpenAI | 156,76 | n/d | n/d | 05/02/2026 |
| GPT-5.4 | OpenAI | 156,72 | 1.519 | 78,0 | 05/03/2026 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | 156,36 | 1.491 | 76,0 | 30/06/2026 |
Qwen 3.8 Max ou Muse Spark 1.3?
O Muse Spark 1.3 é o modelo de outro laboratório mais próximo do Qwen 3.8 Max em capacidade. Nas 14 provas que os dois fizeram, o placar é este:
| Prova | Qwen 3.8 Max | Muse Spark 1.3 |
|---|---|---|
| Enigmas de jogo | 38,0% | 25,0% |
| FrontierSWE | 17,8% | 25,8% |
| CritPt | 20,0% | 26,0% |
| Xadrez (problemas) | 46,0% | 37,0% |
| Gdp Pdf | 23,2% | 27,6% |
| Lmca | 46,24 | 53,87 |
| SciCode | 53,2% | 59,7% |
| Apex Agents | 63,3% | 57,8% |
| Dtbench | 92,0% | 96,5% |
| WebDev Arena | 1.671 | 1.652 |
Placar sem peso: cada prova conta um ponto, seja de matemática, seja de programação. O ponto marca quem foi melhor em cada linha.
Quanto o Qwen 3.8 Max custa para entregar cada tarefa
Preço por token é o que está na tabela; custo por tarefa é o que chega na fatura, porque depende de quantos tokens o modelo gasta. Cada ponto é um nível de esforço, publicado por quem rodou a prova e compilado pela Epoch AI. Quanto mais para cima e para a esquerda, mais nota por dólar.
FrontierSWE
A escala de nota não começa em zero.
Os outros modelos da Alibaba
Os modelos do mesmo laboratório mais próximos no tempo, do mais novo para o mais antigo.
| Modelo | Lançamento | ECI | ELO | LiveBench | Acesso |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash | 26/08/2026 | sem ECI | n/d | n/d | API access |
| Qwen 3.8 27B | 14/08/2026 | 151,55 | 1.502 | 75,3 | Open weights (unrestricted) |
| Qwen 3.8 Max | 02/08/2026 | 156,88 | 1.536 | 78,5 | API access |
| Qwen3.7 Flash | 27/07/2026 | 144,64 | n/d | n/d | API access |
| Qwen3.7-Plus | 02/06/2026 | 147,30 | 1.510 | n/d | API access |
| Qwen3.7-Max | 19/05/2026 | 153,83 | 1.530 | 73,1 | API access |
| Qwen 3.6 Flash | 27/04/2026 | 143,05 | n/d | n/d | Unknown |
| Qwen3.6 27B | 22/04/2026 | 146,48 | n/d | 64,0 | Open weights (unrestricted) |
| Qwen 3.6 Max (Preview) | 20/04/2026 | 149,24 | 1.488 | n/d | Unknown |
Já usou o Qwen 3.8 Max? Dê sua nota
Opinião de quem usa, não medição: a nota fica separada do ranking e não mexe na posição de ninguém. Um voto por navegador, sem cadastro, e dá para trocar a nota depois.
O que as pessoas perguntam sobre o Qwen 3.8 Max
Quanto custa o Qwen 3.8 Max?
Na API da Alibaba Cloud em Singapura, US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 6 de saída, com preço único até 1 milhão de tokens. Nas outras regiões, US$ 1,65 e US$ 4,951. Os pesos são gratuitos, mas rodar o modelo exige infraestrutura grande.
O Qwen 3.8 Max é de código aberto?
Os pesos saíram no Hugging Face como Qwen3.8-2.4T-A95B, sob a licença Qwen3.8-Max, que permite uso comercial sem pagar à Alibaba. Só operações grandes têm condições: o nome do modelo na tela acima de 100 milhões de usuários mensais ou US$ 20 milhões de receita mensal, e licença à parte para quem vende o modelo como serviço, ou assistente de programação ou escritório, acima de US$ 50 milhões em 12 meses.
A versão aberta é igual à da API?
Não. Os pesos abertos só aceitam texto, sempre raciocinam e têm 262.144 tokens de contexto nativo. A API acrescenta imagem e vídeo, modo sem raciocínio, 1 milhão de tokens por padrão e ferramentas embutidas.
O Qwen 3.8 Max é melhor que o Claude e o GPT?
Na tabela de texto da própria Alibaba, com 31 provas, ele tem a melhor nota em 7 (uma empatada) e o Claude Fable 5 em 15. Nas provas de imagem, documento e vídeo, lidera 36 de 55. Modelos mais novos, como Claude Opus 5.5 e GPT-6.1 Sol, não estão na comparação; as notas independentes ficam no topo desta página.
Meus dados ficam seguros na API da Alibaba?
A Alibaba Cloud diz que nunca usa os dados do cliente para treinar modelos. Mas em Frankfurt, Tóquio, Hong Kong e Virgínia a inferência do Qwen3.8-Max só roda no escopo Global, sem fronteira geográfica. Para dado sensível, a saída é rodar os pesos na própria infraestrutura.
Qual a posição do Qwen 3.8 Max no ranking de IA?
No AI Benchmark da ROO3, ordenado pelo ECI da Epoch AI, o Qwen 3.8 Max está em 20º lugar entre 267 modelos, com ECI de 156,88. O ECI é um índice composto que junta vários benchmarks difíceis numa escala só. A posição muda quando sai modelo novo, e a página é apurada seis vezes por dia.
O Qwen 3.8 Max é melhor que o Muse Spark 1.3?
Nas 14 provas que os dois fizeram e que a Epoch AI compilou, o Qwen 3.8 Max fica à frente em 6, atrás em 6 e empata em 2. É uma comparação prova a prova, sem peso: uma vitória em matemática conta igual a uma em programação. Para escolher entre os dois, vale olhar as provas que se parecem com o seu uso.
Em que o Qwen 3.8 Max vai melhor?
Comparado aos modelos da mesma geração (lançados até 9 meses antes e até 3 meses depois dele), os melhores resultados relativos do Qwen 3.8 Max são: AIME 2024 e 2025 (OTIS) (1º de 83); WebDev Arena (10º de 75); Apex Agents (11º de 49). A régua é a posição entre os modelos daquela época que fizeram a mesma prova.
De onde vêm os números desta página?
Das mesmas três fontes do ranking, todas com licença aberta: Epoch AI (ECI e provas individuais, CC BY 4.0), Arena (ELO de preferência humana, CC BY 4.0) e LiveBench (média geral, CC BY-SA 4.0). A ROO3 não mede modelo nenhum. Quando a página traz número publicado pelo próprio fabricante, ele aparece na análise escrita, dito como sendo do fabricante, e nunca entra no ranking.
De onde vem cada número
- Qwen, blog de lançamento do Qwen3.8-Max
- Qwen, cartão do Qwen3.8-2.4T-A95B no Hugging Face (arquitetura e benchmarks)
- Qwen, licença Qwen3.8-Max
- QwenCloud, página do Qwen3.8-Max (cache e limites)
- Alibaba Cloud Model Studio, tabela de preços
- Alibaba Cloud Model Studio, lançamentos de modelos
- Alibaba Cloud Model Studio, regiões e escopos de implantação
- Alibaba Cloud Model Studio, cache de contexto
- Alibaba Cloud Model Studio, processamento em lote
- Alibaba Cloud Model Studio, modo de raciocínio
- Alibaba Cloud Model Studio, segurança e privacidade
- Z.ai, cartão do GLM-5.3 no Hugging Face (tabela com o Qwen3.8-Max)
- Z.ai, tabela de preços
- Kimi API, tabela de preços
- Anthropic, tabela de preços (documentação)
- OpenAI, tabela de preços da API
- OpenAI, página do GPT-6.1 Sol (documentação)
Epoch AI, "AI Benchmarking Hub". Publicado em epoch.ai. Dados sob licença CC BY 4.0, reordenados por roo3.co.
Leaderboard da Arena (LMArena), do dataset público lmarena-ai/leaderboard-dataset no Hugging Face, sob licença CC BY 4.0. Não somos afiliados à Arena.
LiveBench, da equipe do LiveBench, publicado em livebench.ai sob licença CC BY-SA 4.0. A média geral é recalculada por roo3.co com a mesma conta do site (média das categorias), e esses números seguem sob CC BY-SA 4.0. Não somos afiliados ao LiveBench.
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