[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-qwen38-max-alibaba-pricing-and-performance-zh":3,"article-related-qwen38-max-alibaba-pricing-and-performance-zh":32,"series-model-release-1299c9a0-be8c-4b31-a0dc-0c9164cf1099":75},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":25,"views":29,"created_at":30,"published_at":31,"topic_cluster_id":11},"1299c9a0-be8c-4b31-a0dc-0c9164cf1099","qwen38-max-alibaba-pricing-and-performance-zh","Qwen3.8-Max 把價格壓下來了","\u003Cp data-speakable=\"summary\">阿里發布 Qwen3.8-Max-Preview，2.4T 參數、LMArena 進入第一梯隊，定價明顯低於 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fclaude\">Claude\u003C\u002Fa> Opus 5，開發者現在更在意它能不能穩定進入生產流程。\u003C\u002Fp>\u003Cp>阿里雲通義千問團隊在 2026 年 7 月 19 日放出 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fqianwen.aliyun.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Qwen3.8-Max-Preview\u003C\u002Fa>。這是 Qwen 系列目前規模最大的模型，參數量到 2.4 兆。它一出手就把兩件事擺上檯面：能力進到第一梯隊，價格卻壓得很低。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這種組合很少見。很多模型要嘛分數漂亮，要嘛價格漂亮。Qwen3.8-Max 想同時拿兩個分數。對每天都在算 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Ftoken\">Token\u003C\u002Fa> 成本的團隊來說，這比海報上的口號實在多了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>更直接一點說，阿里這次不是只補一個模型。它是在測試市場反應：如果頂級能力可以用更低成本買到，開發者還會不會只盯著少數閉源模型。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>指標\u003C\u002Fth>\u003Cth>Qwen3.8-Max-Preview\u003C\u002Fth>\u003Cth>對比對象\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>參數量\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>2.4T\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Qwen 系列最大規模\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>中國價格\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>輸入 12 元／百萬 Tokens，輸出 36 元／百萬 Tokens\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>隱式快取命中 1.5 元／百萬 Tokens\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>國際價格對比\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>輸入約為 Claude Opus 5 的 40%\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Claude Opus 5\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>國際價格對比\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>輸出約為 Claude Opus 5 的 24%\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Claude Opus 5\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>發布日期\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>2026-07-19\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>阿里雲通義千問團隊\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>榜單成績為什麼會被放大檢視\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這次最先引爆討論的地方，在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Flmarena.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LMArena\u003C\u002Fa> 的表現。阿里和測評社群都在強調，它已經進入全球第一梯隊，和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Anthropic\u003C\u002Fa> 的 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fnews\u002Fclaude-opus-4\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude Opus 5\u003C\u002Fa> 等頂級模型正面對照。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786149189506-m2ez.png\" alt=\"Qwen3.8-Max 把價格壓下來了\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>榜單本身不是全部，但它很會放大市場情緒。因為大家都知道，真正能進生產環境的模型，不只要會答題，還要能處理長任務、工具調用、程式碼和多模態資料。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Qwen3.8-Max 的宣傳\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fmodel-y-l-us-launch-buyer-details-zh\">重點\u003C\u002Fa>也放在這裡。它不是只拿單一 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fbenchmark\">benchmark\u003C\u002Fa> 的高分，而是把編程、專業工作、長程任務和多模態一起拉上來。這種做法比較像在告訴你：我不是只會考試，我也能上班。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>2.4T 參數，屬於超大規模模型\u003C\u002Fli>\u003Cli>文本、程式碼、長任務、多模態都被拿來測\u003C\u002Fli>\u003Cli>價格直接壓到頂級閉源模型以下\u003C\u002Fli>\u003Cli>預覽版已可透過 API 使用\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>實測裡，它到底做了什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>量子位的實測裡，Qwen3.8-Max 先被丟進編程任務。測試要求它從零生成一個可運行的 AI 資訊網頁，內容包含頁面結構、互動邏輯、資料展示、技術限制和驗收標準。結果大約 5 分鐘後，它交出了一個接近正式交付的專案。\u003C\u002Fp>\u003Cp>更有意思的是，它不是只輸出程式碼。它還把開發流程整理得很完整，包含需求拆解、技術選型、專案結構、功能實作、問題紀錄和驗收步驟。這種輸出方式，對工程團隊很有感，因為它比較像一個能協作的同事，不像只會吐字的聊天機器人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這裡可以借用一句 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sam Altman\u003C\u002Fa> 的話：\u003Cblockquote>\u003Cp>“The future will be built by people who can use AI as a tool.” —— Sam Altman\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>這句話放在這裡很合適。Qwen3.8-Max 的價值，不在於替你寫幾行程式，而在於把一段原本很碎的工作，壓成一次可驗證的交付。\u003C\u002Fp>\u003Cp>另一個測試更能看出差距。作者把一篇幾十頁的論文丟給它，問題需要同時參考正文、表格和附錄。Qwen3.8-Max 在幾十秒內給出結論，還能解釋平均值和困難子集為什麼會得出不同答案。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這代表它的強項不只是「看得懂」，而是「能串起來」。長文本場景最怕模型只抓局部資訊，最後答案看似流暢，實際上漏掉關鍵條件。這次的實測，至少顯示它在這塊有進步。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>它和其他模型差在哪裡\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果只看價格，差異已經很明顯。阿里公開的中國定價是輸入 12 元、輸出 36 元，每百萬 Tokens。隱式快取命中只要 1.5 元。拿國際價格來看，它的輸入成本約是 Claude Opus 5 的 40%，輸出成本約是 24%。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786149195418-i7ba.png\" alt=\"Qwen3.8-Max 把價格壓下來了\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>這個差距會直接影響產品設計。很多團隊不是不想用頂級模型，而是成本算下去太痛。尤其是客服、搜尋、資料整理、程式輔助這類高頻場景，Token 一多，帳單就很誠實。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以真正的問題不是「便宜就好」或「貴就好」。問題是，模型能不能在可接受成本內，完成那些原本只有高價模型才做得好的任務。Qwen3.8-Max 想切的就是這個區間。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>編程：能從零交付專案，還能自查和修 bug\u003C\u002Fli>\u003Cli>長文本：能把正文、表格、附錄一起分析\u003C\u002Fli>\u003Cli>多模態：能處理接近 70 分鐘的影片播客\u003C\u002Fli>\u003Cli>成本：明顯低於 Claude Opus 5\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>影片測試也很有代表性。它面對的是一段接近 70 分鐘的播客內容，需要按主題生成時間軸，還要標出原始片段。模型最後不只分出了話題，還把時間戳對上了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這種能力對研究、內容整理、競品分析都很實用。你不用再人工一段段聽，也不用一邊看字幕一邊做筆記。模型如果穩定，能省下的時間很可觀。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>阿里為什麼要把價格壓低\u003C\u002Fh2>\u003Cp>從商業角度看，阿里的策略很清楚。先用能力證明\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fanthropic-hiring-custom-chip-design-team-zh\">自己\u003C\u002Fa>，再用價格把使用門檻拉下來。\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fqwen\">Qwen\u003C\u002Fa> 這條線一直都走這種路線，但這次更直接，因為它已經開始正面碰到最頂級的閉源產品。\u003C\u002Fp>\u003Cp>阿里公開提到，自 2023 年開源以來，Qwen 已經累計開源 400 多個模型，衍生模型超過 20 萬個，累計下載量突破 10 億次。這些數字很重要，因為它說明 Qwen 不是單一產品，而是一整套持續推進的模型家族。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果把時間軸拉長，從 Qwen3 到 Qwen3.5，再到 Qwen3.8，路線其實很一致。每次更新都把可用場景往前推一點，從基礎推理擴到編程、專業工作、多模態理解，這次再往端到端交付靠近一步。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也解釋了為什麼這次會引起這麼多討論。開發者在意的是能不能省錢又能幹活，企業在意的是能不能穩定接入業務，研究者在意的是它有沒有真的跨過真實任務門檻。Qwen3.8-Max 在預覽版階段，答案偏正面。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>接下來該盯什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>現在最該看的，不是宣傳圖上的分數，而是它在真實專案裡的穩定性。預覽版再強，也要看長鏈路任務、複雜工具調用和大規模並發時，會不會掉速、出錯或漂移。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你是開發者，現在最實際的做法不是圍觀，而是去 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.qianwen.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">千問 AI 平台\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fchat.qwen.ai\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">QwenStudio\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fqwenwork.cn\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">千問辦公\u003C\u002Fa> 試一次你自己的任務。把最花時間的那段工作丟給它，看它是只會講，還是真的能做。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果正式版還能維持這個價格和完成度，很多團隊會重新算一次模型預算。到那時，問題就會\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fkitesurf-turns-workers-into-agent-browser-zh\">變成\u003C\u002Fa>：哪個模型真的值得進你的生產流程。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這波對台灣開發者的意義\u003C\u002Fh2>\u003Cp>台灣團隊很常卡在一個現實問題：想用高階 LLM，但預算有限。Qwen3.8-Max 這種定價，會讓一些原本只敢做 Demo 的專案，開始有機會進到內部工具或正式產品。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得這才是它真正值得看的地方。不是又多了一個大模型，而是市場上又多了一個能把「效果」和「成本」一起談的選項。對工程團隊來說，這種選項越多，產品決策就越好做。\u003C\u002Fp>\u003Cp>接下來 30 天，最值得觀察的是三件事：API 穩定度、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002F長上下文\">長上下文\u003C\u002Fa>表現、以及實際延遲。只要這三項沒掉太多，Qwen3.8-Max 就不只是新聞，而會變成很多團隊的預設候選。\u003C\u002Fp>","阿里發布 Qwen3.8-Max-Preview，2.4T 參數、LMArena 進入第一梯隊，定價明顯低於 Claude Opus 5，開發者現在更在意它能不能穩定進入生產流程。","zhuanlan.zhihu.com","https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2067604315905306959",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786149189506-m2ez.png","model-release","zh","3531feda-a023-4b38-9f1c-69f6b1a37f8e",[17,18,19,20,21,22,23,24],"Qwen3.8-Max","阿里雲","通義千問","Claude Opus 5","LMArena","大模型定價","多模態模型","LLM",[26,27,28],"Qwen3.8-Max-Preview 以 2.4T 參數和第一梯隊榜單成績，直接把市場注意力拉到阿里身上。","它的核心賣點是能力和價格一起下來，對高頻 API 使用者特別有吸引力。","真正要觀察的不是宣傳分數，而是預覽版能否在真實專案裡保持穩定。",0,"2026-08-08T00:32:52.987339+00:00","2026-08-08T00:32:52.974+00:00",{"tags":33,"relatedLang":34,"relatedPosts":38},[],{"id":15,"slug":35,"title":36,"language":37},"qwen38-max-top-tier-claude-comparison-en","Qwen3.8-Max pushes Alibaba into the top 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