Qwen 3.7 Max: มีจำนวนพารามิเตอร์ 2.4 ล้านล้าน มากกว่า Kimi K3 หรือไม่?

สรุปย่อ: Qwen3.8-Max ของ Alibaba (พรีวิว, พารามิเตอร์ 2.4 ล้านล้าน, มัลติโหมดรับภาพ/วิดีโอ/เอกสาร) แข่งขันกันอย่างสูสีกับ Kimi K3 ของ Moonshot AI (พารามิเตอร์ 2.8T, weights แบบเปิดเร็วๆ นี้, บริบท 1M) Qwen3.8-Max โดดเด่นด้านมัลติโหมดและงานผลิตภาพ พร้อมราคาพรีวิวราว ~10% ของอัตรามาตรฐาน ขณะที่ Kimi K3 นำหน้าบางเบนช์มาร์กแบบเปิดและความเปิดกว้างโดยรวม

ทั้งสองเป็นโมเดลแนวหน้าใช้งานได้วันนี้ผ่าน API สำหรับการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้และคุ้มค่า CometAPI มอบการเข้าถึง Qwen อย่างไร้รอยต่อด้วยเอ็นด์พอยน์ต์ที่เข้ากันกับ OpenAI ราคาแข่งขัน และการสเกลที่ง่ายสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจ

ประเด็นสำคัญ:

• ขนาดและความสามารถ: จาก โพสต์บน X Qwen3.8-Max นำการรองรับมัลติโหมดแบบเนทีฟ (ภาพ วิดีโอ เอกสาร) มาสู่โมเดลขนาด 2.4T; Qwen3.7-Max โดดเด่นในงานโค้ดแบบเอเยนต์และงานระยะยาว
• ราคาและการเข้าถึง: Qwen3.8-Max มีอัตรา API ที่แข่งขัน (~$2.50/$7.50 ต่อ 1M input/output มักมีส่วนลด); พรีวิว Qwen 3.8 ด้วยอัตราลดผ่าน Token Plan/Qoder
• เทียบกับ Kimi K3: Kimi K3 (2.8T, weights แบบเปิด 27 กรกฎาคม 2026) มัก เฉือนในเบนช์มาร์ก แต่ Qwen แข็งแกร่งกว่าในมัลติโหมดและการผสานระบบนิเวศ; Qwen ถูกกว่าในหลายกรณี API
• เข้าถึงวันนี้: พรีวิวบน Alibaba Cloud/Token Plan/Qoder ด้วยอัตราลด; เข้ากันได้กับ API ของ OpenAI/Anthropic
• ข้อดีเชิงปฏิบัติ: เหมาะกับงานฟูลสแตก, ระบบอัตโนมัติสำนักงาน, วิเคราะห์วิดีโอ, และเวิร์กโฟลว์เอเยนต์

Qwen 3.8 Max คืออะไร?

Qwen 3.8 Max ซึ่งเปิดตัวพรีวิวในชื่อ Qwen3.8-Max-Preview คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แฟลกชิปล่าสุดของทีม Qwen จาก Alibaba ประกาศที่ World AI Conference ในเซี่ยงไฮ้ราววันที่ 19 กรกฎาคม 2026 เป็นก้าวกระโดดด้านขนาดจากซีรีส์ Qwen 3.7

สเปกหลัก

• พารามิเตอร์: รวม 2.4 ล้านล้าน — เป็นหนึ่งในโมเดลที่ใหญ่ที่สุดที่เปิดเผยต่อสาธารณะ เป็นรองเพียง Kimi K3 ที่ ~2.8T
• สถาปัตยกรรม: Sparse Mixture-of-Experts (MoE) เปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียงบางส่วนต่อโทเคน เพื่อสมดุลพลังกับประสิทธิภาพ (จำนวนพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานต่อโทเคนยังไม่เปิดเผย — รายละเอียดสำคัญต่อค่าใช้จ่ายอินเฟอเรนซ์)
• ความสามารถมัลติโหมด: ประมวลผลข้อความ ภาพ วิดีโอ และเอกสารแบบเนทีฟ เป็นโมเดลแรกของ Qwen ที่เกิน 1 ล้านล้านพารามิเตอร์พร้อมรองรับมัลติโหมดที่แข็งแกร่ง
• หน้าต่างบริบท: สูงสุด 1 ล้านโทเคน สืบทอดและปรับปรุงจาก Qwen 3.7 Max
• รุ่นย่อย: แฟลกชิป 2.4T Max พร้อมรุ่นเล็ก ~27B สำหรับงานเบา

วิธีการทำงานของ Qwen 3.8 Max: นวัตกรรมและความได้เปรียบทางเทคนิค

Qwen3.8-Max ใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญด้านการสเกลของ Alibaba หลายสิบปี:

1. ขนาดมหึมาพร้อมประสิทธิภาพ: 2.4T ผ่าน MoE — เปิดใช้งานเพียงบางส่วนต่อโทเคน สมดุลพลังกับต้นทุนอินเฟอเรนซ์ (คล้าย MoE รุ่นก่อนอย่าง 235B-A22B)
2. การให้เหตุผลแบบไฮบริด: สืบทอดโหมด “Thinking/Non-Thinking” เพื่อควบคุมความลึก ความเร็ว และต้นทุนได้ยืดหยุ่น เหมาะกับงานเอเยนต์ที่ต้องวางแผนหลายขั้น
3. การผสานมัลติโหมดแบบรวม: ประมวลผลข้อความ + วิชวล + วิดีโอแบบรวม ช่วยให้งานที่ซับซ้อนขึ้น เช่น วิเคราะห์เอกสารที่มีภาพ หรือให้เหตุผลจากวิดีโอ
4. เน้นบริบทยาวและงานเชิงเอเยนต์: ปรับให้เหมาะกับงานระยะยาว (เช่น โคลนแอปทั้งระบบ เวิร์กโฟลว์ซับซ้อน) รองรับการใช้เครื่องมือขั้นสูง, RAG, และ function calling
5. ความก้าวหน้าในการฝึก: สร้างบนข้อมูลหลายภาษาเชิงกว้าง (119+ ภาษา) ปรับปรุง positional embeddings และเทคนิคลดการเพ้อ เพิ่มสมรรถนะด้าน STEM/โค้ด

วิธีทำงานในทางปฏิบัติ:

• Input → tokenizer + embeddings → ตัวจัดเส้นทาง MoE (router) เลือกผู้เชี่ยวชาญ → เลเยอร์ Transformer ประมวลผล → สร้างผลลัพธ์
• รองรับ agentic coding (เช่น โปรเจ็กต์ฟูลสแตก), สายวิเคราะห์ข้อมูล, และระบบอัตโนมัติในสำนักงาน

การทดสอบจากชุมชนบน Reddit แสดงพลังดิบที่มีแนวโน้มดีในงานโค้ดและคำถามซับซ้อน แม้บางรายงานพบ loop การคิดเป็นครั้งคราวในช่วงพรีวิวแรกเริ่ม

สำหรับนักพัฒนา: จับคู่กับเครื่องมืออย่าง CometAPI เพื่อเข้าถึงแบบรวมจากหลายผู้ให้บริการ ลด latency และต้นทุน พร้อมทดสอบ Qwen เทียบกับ Claude, GPT ฯลฯ ได้สะดวก

ราคาและการเข้าถึง: สิ่งที่ใช้งานได้จริงวันนี้

การเปิดให้ทดลองใช้ (ณ กรกฎาคม 2026):

• Alibaba Token Plan: การสมัครสมาชิกแบบเครดิต
  • Lite: $6 สำหรับ 2,500 เครดิต/สัปดาห์
  • Pro: $68 สำหรับ 40,000 เครดิต/สัปดาห์ (รองรับเอเยนต์พร้อมกัน 6-8)
• ส่วนลด: 10% ของราคามาตรฐานในช่วงพรีวิว
• แพลตฟอร์ม: Qwen Chat, Alibaba Cloud, Qoder (การเขียนโค้ด), QoderWork (งานผลิตภาพ)
• API: เข้ากันได้กับ OpenAI/Anthropic ยังไม่มีอัตราต่อโทเคนที่เผยแพร่สำหรับ 3.8-Max (รุ่นก่อนหน้า: ~$1.25/M input, $3.75/M output)

Open-Weights: สัญญาว่า “เร็วๆ นี้” — สำคัญต่อการโฮสต์เอง/ปรับแต่ง แม้ต้องการฮาร์ดแวร์สูงมาก (~1.2TB ที่ 4-bit)

คำแนะนำ CometAPI: สำหรับโปรดักชัน ข้ามการจัดการกับผู้ขายโดยตรง CometAPI ให้คีย์เดียวสำหรับ 500+ โมเดล รวมถึงซีรีส์ Qwen การบิลรวม, เอ็นด์พอยน์ต์แบบเดียว, และความเชื่อถือได้ — เหมาะ A/B ทดสอบ Qwen 3.8 Max กับโมเดลอื่นโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ ลงทะเบียนที่ cometapi.com เพื่อการผสานที่ไร้รอยต่อ

สิ่งนี้ทำให้เข้าถึง Qwen ได้โดยไม่ต้องยึดติดกับ Alibaba Cloud เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาทั่วโลก

Qwen3.8 Max เหนือกว่า Kimi K3 หรือไม่?

ในด้านจำนวนพารามิเตอร์: ไม่

หากถามว่า “Qwen3.8 Max มีพารามิเตอร์มากกว่า Kimi K3 หรือไม่?” คำตอบชัดเจน: ไม่ Qwen3.8-Max-Preview ตามรายงานของ Qoder คือโมเดล 2.4T ส่วน Kimi K3 ตามเอกสารของ Moonshot คือ 2.8T เมื่อดูจำนวนพารามิเตอร์รวม Kimi K3 ใหญ่กว่า 400 พันล้านพารามิเตอร์

แต่นั่นไม่ได้แปลว่า Kimi K3 ดีที่สุดในทุกงาน จำนวนพารามิเตอร์ไม่ใช่กระดานคะแนนเพียงอย่างเดียว ข้อมูลฝึก, สถาปัตยกรรม, การจัดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญ, พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานต่อโทเคน, การปรับหลังฝึก, สแตกอินเฟอเรนซ์, ชุดเครื่องมือ, และการจัดการบริบท ล้วนมีผลต่อประสิทธิภาพจริง โมเดลที่เล็กกว่าอาจชนะโมเดลที่ใหญ่กว่าในบางงานหากมีข้อมูลดี การปรับหลังฝึกดี เครื่องมือดีกว่า หรือมีการให้เหตุผลขณะอินเฟอเรนซ์ที่ดีกว่า

ในหลักฐานสาธารณะ: Kimi K3 นำหน้าในตอนนี้

Kimi K3 ตอนนี้มีชุดหลักฐานสาธารณะที่ดีกว่า คู่มือและบล็อกเทคนิคของ Moonshot สำหรับ Kimi K3 เปิดเผยสถาปัตยกรรม บริบท วิชวล การเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญ ข้อจำกัด API และแผนปล่อย weights แบบเปิด หน้า Kimi K3 ของ OpenLM มีตารางเบนช์มาร์กละเอียดครอบคลุมโค้ด งานเอเยนต์ การให้เหตุผล งานความรู้ และวิชวล ผลลัพธ์ Frontend Code Arena ที่ 1,679 คะแนน และสรุปโมเดลว่ามีบริบท 1M การเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญ 16/896 และสัญญาณราคา

Qwen3.8-Max-Preview สำคัญมาก แต่เอกสารพรีวิวยังน้อยกว่า แหล่งข้อมูลที่แข็งแรงที่สุดตอนนี้คือหน้าเปิดตัวของ Qoder และการตั้งค่า OpenCode ใน Alibaba Cloud Model Studio ซึ่งมีคุณค่า แต่ยังไม่ให้รายละเอียดเบนช์มาร์ก ระบุพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน อธิบายสถาปัตยกรรม เงื่อนไขไลเซนส์ หรือรายละเอียดเส้นทางโปรดักชันผ่าน CometAPI เทียบเท่าที่ Kimi K3 มี

ความแตกต่างหลัก:

• ความเปิดกว้าง: Kimi K3 ชนะด้วย weights แบบเปิดสำหรับโฮสต์เอง/ปรับแต่ง Qwen3.8-Max พรีวิวตอนนี้ เปิดเร็วๆ นี้
• มัลติโหมด: ทั้งคู่แข็งแกร่ง; Qwen3.8 เน้นการผสานวิดีโอ/เอกสาร
• ประสิทธิภาพ: Kimi K3 มักนำหน้าเบนช์มาร์กดิบ (เช่น GPQA, coding arenas); Qwen แข่งขันได้หรือเหนือกว่าในเอเยนต์/ผลิตภาพ และงานเฉพาะเช่นสเปรดชีต/ปรับแต่งเคอร์เนล Qwen ถูกกว่าในหลายการใช้ API (เช่น ถูกกว่า 3 เท่าในบางกรณี)
• บริบทและความเร็ว: Kimi บริบท 1M; Qwen แข็งแกร่งบริบทยาว (262K+ ก่อนหน้า) Qwen มักให้ผลลัพธ์เร็วกว่า
• กรณีใช้งาน: Qwen สำหรับระบบนิเวศ Alibaba งานสำนักงานอัตโนมัติ มัลติโหมดระดับองค์กร Kimi สำหรับสายโอเพ่นซอร์สและการปรับแต่งสูงสุด

บทสรุป: ควรใช้ Qwen 3.8 Max หรือไม่?

ควรใช้เพื่อการทดลองและงานโค้ด/มัลติโหมด — โดยเฉพาะผ่านแพลตฟอร์มที่เข้าถึงง่ายอย่าง CometAPI ยังไม่ใช่ตัวแทนแทนที่โมเดลปิดแนวหน้าทั้งหมด แต่เป็นทางเลือกทรงพลังและคุ้มค่า ที่ผลักดันระบบนิเวศไปข้างหน้า ติดตามเบนช์มาร์กและการปล่อยเต็มรูปแบบต่อไป