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Qwen3.8 Max 對比 Kimi K3: 最新消息、基準測試、價格與 API 指南
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)TLDR: Alibaba 的 Qwen3.8-Max（預覽版，2.4 兆參數，支援多模態：圖片/影片/文件輸入）正面對決 Moonshot AI 的 Kimi K3（2.8 兆參數，即將開放權重，1M 上下文）。Qwen3.8-Max 在多模態與生產力任務上表現出色，預覽定價約為標準費率的 10%；而 Kimi K3 則在部分公開基準與開放性上領先。
兩者皆為今日可透過 API 存取的前沿模型。若需可靠且具成本效益的整合，CometAPI 提供無縫 Qwen 存取、相容 OpenAI 的端點、具競爭力的定價與易於擴充的能力，適合開發者與企業使用。
Qwen 3.8 Max（官方預覽名為 Qwen3.8-Max-Preview）是 Alibaba 的 Qwen 團隊最新旗艦大型語言模型（LLM）。於 2026 年 7 月 19 日前後在上海世界人工智慧大會上宣布，相較 Qwen 3.7 系列在規模上大幅躍進。
Qwen3.8-Max 發揮 Alibaba 在擴展上的多年專長：
實際運作方式：
Reddit 社群測試 顯示其在程式與複雜查詢上的原始實力相當可期，但亦有人指出預覽早期偶見思維迴圈。
給開發者的建議：可搭配 CometAPI 等工具，跨供應商統一存取以降低延遲與成本，並在測試 Qwen 的同時對比 Claude、GPT 等模型。
預覽可用性（截至 2026 年 7 月）：
開放權重：承諾「即將推出」——對自託管/微調而言是重大利多，但硬體需求極高（4-bit 約 1.2TB）。
CometAPI 推薦：若要進入生產，建議避免直接管理多家供應商。CometAPI 提供一把 API 金鑰即可使用 500+ 模型（包含 Qwen 系列），統一計費、端點與可靠性——非常適合在不改動程式的情況下，對 Qwen 3.8 Max 與其他模型做 A/B 測試。非常適合在 Cometapi.com 上構建 AI 應用的使用者。前往 cometapi.com 註冊即可無縫整合。
這讓你在不綁定 Alibaba Cloud 的前提下即可使用 Qwen，對新創與全球開發者相當友善。
如果問題是「Qwen3.8 Max 的參數是否多於 Kimi K3？」答案很直接：否。據 Qoder 報告，Qwen3.8-Max-Preview 是一個 2.4T 參數的模型；Moonshot 的 Kimi K3 則為 2.8T。僅就總參數數量，Kimi K3 多出 4000 億參數。
但這並不代表 Kimi K3 在每個任務上都更好。參數數量並非唯一指標。訓練資料、架構、專家路由、每 token 啟用參數量、後訓練、推理堆疊、工具整合與上下文管理，皆會影響實際表現。若擁有更佳資料、後訓練、工具或推理時策略，較小的模型也可能在某些任務上擊敗更大的模型。
Kimi K3 目前擁有更完善的公開證據包。Moonshot 的 Kimi K3 指南與技術部落格披露了架構、上下文、視覺能力、專家啟用、API 限制與發佈計劃。OpenLM 的 Kimi K3 頁面也提供跨程式、代理式工作、推理、知識工作與視覺的詳細基準表。Kimi K3 在 Frontend Code Arena 的 1,679 分結果，並總結了模型的 1M 上下文、16/896 專家啟用與定價訊號。
Qwen3.8-Max-Preview 非常重要，但目前預覽的文檔相對較少。當前最強的來源是 Qoder 的發佈頁與 Alibaba Cloud Model Studio 的 OpenCode 設定。這些都很有價值，但在基準細節、啟用參數披露、架構解釋、授權條款或透過 CometAPI 進入生產的細節方面，尚未達到 Kimi K3 的同等層級。
| 面向 | Qwen3.8-Max (Preview) | Qwen3.7-Max | Kimi K3 (Moonshot) |
|---|---|---|---|
| 參數量 | 2.4T | 約 1T+（較早） | 2.8T |
| 多模態 | 是（圖片/影片/文件） | 受限/偏重文字 | 是（原生視覺/3D） |
| 上下文長度 | 大（多模態） | 262K+ | 1M tokens |
| 優勢 | 代理式、程式、效率、 多模態 | 長期代理、推理 | 開放權重、程式競技、推理 |
| 基準測試（示例） | KingBench 表現強（約第 2），內部頂級 | GPQA 92.4, SWE-Pro 60.6 | 多項領先（Frontend Arena），整體具競爭力 |
| 定價（API 約略） | 預覽約為標準的 10% | 具競爭力（約 $1–5/M 混合） | $3 in / $15 out per 1M |
| 存取 | Alibaba 預覽 + CometAPI | Alibaba + CometAPI | 現已提供 API，開放權重即將推出 |
| 最適用於 | 企業級多模態工作流程 | Agent 腳手架、開發 | 自託管、客製化 |
關鍵差異：
若你重視實驗、程式與多模態需求——尤其是透過 CometAPI 等易於存取的平台——答案是肯定的。它尚未成為封閉前沿模型的完全替代品，但作為一個強大且可負擔的選項，正推動整個生態向前發展。請持續關注其基準與正式發佈。