Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max：有哪些變化，開發者該選哪一個？

Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max 一覽

最重要的差異不是參數數量，而是證據品質。Qwen3.7-Max 是已發布的 API 模型，具有獨立測量結果。Qwen3.8-Max-Preview 則是評估中的目標，其行為在預覽期間可能會改變。

3.8 的 1M 上下文數值很重要，因為一些早期解說文章仍將其列為未知。QwenCloud 目前的 文字生成模型表 現在已將兩個模型都列為 1M。這填補了一項規格資訊缺口，但並未證明 3.8 能更準確地使用長上下文。

Qwen 3.8 Max 實際升級了什麼？

在 7 月 19 日的公告中，Qwen 確認了 2.4T 的參數總數，並表示開放權重將隨後推出。Alibaba 的 Qoder 發布說明將 3.8 定位為 3.7 的改進版，著重於程式設計與專業生產力，尤其是全端開發、資料分析、辦公室工作及其他長期任務。之後的 Qwen 更新表示，該預覽版在網頁前端工作方面取得了顯著進展。

這些都是有用的訊號，但它們是供應商的說法，而不是經過測量的直接對比結果。沒有公開表格告訴我們，3.8 在解決儲存庫問題、完成工具驅動任務或在長時間工作階段中維持需求方面究竟好多少。有效參數數量也尚未公開，因此 2.4T 這個標題數字無法告訴開發者模型的服務成本或延遲。

因此，誠實的升級說法很有限：3.8 的目標是在 3.7 已涵蓋的工作負載上提供更好的執行效果，同時加入更大的模型與更快的發布節奏。它不是上下文視窗升級，也不是函式呼叫升級。至於品質是否提升，目前仍是合理的假設，而非經驗證的結果。

這還帶來另一項代價。Qwen 表示，預覽版會持續改善。在評估期間這聽起來很有吸引力，但持續變動的模型會使回歸測試更加複雜。未公告的更新後，同一個提示可能產生不同的行為；今天通過的測試不代表下週仍會得到相同結果。對生產團隊而言，版本穩定性本身就是一項功能。

Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max 的程式設計比較

Qwen3.7-Max 在儲存庫規模的程式設計方面具有明確優勢。它接受最多 1M token，支援思考模式與工具，並且已可透過傳統 API 呼叫。當代理以文字形式接收原始碼檔案、差異、日誌與工具結果時，純文字介面並不是限制。

獨立測量也為我們提供了基準。Artificial Analysis在其 Intelligence Index 中給予 Qwen3.7-Max 46 分。透過 Alibaba 的 API 測量時，其輸出速度為每秒 202.2 token，首個 token 的時間為 2.62 秒。這些結果會因供應商與工作負載而異，但仍比沒有方法論支持的排名說法更有用。

這裡存在一項取捨。在 Intelligence Index 評估期間，Qwen3.7-Max 產生了 1 億個輸出 token，而其比較組模型的中位數為 6,300 萬個。簡單來說：它可能比較冗長。快速產生 token 不一定代表回應簡短或總帳單較低，尤其是在輸出 token 比輸入 token 更昂貴時。

Qwen3.8-Max-Preview 對探索性前端開發與長時間執行的代理工作更具吸引力。Qwen 特別指出網頁前端方面的廣泛提升，而 Qoder 則將其定位為全端開發模型。我會在 UI 生成、多階段除錯，以及結合程式碼與辦公室或資料工作的任務上進行測試。但我不會僅因模型名稱而移轉生產環境的程式設計代理。

發布週期間的一則 r/ClaudeCode 討論吸引了超過 40 則留言。這是需求訊號，而不是效能結果。社群熱度能告訴我們開發者關心哪些工作負載；但若沒有受控提示與公開輸出，就無法告訴我們哪個模型應該承擔生產流量。

若要公平地測試 Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max 的程式設計能力，請讓儲存庫提交版本、系統提示、工具、權限與成功標準保持一致。記錄工具失敗、通過的測試、人工修正、實際耗時與 token 使用量。若其中任何輸入不同，結果就只是展示，而不是比較。

效能：測量結果與供應商聲稱

Alibaba 將 Qwen3.8-Max-Preview 描述為領先的前沿模型之一，並表示在其內部評估中僅次於 Fable 5。前半段說法看似合理；後半段則無法獨立驗證，因為 Alibaba 尚未公布背後使用的基準測試名稱、分數、提示或評估程序。

證據缺口並不能證明 3.8 較差，而是表示「哪個更好」有兩個答案。就預期能力而言，3.8 很可能勝出；就已展示且可重現的效能而言，3.7 目前的論據更有力。

Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max 的價格

Qwen3.7-Max 採用傳統的 token 計價。QwenCloud 列出每 1M 輸入 token $2.50、每 1M 輸出 token $7.50 的標準價格。其頁面目前顯示 $1.25 與 $3.75 的促銷價格，但促銷價格具有時效性。

在 GPT Proto 上，Qwen3.7-Max 的價格為每 1M 輸入 token $0.36、每 1M 輸出 token $1.44。對於透過 GPT Proto 部署模型的團隊而言，這是實用的數字：團隊可以直接根據 token 使用量估算支出，並透過同一個餘額路由其他模型。

Qwen3.8-Max-Preview 採用不同的商業模式。QwenCloud 的 Token Plan 文件列出每月 $6、$18 與 $68 的限時個人方案。這些方案涵蓋多個模型，並以 Credits 計量使用量。Qoder 也會在預覽期間套用臨時的 Credits 倍率。兩種方式都沒有提供 3.8 獨立的每百萬 token 美元價格。

因此無法進行乾淨的價格比較。訂閱方案對於反覆互動式使用可能很有吸引力，但它無法像 token 計費一樣，讓工程團隊看清每次請求的成本。在 3.8 公布按 token 計價之前，任何聲稱它比 3.7 更便宜或更昂貴的說法都只是猜測。

為何這裡沒有配對輸出表

並排比較的截圖看起來會很有說服力，但目前也會造成誤導。

Qwen3.8-Max-Preview 尚未在 GPT Proto 上提供，而且其官方文件表示模型可能在預覽期間持續變更。將一次全新的 3.7 API 執行結果，與來自不同產品、日期不明的 3.8 截圖相比，會混入模型版本、基礎設施、工具以及可能不同的系統提示。我不會將其標示為受控測試。

具備發表品質的測試很簡單：在同一天，使用相同的儲存庫任務測試兩個模型，保留完整提示與工具追蹤記錄，並將原始輸出與評判標準一併發布。在這項測試完成前，沒有樣本反而比裝飾性的勝者徽章更誠實。

你應該選哪個模型？

我的建議很直接：部署 3.7，評估 3.8。只有在 3.8 擁有穩定版本、獨立結果，以及能換算每項任務成本的價格後，才將生產工作負載移轉過去。

如何透過 GPT Proto 使用 Qwen 3.7 Max

GPT Proto 透過相容於 OpenAI 的 API 提供 Qwen3.7-Max。將金鑰設定於環境變數中，然後使用模型字串 qwen3.7-max發出標準的 chat-completions 請求。

export GPTPROTO_API_KEY="your_api_key_here"

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-max",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior software engineer. Return the smallest safe patch and explain each changed file."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this function for correctness and propose a tested fix: def divide_total(total, count): return total / count"
      }
    ]
  }'

Python 版本使用官方 OpenAI 用戶端：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["GPTPROTO_API_KEY"],
    base_url="https://gptproto.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior software engineer. Return the smallest "
                "safe patch and explain each changed file."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Review this function for correctness and propose a tested fix: "
                "def divide_total(total, count): return total / count"
            ),
        },
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

SDK 會加入 Bearer 授權標頭。若要切換至其他相容模型，只需變更模型字串；請保留獨立的評估集，避免方便的模型切換變成未經測試的生產環境變更。

安全升級檢查清單

先從真實工作負載儲存 3.7 基準，而不是合成的程式設計謎題。保留提示、儲存庫狀態、工具、預期輸出、延遲與 token 使用量。接著對 3.8 Preview 執行相同套件，並檢查失敗案例，而不只是外觀最好的答案。

在查看結果前先設定移轉門檻。例如，要求新模型通過相同測試、工具錯誤不增加，且成本沒有不可接受的變化。在重大預覽更新後重新執行評估。最後，等到模型識別碼穩定且價格公開後，再移轉承載正常運作時間或預算承諾的流量。

這個流程沒有在發布日立即切換那麼令人興奮，但它也正是避免模型升級演變成事故的方法。

最終結論

Qwen3.8-Max-Preview 可能會成為更好的模型，但就目前而言，它是經過較少驗證的產品。

如果現在要部署程式設計或開發者工作流程，我會透過 GPT Proto 使用 Qwen3.7-Max，並將 3.8 保留在獨立的評估流程中。當缺少的證據出現時，這項建議可以改變；不應該只因為 3.8 的名稱中有更大的數字就改變。