Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max：有什麼改變，開發者該選哪一款？

Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max 一覽

3.8 的 1M 上下文數據之所以重要，是因為一些早期解說仍將其列為未知。QwenCloud 目前的 文字生成模型清單 已將兩款模型都列為 1M。這填補了一項規格缺口，但並不代表 3.8 能更準確地運用長上下文。

Qwen 3.8 Max 到底升級了什麼？

在 7月19日的公告 中，Qwen 確認了 2.4T 參數規模，並表示開放權重將隨後推出。阿里巴巴的 Qoder 發布說明 將 3.8 定位為較 3.7 在程式開發與專業生產力上的改進，尤其是全端開發、資料分析、辦公室工作及其他長程任務方面。後續的 Qwen 更新 也表示預覽版在網頁前端工作上有了明顯進展。

這些都是有用的訊號，但屬於廠商說法，而非實際對比的量測結果。目前沒有公開表格能告訴我們 3.8 在解決儲存庫問題、完成工具導向任務，或在長時間工作階段中維持需求方面到底好了多少。啟動參數數量也未公布，因此「2.4T」這個焦點數字無法讓開發者了解模型的服務成本或延遲。

因此，關於升級的誠實說法其實有限：3.8 的目標是在 3.7 原本就鎖定的工作負載上提供更好的執行表現，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。至於它是否算品質升級，目前仍是合理的假設，而非經過驗證的結果。

還有另一項代價。Qwen 表示預覽版會持續改善。這在評估期間聽起來很有吸引力，但一個不斷變動的模型會讓回歸測試變複雜。相同的提示詞可能在未預告的更新後出現不同行為，今天通過的測試也無法保證下週會有相同結果。對正式環境團隊而言，版本穩定性本身就是一項功能。

Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max 的程式開發比較

Qwen3.7-Max 在儲存庫規模的程式開發上具有明確優勢。它可接受最多 1M tokens，支援思考與工具，而且已經可透過傳統 API 呼叫。當代理程式以文字形式接收原始檔、diff、日誌和工具結果時，純文字介面並不構成限制。

獨立量測也提供了基線。Artificial Analysis 在 Intelligence Index 上給予 Qwen3.7-Max 46 分。它透過阿里巴巴的 API 量測到輸出速度為每秒 202.2 tokens，首個 token 時間為 2.62 秒。這些結果會因供應商和工作負載而異，但仍比沒有方法論的排名宣稱更有參考價值。

這裡有個取捨。在 Intelligence Index 評測期間，Qwen3.7-Max 產生了 100M 輸出 tokens，而比較組模型的輸出 tokens 中位數為 63M。簡單來說：它可能比較囉嗦。快速的 token 產生並不自動代表回應較短或總帳單較低，尤其是當輸出 token 比輸入 token 更貴的時候。

Qwen3.8-Max-Preview 對於探索性前端和長時間執行的代理任務來說更有看頭。Qwen 特別提到在網頁前端有廣泛進步，Qoder 也將其定位於全端開發。我會在 UI 生成、多階段除錯，以及混合程式碼與辦公室或資料處理的任務上測試它。我不會只因模型名稱就把正式環境的程式開發代理遷移過去。

在發布當週，r/ClaudeCode 討論串 吸引了 40 多則留言。這是需求訊號，不是效能結果。社群熱度能告訴我們開發者在意哪些工作負載；但若缺乏受控的提示詞和公開輸出，就無法判斷哪個模型應承載正式環境流量。

若要進行公平的 Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max 程式開發測試，請保持儲存庫 commit、系統提示詞、工具、權限和成功條件完全一致。記錄工具失敗次數、通過的測試、人工修正、實際經過時間和 token 使用量。如果上述任何輸入不同，結果就只是示範，而非比較。

效能：實際量測結果 vs 廠商宣稱

阿里巴巴將 Qwen3.8-Max-Preview 描述為領先的前沿模型之一，並表示在內部評測中僅次於 Fable 5。前半段說法合理。後半段則無法獨立驗證，因為阿里巴巴尚未公布背後的基準測試名稱、分數、提示詞或評測程序。

這項證據缺口並不代表 3.8 比較差。它表示「哪個比較好」有兩個答案。就預期能力而言，3.8 可能是贏家；就已展示且可重現的效能而言，3.7 目前更有說服力。

Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max 定價比較

Qwen3.8-Max 現在使用標準的按量付費 token 計價。先前預覽階段的 Credits 方案已不再是本次比較的相關基準。

雖然 Qwen3.8-Max 的官方定價低於 Qwen3.7-Max，但 GPT Proto 目前對舊款模型提供了更深的折扣。在 GPT Proto 上，Qwen3.7-Max 的輸入成本比 Qwen3.8-Max 便宜 80%，輸出成本約便宜 73%。

例如，一個使用 1000萬輸入 tokens 和 200萬輸出 tokens 的工作負載成本為：

• 在 GPT Proto 上使用 Qwen3.8-Max： 10 × $1.80 + 2 × $5.40 = $28.80

• 在 GPT Proto 上使用 Qwen3.7-Max： 10 × $0.36 + 2 × $1.44 = $6.48

這讓 Qwen3.7-Max 成為高用量、純文字工作負載的明確省錢選擇。不過，Qwen3.8-Max 新增了原生影像與影片理解、結構化輸出、更高的輸出上限，以及針對複雜程式開發與長程代理任務的更強定位。

最便宜的要求不一定是最便宜的完成任務。團隊應比較首次通過成功率、重試次數、工具失敗次數、token 使用量和人工修正時間。當新功能會影響工作流程時，可先採用 Qwen3.8-Max；當較低價格能帶來更好的每個可接受結果成本時，則繼續用 Qwen3.7-Max。

為什麼這裡沒有對照輸出表格？

並排截圖看起來會很有說服力，但目前也可能造成誤導。

Qwen3.8-Max-Preview 並未在 GPT Proto 上提供，而且官方文件指出模型在預覽期間可能變動。將全新的 3.7 API 執行結果，與來自不同產品、未標日期的 3.8 截圖相比，會混雜模型版本、基礎架構、工具，甚至系統提示詞。我不會稱之為受控測試。

具發表品質的測試很簡單：在同一天對兩款模型執行相同的儲存庫任務，保留完整的提示詞和工具軌跡，並將原始輸出連同判斷標準一起公開。在這種測試出現之前，不提供範例比放上一個裝飾性的贏家徽章更誠實。

你該選擇哪一款模型？

舊的建議——「先上線 3.7，只評估 3.8」——已不再符合目前的產品狀態。

對於新工作，請從 在 GPT Proto 上使用 Qwen3.8-Max 開始評估。當 Qwen3.7-Max 的低得多的 token 價格或既有已驗證基線能帶來更低的每個可接受任務成本時，就繼續使用它。

透過 GPT Proto 試用 Qwen 3.8 Max

Qwen3.8-Max 現在可透過 GPT Proto 的 OpenAI 相容 API 使用。

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": "qwen3.8-max",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "在提出修改前先檢查現有實作。保留目前的 API 契約，並列出每次修改的驗證步驟。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "檢視此儲存庫架構，並找出三個風險最高的假設。"
      }
    ]
  }'

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": (
                "你是一名資深軟體工程師。請回傳最小且安全的修補程式，"
                "並說明每個變更的檔案。"
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "請檢視這個函式是否正確，並提出經過測試的修正： "
                "def divide_total(total, count): return total / count"
            ),
        },
    ],
)

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

SDK 會自動加入 Bearer 授權標頭。若要切換到其他相容模型，只需變更 model 字串；請保留一組獨立的評估資料集，以免方便地切換變成未經測試的正式環境變更。

安全升級檢查清單

首先從你的真實工作負載建立 3.7 基線，而不是用一個人工合成的程式題目。保留提示詞、儲存庫狀態、工具、預期輸出、延遲和 token 使用量。然後對 3.8 Preview 執行相同的測試組合，並檢查失敗案例，而不只是最好看的答案。

在得知結果之前先設定遷移門檻。例如，要求新模型在相同測試中全部通過，且工具錯誤次數沒有增加、成本變化沒有超出可接受範圍。在重大預覽更新後重新執行評估。最後，在遷移承載正常運行時間或預算承諾的流量之前，請等待穩定的模型識別碼和已公布的價格。

這個流程不像在發布當天立刻切換那麼刺激，但這正是讓模型升級不致變成事故的方法。

最終結論

Qwen3.8-Max 現在是新的複雜工作負載下較佳的預設 Qwen 模型。穩定的 API 消除了原始比較中最大的反對理由，而多模態輸入與更強的長程任務表現則為它帶來更廣的能力上限。

Qwen3.7-Max 並沒有過時。它在 GPT Proto 上的價格使其成為一款強勁的純文字正式環境模型，尤其是當工作負載已通過測試，且無法從視覺或延長自主執行中受益時。

新的評估請從 Qwen3.8-Max 開始。在每個可接受任務成本更具優勢的地方保留 3.7——而不是單純因為它較早發布。