AIREITER同樣是中國推出的 MoE 旗艦模型、同樣提供百萬 Token 上下文，也都預設以最高強度推理；兩者相隔三週推出，價格卻完全不是同一個級距。Kimi K3在程式能力上更勝一籌，但每百萬輸出 Token 收費 $15，是Qwen 3.8 Max $6 的 2.5 倍。Qwen 3.8 Max 則是更便宜、也更新的選擇，於 2026 年 8 月 3 日正式 GA，並在圖表理解與電腦操作任務占優。要留意的是，兩款模型開箱即採最高推理強度，Kimi K3 較高的輸出單價會在每次請求中持續累積；而 Qwen 的開放權重則要到約 8 月 11 日才會推出。
規格接近，真正差異在使用情境
Qwen 3.8 Max 與 Kimi K3 都是兆級參數的 mixture-of-experts 模型，具備百萬 Token 上下文視窗與原生視覺能力，並在 2026 年年中相隔不到三週發表。從紙面規格來看，兩者屬於同一級距，因此許多比較最後只剩下基準分數的拉鋸。實際選擇重點更明確：你是否願意為更好的程式品質承擔更高輸出成本，以及現在是否需要開放權重或強大的多模態能力。
| 規格 | Qwen 3.8 Max | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 總參數量 | 2.4T | 2.8T |
| 每 Token 啟用參數 | ~95B | 104B |
| 架構 | MoE（~4% 啟用） | MoE（896 位專家中啟用 16 位） |
| 上下文視窗 | ~1M（最大輸入 991K） | 1,048,576 |
| 視覺能力 | 有（文字 + 圖片輸入） | 有（原生支援） |
| 預設推理 | xhigh，開啟 thinking | max effort，開啟 reasoning |
| 開放權重 | 否（預計 ~8 月 11 日） | 是（HF，7 月 27 日，1.56TB MXFP4） |
| API 狀態 | GA，2026 年 8 月 3 日 | GA |
資料來源：yottalabs 正面比較、透過 AIReiter 整理的 Alibaba QwenCloud，以及 Moonshot platform.kimi.ai；於 2026 年 8 月 6 日核實。
API 定價、實際工作負載成本與取得方式
兩家廠商都公開了按 Token 計價的價格，而價差並不在總參數量看起來最顯眼的地方，而是集中於輸出 Token。這正是推理模型最容易燒預算的一環。Kimi K3 每百萬輸出 Token 收 $15，Qwen 3.8 Max 則為 $6；兩者又都預設會輸出推理過程，因此這個輸出價格不只計算最終回答，也包含 reasoning traces。
| 每 1M Token 價格 | Qwen 3.8 Max | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 輸入（快取未命中） | $2.00 | $3.00 |
| 輸入（快取命中） | $0.25 | $0.30 |
| 輸出（含 thinking） | $6.00 | $15.00 |
| 上下文 | ~1M | 1,048,576 |
資料來源：Alibaba QwenCloud 模型頁面（2026 年 8 月 2 日更新）與 Moonshot platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3；於 2026 年 8 月 6 日核實。
以常見的程式工作負載估算：輸入 20M Token、快取命中率 60%，再加上 5M Token 輸出，Kimi K3 的總成本約為 $103（輸入 $27.60 加上輸出 $75）；Qwen 3.8 Max 約為 $49（輸入 $19 加上輸出 $30）。約 2 倍的差距幾乎全來自輸出端：快取會縮小輸入成本差異，卻無法降低輸出差距；加上兩款模型預設都採最高推理強度，輸出所占的比重自然很大。
兩者的取得方式並不對等。Qwen 3.8 Max 已於 2026 年 8 月 3 日在 Alibaba API 正式 GA，但權重尚未公開；模型頁面仍標示 Open Source: No，預計在 8 月 11 日當週登上 Hugging Face 與 ModelScope（Alibaba 資訊，經 Qwen 3.8 Max 定價頁面整理）。Kimi K3 則是目前可開放使用的選項：Moonshot 已於 7 月 27 日釋出 1.56 TB MXFP4 checkpoint，API 也已上線。
此外，也能透過 AIReiter 的Kimi K3 API endpoint使用 Kimi K3，價格與 Moonshot 官方費率相同、不加價；若想在同一張帳單下與其他模型一起測試 K3，這會相當方便。Qwen 3.8 Max 目前尚未整合至該平台。
Kimi K3 的優勢：代理式程式開發
若工作涉及多步驟程式任務，例如 agent loop、整個 repository 的重構，或必須呼叫工具、從錯誤路徑中恢復的 SWE 類任務，Kimi K3 是更適合的模型。它在公開的代理式基準測試中穩定領先 Qwen 3.8 Max，且差距在最貼近實際工程工作的測項特別明顯。
| 基準測試 | Qwen 3.8 Max | Kimi K3 |
|---|---|---|
| FrontierSWE | 73.5 | 81.2 |
| TerminalBench 2.1 | 86.6 | 88.3 |
| CharXiv（使用工具） | 88.4 | 91.3 |
資料來源：yottalabs 正面比較，於 2026 年 8 月 6 日核實。
社群觀感也大致呼應這些數字，只是同樣帶著本次比較最核心的成本保留：
「K3 是神級。Qwen 3.8 幾乎能與它相提並論。不過，這兩款模型目前的訂閱或 API 成本都不太合理……」— r/Qwen_AI
「在這個練習中，K3 大幅輾壓 Qwen 3.8；不過 Qwen 生成這個 landing page 的速度是 Kimi 的 3 倍。」— X 上的 @filicroval
Kimi K3 的原始智慧分數也較高，Artificial Analysis Intelligence Index 為 57；但速度偏慢，輸出速度約每秒 39 Token，首 Token 時間為 3.1 秒（Artificial Analysis）。這是一筆以延遲與成本換取品質及開放性的交易。
Qwen 3.8 Max 的優勢：多模態與成本效益
如果你的工作負載偏向閱讀圖表、解析截圖、操作瀏覽器，或更在意輸出成本而非程式基準多拿幾分，Qwen 3.8 Max 會是較佳選擇。它在文件與感知基準上勝過 Kimi K3，也在一項電腦操作基準維持經核實的最佳成績，同時輸出單價只有 Kimi K3 的 40%。
| 基準測試 | Qwen 3.8 Max | Kimi K3 |
|---|---|---|
| CharXiv（不使用工具） | 93.5 | 84.8 |
| PerceptionBench | 63.5 | 58.5 |
| OSWorld-Verified | 86.1%（SOTA） | 無公開分數 |
資料來源：yottalabs 正面比較，於 2026 年 8 月 6 日核實。
Qwen 3.8 Max 的弱點，剛好就是 Kimi K3 最強、也最接近前沿閉源模型的領域。在 SWE-bench Pro 上，它取得 67.7 分，明顯落後 Claude Fable 5 的 80 分（Alibaba 公布的表格，廠商自行測試），因此不適合用於最困難的軟體工程評測。撰文當下，它的 API 上線僅三天，正式 GA 為 2026 年 8 月 3 日；權重也仍未開放（取得方式如前所述）。若今天就必須自行部署，只能等待或改選 Kimi K3。
依工作負載選模型
該選哪一款，與其說取決於哪個模型客觀上更強，不如說取決於你要拿它做什麼。以下整理常見工作負載、建議選擇及背後已核實的理由。
| 你的工作負載是…… | 建議選擇 | 原因 |
|---|---|---|
| Agent loop、repository 重構、SWE 任務（成本不是主要限制） | Kimi K3 | FrontierSWE 81.2 vs 73.5，TerminalBench 88.3 vs 86.6 |
| 文件／圖表解析、瀏覽器或電腦操作，且對成本敏感 | Qwen 3.8 Max | CharXiv 93.5、OSWorld 86.1% SOTA，輸出 $6 vs $15 |
| 今天就要自行部署 | Kimi K3 | 權重自 7 月 27 日起已在 HF；Qwen 預計約 8 月 11 日推出 |
常見問題
Qwen 3.8 Max 在程式開發上比 Kimi K3 好嗎？
不是。Kimi K3 在關鍵的代理式程式基準中領先，包括 FrontierSWE 81.2 比 73.5、TerminalBench 2.1 的 88.3 比 86.6。因此在多步驟工程任務上，Kimi K3 是更強的選擇。
Qwen 3.8 Max 和 Kimi K3 哪一個比較便宜？
Qwen 3.8 Max 較便宜。它每百萬輸出 Token 收費 $6，Kimi K3 為 $15；輸入則是 $2 對 $3，快取命中價格相近。在典型程式工作負載下，整體成本約有 2 倍差距。
在最高推理強度的代理式程式任務中，哪一個更便宜？
仍然是 Qwen 3.8 Max。兩款模型在最高推理強度下，都會將推理 Token 計為輸出；因此 Kimi K3 的 $15/M 費率，恰恰會在它較有優勢的程式工作負載中進一步拉大成本差距。
兩款模型都支援百萬 Token 上下文嗎？
是。Qwen 3.8 Max 約可接受 991K 輸入 Token，啟用 thinking 時會更少；Kimi K3 則為 1,048,576。兩者名義上都是百萬 Token 上下文視窗。
模型權重是開放的嗎？
Kimi K3 是。Moonshot 已於 2026 年 7 月 27 日釋出 1.56 TB MXFP4 checkpoint。Qwen 3.8 Max 尚未開放；Alibaba 將其列為閉源，預計在 8 月 11 日當週於 Hugging Face 與 ModelScope 發布。
延伸閱讀
- Kimi K3 model page：Kimi K3 的單模型完整介紹
- Qwen 3.8 Max API pricing：Qwen 3.8 Max 的完整定價與技術解析
- Qwen3.8-27B：適合自行部署的較小型開放權重 Qwen 3.8 版本
- Kimi K2.7 Code vs GLM 5.2：同一程式模型類別中相鄰的比較文章