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Qwen3.8-Max-0902 API:發布、價格與限制

最近更新: 2026-09-02 03:08:40

Qwen 在 9 月 2 日宣布模型升級已上線,但 Alibaba 的 API 文件至今仍將它標示為 qwen3.8-max。這個命名落差會直接影響預算估算、模型版本釘選與正式環境的遷移規劃。

Qwen3.8-Max-0902 應視為線上 API 修訂版,不是獨立 SKU

Qwen3.8-Max-0902 有官方發布訊號,但帶日期的後綴尚未一致反映在公開 API 契約中。在供應商型錄或專屬模型頁面將 qwen3.8-max-0902 列為獨立識別碼之前,較合理的做法是將它視為 qwen3.8-max 的修訂版或快照。

官方公告實際確認了什麼

官方在 X 的 Qwen 公告指出,Qwen3.8-Max 已升級為 Qwen3.8-Max-0902,針對程式開發與「cowork」完成進一步後訓練,並於 2026 年 9 月 2 日透過 QwenCloud API 上線。公告也再次提到該模型家族具備 2.4 兆參數與 100 萬 Token Context 的定位。

這份公告確認的是修訂版已上線,並不代表已有獨立公開 SKU、獨立計費項目,或專屬於 0902 的基準測試結果。

Alibaba 公開文件目前如何命名

Alibaba Cloud Model Studio 頁面雖然已在 2026 年 9 月 2 日更新,模型名稱仍是 qwen3.8-max。頁面針對這個名稱列出各區能力、價格、速率限制與 Context 欄位,沒有單獨的 qwen3.8-max-0902 項目。

應以線上供應商型錄實際回傳的 ID 為準。不要預設在既有請求名稱後加上 -0902 就能運作,也別把公告中的名稱當成 0902 具有獨立價格的證明。

相較初版 Qwen3.8-Max,0902 更新了什麼

Qwen3.8-Max-0902 是一次聚焦程式開發與 cowork 的後訓練更新;目前沒有公開的 0902 對照基準、延遲、可靠性或 Token 效率數據。因此,與其從參數量解讀差異,更適合透過實際任務表現與 API 遙測資料評估這次更新。

公開規格描述的模型能力範圍仍很完整

公開的 qwen3.8-max 文件將其描述為多模態、僅輸出文字的模型,採用 2.4 兆參數的 MoE 架構,Context Window 為 1,000,000 Token。在列出的所有區域中,它支援 Function Calling、Structured Outputs、Partial Mode 與 Context Cache;但所有列出的區域都不支援 Fine-tuning。

公開文件欄位qwen3.8-max 規格
總參數量2.4 兆
輸入文字、圖片與影片
輸出文字
Context Window1,000,000 Token
Function Calling支援
Structured Outputs支援
Context Cache支援
Fine-tuning不支援

以上屬於模型家族層級的規格,不是對 0902 後訓練更新的完整技術說明。

Qwen3.8-Max-0902 API 價格依區域而定

公開文件中沒有一個通用的 Qwen3.8-Max-0902 統一價格。Alibaba 是依部署區域為較廣義的 qwen3.8-max 列價;新加坡的價格高於其他已列區域,而且功能差異的重要性可能高於表面上的 Token 單價。

各區價格與功能一覽

官方的 Model Studio 定價表列出以下原始 API 費率,未包含限時優惠:

區域輸入 / 1M輸出 / 1M隱式快取 / 1M網路搜尋批次推論列示限制
北京$1.650$4.951$0.206是是30,000 RPM / 5M TPM
新加坡$2.000$6.000$0.250是否15,000 RPM / 2M TPM
法蘭克福$1.650$4.951$0.206否否30,000 RPM / 5M TPM
美國維吉尼亞$1.650$4.951$0.206否否30,000 RPM / 5M TPM
東京$1.650$4.951$0.206否否30,000 RPM / 5M TPM
香港$1.650$4.951$0.206否否30,000 RPM / 5M TPM

新加坡每百萬 Input/Output Token 的費率為 $2/$6;其他已列區域則為 $1.65/$4.951。預算應以實際使用的 Endpoint 為基礎計算。

在已列地區中,只有北京支援批次推論。北京與新加坡可使用網路搜尋,法蘭克福、維吉尼亞、東京與香港則不支援。所有已列區域皆提供核心的多模態、Function Calling、Structured Output、Partial Mode 與 Context Cache 功能。

Alibaba Cloud Model Studio 中 qwen3.8-max 的定價與限制

快取會如何影響實際帳單

若工作負載只計算 Token,用量為 1,000 萬個全新輸入 Token 與 200 萬個輸出 Token,依公開費率計算,各區總成本會有明顯差異:

區域假設全新輸入加輸出90% 輸入使用快取
美國維吉尼亞 / 法蘭克福 / 東京 / 香港$26.40$13.41
新加坡$32.00$16.25

快取情境假設為 900 萬個快取輸入 Token、100 萬個全新輸入 Token,以及 200 萬個輸出 Token。以維吉尼亞一列為例,計算方式為 9M × $0.206 + 1M × $1.65 + 2M × $4.951 = $13.41。

估算 Agent 執行成本時,還要納入工具呼叫、重試、推理輸出與驗證成本;應比較取得可接受結果的總成本,而不是只看單次回應成本。

100 萬 Token Context 的實務上限有三道限制

Qwen3.8-Max 的 100 萬 Token Context 是由輸入、輸出與 Thinking 限制共同構成的上限。單一請求無法自動同時吃滿每個欄位的最大值,而且 Alibaba 也表示,可支援的長度可能因 API 參數組合而異。

標準模式、Thinking 模式與輸出限制

請求欄位官方限制
標準模式最大輸入991,808 Token
Thinking 模式最大輸入983,616 Token
最大輸出131,072 Token
最大 Chain-of-Thought 長度262,144 Token
名義上的 Context Window1,000,000 Token

991,808 Token 的輸入上限,不等於「傳入 100 萬 Token 後,還能收到 131,072 Token 輸出」。若系統設計要貼近上限,務必先依目前 API 文件與實際採用的 Endpoint,驗證確切的請求組合。

長 Context 是容量上限,不是效能保證

針對較廣義的 Qwen3.8 Max 型號,獨立追蹤數據說明了為何不能把 Context 長度等同於回應速度。Artificial Analysis 報告顯示,其 Intelligence Index 為 58,在涵蓋 192 個模型的比較類別中排名第 18;但輸出速度為每秒 40.6 Token,輸出速度排名第 139。該頁面將這個模型描述為速度明顯偏慢、輸出非常冗長。

這些較廣義模型的結果只能作為規劃訊號,不是 0902 的效能證明;在仰賴百萬 Token 請求前,應先以 32K、128K 與 262K Context 測試延遲、輸出與成本。

即使 Qwen3.8 開放權重,0902 仍以 API 為主

託管的 Qwen3.8-Max 服務與開放的 Qwen3.8 Checkpoint 彼此相關,卻不能直接互換。開放權重讓你掌控模型檔案與服務堆疊,但不會自動重現 QwenCloud 的區域工具、視覺介面、Context 預設值或 0902 修訂版。

託管 0902 與開放 Checkpoint 的差別

官方的 Qwen3.8 GitHub repository記載,開放的 Qwen3.8-2.4T-A95B 於 2026 年 8 月 12 日發布,Qwen3.8-27B 則於 2026 年 8 月 14 日發布。這些紀錄確認 Qwen3.8 家族有開放版本,但沒有將其中任一 Checkpoint 標示為 Qwen3.8-Max-0902。

項目QwenCloud qwen3.8-max / 0902 修訂版開放 Qwen3.8 Checkpoint
存取方式託管 API可下載的模型檔案
公開 ID文件使用 qwen3.8-maxQwen3.8-2.4T-A95B 或 Qwen3.8-27B
託管視覺能力列有圖片與影片輸入不可假設與託管服務一致
內建網路/程式工具依區域提供的託管功能工具與權限皆由你自行維運
Context 設定名義上 1M,另有欄位限制須查看特定模型卡與服務堆疊
Fine-tuning已列 API 區域皆不支援自行管理訓練或調整路徑
維運負擔推論由 Alibaba 管理硬體、服務、監控與安全皆由你管理

本地部署實際代表什麼

不要只根據 95B 活躍參數量,就推斷能否用單張 GPU 部署。Qwen3.8-Max 部署分析指出,完整模型儲存空間、KV Cache 記憶體、路由與服務設定,仍會決定實際所需的基礎設施。

在 r/LocalLLaMA 發布討論串中,使用者 u/ResearchCrafty1804 寫道:

「以 2.4T 參數量來說,我不會認為它真的適合在家部署,因為自行託管所需的硬體相當可觀。」

這是單一使用者對部署難度的看法,不是官方硬體規格。開放 Checkpoint 可取得,也不代表託管的 0902 修訂版能夠下載。

程式開發與 Agent 能力:切換前該驗證什麼

Qwen 將 Qwen3.8-Max 定位在長週期程式開發、專業工作、研究與多模態任務執行。對導入而言,更實際的問題是:相較於現有模型,0902 是否能以更少的修補、更低的可接受結果成本,或更穩定的工具呼叫,完成你固定的一組任務?

第一方資料能確認的範圍

Alibaba 的發布公告將 Qwen3.8-Max 描述為一個 2.4 兆參數、95B 活躍參數、具備 100 萬 Token Context Window 的模型,並宣稱其在 Text Arena 排名第五、Vision Arena 排名第二、Frontend Code Arena 排名第四。公告也提到一項內部進行 16 天的自主程式開發專案。

公告沒有提供前後版本的對照評估,因此這項 16 天執行結果應視為廠商展示,而非自主完成正式生產工作的一致性保證。

如何導入 Qwen3.8-Max-0902,又不影響既有整合

謹慎遷移的關鍵,在於分清公告名稱與 API 識別碼,並直接測試你實際會付費使用的 Endpoint。

安全評估與遷移流程

  1. 釘選 Endpoint 與區域。記錄執行使用北京、新加坡、維吉尼亞、法蘭克福、東京或香港,因為價格、網路搜尋、批次存取與限制都不同。
  2. 記錄供應商回傳的精確模型 ID。儲存回應中繼資料,不要把公告中的 qwen3.8-max-0902 寫死在程式裡。
  3. 固定推理與工具設定。跨模型比較時,Prompt、工具 Schema、權限、逾時設定、重試策略與推理強度都應維持不變。
  4. 執行一組小型固定任務。可涵蓋 Repository 修復、含測試的跨檔案修改、結構化擷取,以及一項長文件任務。
  5. 驗證請求組合。檢查所選 Endpoint 的 Context、輸出、多模態、Structured Output 與 Function Calling 行為,不要只依賴模型家族層級的支援描述。
  6. 量測完整執行過程。記錄首次成功率、工具失敗、重試、輸入 Token、快取輸入、輸出 Token、實際耗時與人工介入情況。
  7. 比較可接受結果成本。把失敗嘗試與驗證工作一併納入;只看名義 Token 單價並不足夠。
  8. 測量快取行為,並保留備援。以穩定 Prefix 測試實際 Cache Hit,再保留舊模型,直到修訂版的識別碼與行為在日誌中都已穩定。

Qwen Code weekly update指出,qwen3.8-max 已從 Preview 轉為 Token Plan 使用者可用的 Stable 版本,並保留 low、medium 與 extra high 三個 Thinking 等級。不過,這項用戶端更新本身無法證明每一家 API 相容供應商都接受帶日期的 -0902 Alias。

Qwen3.8-Max-0902 常見問題

Qwen3.8-Max-0902 是否已正式發布?

是。Qwen 官方公告表示,升級後的修訂版已於 2026 年 9 月 2 日透過 QwenCloud API 上線。不過,Alibaba 公開文件仍以 qwen3.8-max 呈現該模型,而非將 qwen3.8-max-0902 列為獨立文件化 SKU。

應該使用哪個 API 模型 ID?

請使用供應商目前模型型錄實際回傳的識別碼。Alibaba 的公開文件使用 qwen3.8-max;不要猜測 qwen3.8-max-0902 在所有環境都可用。

Qwen3.8-Max-0902 的價格是多少?

公開價格是依區域為 qwen3.8-max 列出:多數已列區域每百萬 Token 的輸入為 $1.65、輸出為 $4.951;新加坡則是輸入 $2、輸出 $6。較低價區域的隱式快取輸入費率為 $0.206,新加坡為 $0.25。

Qwen3.8-Max-0902 有 1M Context Window 嗎?

公開的模型家族文件列出名義上的 1,000,000 Token Context Window:標準模式最大輸入為 991,808 Token、Thinking 模式為 983,616 Token,最大輸出則為 131,072 Token。實際可用範圍仍可能取決於請求參數。

Qwen3.8-Max-0902 是開源的嗎?

0902 的託管修訂版被描述為 API 更新,而非單獨發布的開放 Checkpoint。Qwen3.8 確實有開放 Checkpoint,包括 Qwen3.8-2.4T-A95B,但官方 Repository 沒有將該 Checkpoint 標示為 0902 修訂版。

0902 更新了什麼?

官方公告表示,模型針對程式開發與 cowork 進行了進一步後訓練。目前沒有公開的 0902 對照評估,能量化證實其相較早期版本的提升幅度。