AIREITER同为中国 MoE 旗舰模型、同样拥有百万 token 上下文、发布时间只差三周，而且默认都以最高推理力度运行，但 Qwen 3.8 Max 和 Kimi K3 的价格却不在一个量级。Kimi K3 的代码能力更强，每百万输出 token 收费 $15；Qwen 3.8 Max 只要 $6，前者是后者的 2.5 倍。Qwen 3.8 Max 是更便宜、也更新的选择，于 2026 年 8 月 3 日正式 GA，并在图表理解和计算机操作上更有优势。需要留意的是，两款模型开箱即默认进行最大力度推理，Kimi K3 较高的输出单价会在每一次请求中持续放大；而 Qwen 的开放权重则要到约 8 月 11 日才会发布。
规格相近，真正的分歧在使用场景
Qwen 3.8 Max 与 Kimi K3 都是万亿参数级的 mixture-of-experts 模型，具备百万 token 上下文窗口和原生视觉能力，并且都在 2026 年年中前后、相隔不到三周推出。从纸面规格看，两者属于同一档位，因此很多对比最终都变成了基准分数的来回较量。真正该问的问题其实更具体：你是否愿意为了更强的编程质量承担更高的输出成本，以及你现在是否需要开放权重或更强的多模态能力。
| 规格 | Qwen 3.8 Max | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 总参数量 | 2.4T | 2.8T |
| 每 token 激活参数 | ~95B | 104B |
| 架构 | MoE（约 4% 激活） | MoE（896 个专家中激活 16 个） |
| 上下文窗口 | ~1M（最大输入 991K） | 1,048,576 |
| 视觉能力 | 支持（文本 + 图片输入） | 支持（原生） |
| 默认推理设置 | xhigh，开启思考 | max effort，开启推理 |
| 开放权重 | 否（预计 ~8 月 11 日） | 是（HF，7 月 27 日，1.56TB MXFP4） |
| API 状态 | GA，2026 年 8 月 3 日 | GA |
来源：yottalabs 正面对比、AIReiter 转引的阿里 QwenCloud，以及 Moonshot platform.kimi.ai；核验日期为 2026 年 8 月 6 日。
定价、实际工作负载成本与接入方式
两家厂商都公开了按 token 计费的价格。和总参数量给人的直觉不同，真正拉开差距的是输出 token，而这恰恰是推理模型最主要的成本项。Kimi K3 每百万输出 token 收费 $15，Qwen 3.8 Max 为 $6。两者默认都会展示思考过程，因此输出单价不仅覆盖最终回答，也覆盖推理轨迹。
| 每 1M token 价格 | Qwen 3.8 Max | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 输入（缓存未命中） | $2.00 | $3.00 |
| 输入（缓存命中） | $0.25 | $0.30 |
| 输出（含思考） | $6.00 | $15.00 |
| 上下文 | ~1M | 1,048,576 |
来源：阿里 QwenCloud 模型页面（更新于 2026 年 8 月 2 日）和 Moonshot platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3；核验日期为 2026 年 8 月 6 日。
以一个典型编程工作负载计算：输入 20M token，缓存命中率 60%，输出 5M token。Kimi K3 的费用约为 $103，其中输入 $27.60、输出 $75；Qwen 3.8 Max 则约为 $49，输入 $19、输出 $30。约 2 倍的差距几乎全部来自输出端：缓存可以缩小输入成本的差异，却无法降低输出价格；而两款模型又都默认以最高推理力度工作，输出占比自然很大。
两者的接入情况并不对称。Qwen 3.8 Max 已于 2026 年 8 月 3 日在阿里 API 上正式 GA，但权重尚未公开；模型页面仍标注 Open Source: No，预计会在 8 月 11 日当周登陆 Hugging Face 和 ModelScope（阿里信息，经 Qwen 3.8 Max 定价页面转引）。Kimi K3 则是开放选项：Moonshot 已在 7 月 27 日发布 1.56 TB 的 MXFP4 checkpoint，API 也已上线。
Kimi K3 还可以通过 AIReiter 的 Kimi K3 API endpoint 接入，价格与 Moonshot 官方费率一致，不加价；如果你想在同一份账单下测试 K3 和其他模型，这会比较方便。Qwen 3.8 Max 目前尚未接入该平台。
Kimi K3 的优势：智能体编程
如果任务是多步骤编程，例如智能体循环、代码仓库重构，或需要调用工具并从失败路径中恢复的 SWE 类任务，Kimi K3 是更合适的选择。在公开的智能体基准中，它都能稳定领先 Qwen 3.8 Max，且在最接近真实工程工作的任务上差距最明显。
| 基准测试 | Qwen 3.8 Max | Kimi K3 |
|---|---|---|
| FrontierSWE | 73.5 | 81.2 |
| TerminalBench 2.1 | 86.6 | 88.3 |
| CharXiv（带工具） | 88.4 | 91.3 |
来源：yottalabs 正面对比；核验日期为 2026 年 8 月 6 日。
社区评价也大体印证了这些数字，只是成本问题始终绕不开：
“K3 强得离谱。Qwen 3.8 和它已经很接近了。不过按现在的情况，这两个模型的订阅或 API 成本都很难说划算……” — r/Qwen_AI
“在这个练习里，K3 对 Qwen 3.8 是碾压级领先；不过 Qwen 生成这个落地页的速度比 Kimi 快了 3 倍。” — X 上的 @filicroval
Kimi K3 的原始智能分数也更高，Artificial Analysis Intelligence Index 为 57，但速度偏慢：输出速度约为每秒 39 个 token，首 token 时间为 3.1 秒（Artificial Analysis）。换来的，是更高质量和开放权重；付出的代价则是延迟与成本。
Qwen 3.8 Max 的优势：多模态与性价比
如果你的工作负载偏重图表、截图阅读或浏览器驱动，又或者输出成本比压榨编程基准的最后几分更重要，Qwen 3.8 Max 更值得选。它在文档和感知类基准上胜过 Kimi K3，在一项计算机操作基准中保持经过验证的 SOTA，同时输出单价只有 Kimi K3 的 40%。
| 基准测试 | Qwen 3.8 Max | Kimi K3 |
|---|---|---|
| CharXiv（不带工具） | 93.5 | 84.8 |
| PerceptionBench | 63.5 | 58.5 |
| OSWorld-Verified | 86.1%（SOTA） | 无公开分数 |
来源：yottalabs 正面对比；核验日期为 2026 年 8 月 6 日。
Qwen 3.8 Max 的短板，正好是 Kimi K3 最强、也最接近前沿闭源模型的领域。在 SWE-bench Pro 上，它得到 67.7，明显落后于 Claude Fable 5 的 80（阿里公布的表格，由厂商自行测试），因此它并不是应对最困难软件工程评测的首选。写作时，它的 API 上线也仅三天，正式 GA 日期为 2026 年 8 月 3 日；权重依然闭源（接入详情见上文）。现在就需要自行部署的用户，只能等待或改选 Kimi K3。
按工作负载选择
该选哪款，更多取决于你拿它做什么，而非谁在绝对意义上“更强”。下表将常见工作负载对应到推荐模型，以及背后已经核实的依据。
| 你的工作负载是…… | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 智能体循环、仓库重构、SWE 任务（成本不是限制） | Kimi K3 | FrontierSWE 81.2 vs 73.5，TerminalBench 88.3 vs 86.6 |
| 文档/图表解析、浏览器或计算机操作，对成本敏感 | Qwen 3.8 Max | CharXiv 93.5，OSWorld 86.1% SOTA，输出 $6 vs $15 |
| 今天就要自行部署 | Kimi K3 | 权重自 7 月 27 日起已在 HF 提供；Qwen 预计约 8 月 11 日发布 |
常见问题
Qwen 3.8 Max 编程能力比 Kimi K3 强吗？
不强。Kimi K3 在关键的智能体编程基准中领先，包括 FrontierSWE 的 81.2 对 73.5，以及 TerminalBench 2.1 的 88.3 对 86.6。因此面对多步骤工程任务，Kimi K3 是更强的选择。
Qwen 3.8 Max 和 Kimi K3，哪个更便宜？
Qwen 3.8 Max。它每百万输出 token 收费 $6，而 Kimi K3 为 $15；输入价格则是 $2 对 $3，缓存命中价格接近。在典型编程工作负载下，整体成本大约相差 2 倍。
在最高推理力度下做智能体编程，哪个更便宜？
依然是 Qwen 3.8 Max。两款模型都会将最高力度推理产生的 token 按输出计费，因此在 Kimi K3 擅长的编程工作负载中，其 $15/M 的费率会让成本差距进一步扩大。
两款模型都支持百万 token 上下文吗？
支持。Qwen 3.8 Max 可接收约 991K 输入 token，开启思考时会更少；Kimi K3 为 1,048,576。两者名义上都属于百万 token 上下文窗口。
两款模型的权重都开放了吗？
Kimi K3 已开放。Moonshot 于 2026 年 7 月 27 日发布了 1.56 TB MXFP4 checkpoint。Qwen 3.8 Max 尚未开放；阿里将其列为闭源，预计在 8 月 11 日当周于 Hugging Face 和 ModelScope 发布。
延伸阅读
- Kimi K3 model page：Kimi K3 的单模型拆解
- Qwen 3.8 Max API pricing：Qwen 3.8 Max 的完整定价与技术解析
- Qwen3.8-27B：适合自行部署的较小型开放权重 Qwen 3.8 版本
- Kimi K2.7 Code vs GLM 5.2：同一编程模型类别中的另一组相邻对比