| 版本 | 總參數 | 每次運行嘅活躍參數 | 上下文長度 | 最大輸出 |
|---|---|---|---|---|
| V4-Pro | 1.6 兆(MoE) | 約 490 億 | 100 萬 token | 38.4 萬 token |
| V4-Flash | 2,840 億(MoE) | 約 130 億 | 100 萬 token | 38.4 萬 token |
兩個版本都支援多模態(文字、圖片、影片),支援 JSON 輸出同工具調用,可以經 API 同網頁使用 。
| 版本 | 輸入(非繁忙) | 輸出(非繁忙) | Cache 命中 |
|---|---|---|---|
| V4-Pro | $0.435 | $0.87 | 九折 |
| V4-Flash | $0.14 | $0.28 | 九折 |
DeepSeek 仲喺 5 月初前做過 V4-Pro 嘅 75% 折扣推廣 。比較吓,GPT-5.5 輸出定價約 $30/MTok,即係 V4-Flash 輸出平大約 107 倍 。
DeepSeek V4 嘅基準測試結果好有層次:
重要提醒:NIST CAISI 喺 2026 年 5 月嘅獨立評估發現,DeepSeek 自報嘅基準測試聲稱同 GPT-5.4 同 Opus 4.6 差唔多,但 CAISI 用非公開基準測試測試後,發現 V4「能力明顯較差」,即係話自報分數可能有水分 。Artificial Analysis 嘅 Intelligence Index 評分:GPT-5.5 (high) 係 53,DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) 係 41* — GPT-5.5 更聰明亦更快(69 vs. 56 tok/s),但 DeepSeek 平好多(推理模式下 $0.18 vs. $4.35/MTok)。
阿里巴巴 Qwen 團隊喺 2026 年 7 月 19 日上海世界 AI 大會上預覽咗 Qwen 3.8 Max 。呢個係佢哋第一個超過 1 兆參數嘅旗艦模型。
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 總參數 | 2.4 兆(sparse MoE) |
| 架構 | Mixture-of-Experts,多模態(文字 + 視覺確認) |
| 上下文長度 | Qwen Cloud endpoint 顯示 983,616 token ;部分來源話約 100 萬 |
| 最大輸出 | 64,000 token |
| 授權 | 未公佈;阿里巴巴話「快將」開源 |
目前冇公佈 pay-as-you-go 定價。只能經 Qwen Chat 同指定 API 夥伴嘅訂閱計劃使用。BenchLM 列 Qwen 3.8 Max Preview 定價為「未列出」。有第三方追踪器顯示自動定價係 $1.50/$5.00 每百萬輸入/輸出 token,但阿里巴巴冇確認過 。
阿里巴巴聲稱 Qwen 3.8 「僅次於 Fable 5」(Anthropic 頂級 Claude 模型),即係話佢哋自己排名入面,呢個模型比 GPT-5.5 同 DeepSeek V4 都要強 。聲稱嘅進步包括編碼、專業生產力、全棧開發、數據分析同辦公流程等方面,全部超越 Qwen 3.7 Max 。
但係,完全冇獨立基準測試結果公佈。BenchLM 追蹤 Qwen 3.8 Max Preview 嘅 321 個基準測試,截至 2026 年 7 月 20 日,0 個已驗證 。有分析指出:「Qwen 3.8 值得試,但而家就當佢係 Kimi K3、GPT-5.6 Sol 或 Claude Fable 5 嘅穩定生產替代品,實在太早」。
講返前代,Qwen 3.6-Max-Preview(2026 年 4 月 20 日)係一個 350 億總參數 / 30 億活躍參數嘅純文字模型,有 26.2 萬 token 上下文,聲稱喺六個編碼同 agent 基準測試中攞第一 。Qwen 3.7-Max(2026 年 5 月)擴大到 100 萬 token 上下文,加入推理 agent 功能 。但兩者都唔算係一般意義上嘅 frontier 級別。
阿里巴巴明確將 Qwen 3.8 定位為「僅次於 Fable 5」。如果呢個講法經過獨立評估成立,Qwen 3.8 就會超越 GPT-5.5 同 DeepSeek V4。但係冇任何已驗證嘅基準測試,呢個只係市場宣傳,唔係已確立嘅事實。按阿里巴巴自己嘅講法,Anthropic 嘅 Fable 5 似乎係而家公認嘅 frontier 領導者 。
DeepSeek 嘅進取定價令 API 成本不斷下跌。V4-Flash 嘅 $0.14/M 輸入比起任何西方 frontier 模型都平好多。阿里巴巴未公佈 Qwen 3.8 定價,但 Qwen 3.6 已經定價進取(約 $1.25/$7.50 輸入/輸出)。
DeepSeek V4 採用 MIT 開源授權,可以自托管,進一步壓縮封閉源模型嘅利潤空間 。有分析指出,實際效果就係「開發者而家可以用極低成本獲取接近前沿嘅能力(特別係編碼任務),成本只係 GPT-5.5 或 Claude 嘅一個零頭。」