Une carte de titre principale générée indiquant « Solar Mini 4 vs Qwen3.8-Max », avec le sous-titre « Ce que les vingt derniers points d'indice ont réellement coûté » et deux badges indiquant « 24,1 contre 45,4 sur l'indice » et « 0,36 $ contre 5,41 $ par tâche ».
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Solar Mini 4 vs Qwen3.8-Max : ce que coûtent réellement les vingt derniers points d’indice

Auteur

Magnus Corvin

Date de publication

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Solar Mini 4 coûte 0,10 $ par million de tokens d'entrée et 0,40 $ par million de tokens de sortie. Qwen3.8-Max, le modèle que la plupart des gens désignent lorsqu'ils tapent « Qwen 3.8 » et demandent l'API, coûte 2,00 $ et 6,00 $. Sur une grille tarifaire, cela se lit comme un écart de vingt fois sur le prix d'entrée. D'après l'évaluation indépendante à laquelle les deux modèles ont désormais été soumis, le chiffre honnête est que Qwen3.8-Max obtient 45,4 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, contre 24,1 pour Solar Mini 4 — soit environ deux fois la capacité mesurée — tout en coûtant environ quinze fois plus cher par tâche accomplie. Tout ce qu'il y a à savoir sur ce duo tient dans l'écart entre ces deux ratios, et dans le fait que le modèle d'Upstage tourne à 204 tokens par seconde, tandis que le fleuron d'Alibaba tourne à 39.

Une note de nomenclature avant les chiffres, car elle change ce que vous achetez. Qwen 3.8 est une génération, pas un modèle : le fleuron hébergé est Qwen3.8-Max, actualisé sous la forme d'un instantané daté 0902, et le membre téléchargeable de la même génération est Qwen3.8-2.4T-A95B, les poids de 2,4 billions de paramètres qu'Alibaba a publiés le 12 août 2026. Solar Mini 4, publié le 22 septembre 2026, est le mélange d'experts creux de 35 milliards de paramètres d'Upstage, avec environ 3 milliards de paramètres actifs par jeton et aucun poids ouvert, à quelque prix que ce soit.

Les deux colonnes, sur les dimensions qui déterminent l’approvisionnement

• Intelligence Index — 45,4 pour Qwen3.8-Max (0902) contre 24,1 pour Solar Mini 4, tous deux selon l'Intelligence Index v4.3.2.

• Coût par tâche terminée — 5,41 $ pour Qwen3.8-Max contre 0,36 $ pour Solar Mini 4. Environ quinze pour un, et le ratio que personne ne cite.

• Grille tarifaire — 2,00 $ / 6,00 $ par million de jetons, entrée en cache 0,25 $, pour Qwen3.8-Max contre 0,10 $ / 0,40 $, entrée en cache 0,01 $, pour Solar Mini 4.

• Contexte — 1 000 000 de tokens dans les deux cas, la seule dimension où le modèle bon marché ne concède rien. Artificial Analysis indique 983 616 pour Qwen3.8-Max et 1 048 576 pour Solar Mini 4 ; la documentation d’Upstage, elle, mentionne 512 K, si bien que le plafond du petit modèle est le moins certain des deux.

• Poids — Qwen3.8-Max est propriétaire et hébergé ; son homologue ouvert Qwen3.8-2.4T-A95B est téléchargeable sous une licence personnalisée et obtient 39,9 sur le même indice avec 262 000 tokens de contexte. Solar Mini 4 est propriétaire, sans homologue ouvert.

• Débit — 204 jetons de sortie par seconde pour Solar Mini 4, contre 39,5 pour Qwen3.8-Max, selon les mesures du même laboratoire. Le modèle qui coûte quinze fois moins cher par tâche est cinq fois plus rapide pour l'accomplir.

Ce que vingt-et-un points d'indice permettent d'acheter

A two-column comparison scoreboard titled 'Solar Mini 4 vs Qwen3.8-Max', subtitled 'Roughly twice the capability at about fifteen times the task cost'. Solar Mini 4: Intelligence Index 24.05; cost per index task $0.36; rate card per 1M $0.10 in / $0.40 out; cached input $0.01 per 1M; context 1.05M listed and 512K claimed; output speed 204 tokens per second; output per task 88,300 tokens; long-context reasoning 83.3% on AA-LCR v1.1. Qwen3.8-Max: Intelligence Index 45.42; cost per index task $5.41; rate card per 1M $2.00 in / $6.00 out; cached input $0.25 per 1M; context 983,616; output speed 39.5 tokens per second; output per task 107,700 tokens; long-context reasoning 80.3% on AA-LCR v1.1.

Ils achètent l’extrémité difficile de la distribution. Sur Humanity's Last Exam, Qwen3.8-Max répond correctement à 43,1 % des éléments contre 25,8 % pour Solar Mini 4. En codage scientifique, c’est 52,1 % contre 47,6 %. Sur le travail de connaissance agentique, l’écart s’élargit au point de changer de catégorie : Qwen3.8-Max atteint 1663 Elo sur GDPval-AA, là où Solar Mini 4 parvient à 1072 — près de six cents points Elo, ce qui n’est pas une différence d’arrondi mais un changement dans ce que l’on peut confier au modèle sans supervision.

La seule évaluation où le petit modèle ne fait pas que tenir bon, mais l'emporte, est le raisonnement sur de longs contextes. Solar Mini 4 obtient 83,3 % sur AA-LCR v1.1 et Qwen3.8-Max obtient 80,3 %. C'est l'argument le plus fort en faveur de Solar Mini 4 dans toute cette comparaison : sur le benchmark conçu pour tester « lire un très long document et raisonner sur l'ensemble de celui-ci », un coût par tâche quinze fois plus élevé donne un résultat trois points moins bon.

Là où aucun des deux modèles n'est l'instrument adéquat, c'est le travail autonome en terminal. Solar Mini 4 obtient 1 % sur Terminal-Bench 4.0 ; Qwen3.8-Max obtient 38,9 %. Un modèle qui réussit huit des vingt tâches terminal difficiles est véritablement utilisable dans ce contexte, et l'autre ne l'est pas, ce qui constitue l'exemple le plus clair dans cette comparaison d'un écart de nature plutôt que de degré.

Pourquoi la facture par tâche du modèle phare est bien pire que ne le laisse penser son prix par token

Qwen3.8-Max émet plus de sortie par tâche que Solar Mini 4 — 107 700 tokens contre 88 300 — et il les émet à 6,00 $ le million plutôt qu'à 0,40 $. Voilà l'essentiel de l'écart, avant même de considérer le comportement du cache. Alibaba propose bien un tarif de 0,25 $ pour l'entrée mise en cache, ce qui constitue une véritable réduction par rapport à son prix d'entrée de 2,00 $, et le frère ouvert de la famille, Qwen3.8-2.4T-A95B, est un modèle sparse de 2,4 billions de paramètres dont environ 95 milliards sont actifs, si bien que chaque token qu'il produit est produit par une machine nettement plus grande. Rien de tout cela n'est une critique. C'est la raison pour laquelle il existe un multiplicateur de quinze fois par tâche, et la raison pour laquelle une comparaison du prix par token entre ces deux modèles est trompeuse dans les deux sens.

La conséquence pratique : Solar Mini 4 n’est pas « le Qwen 3.8 économique ». C’est un spécialiste qui se trouve être bon marché, rapide et performant sur exactement un axe — les documents longs — et faible sur l’axe où se tromper coûte le plus cher, à savoir la fiabilité agentique. Qwen3.8-Max est le généraliste dont l’avantage se manifeste précisément là où une mauvaise réponse coûte cher.

Exécuter la paire au lieu de choisir entre les deux

C'est le cas inhabituel dans la série Solar Mini 4 où les deux côtés de la comparaison sont des routes que nous pouvons réellement vous vendre.Qwen3.8-Max et son instantané daté du 0902 se trouvent sur OrcaRouter au tarif catalogue du fournisseur, soit 2,00 $ / 6,00 $, aux côtés deQwen3.8-Flash à 0,15 $ / 0,47 $ et de Qwen3.8-27B à 0,33 $ / 2,40 $ — trois échelons d'une même génération, une seule clé, aucun second contrat et aucune modification de code au-delà d'une chaîne de modèle. Au 1er octobre 2026, notre propre mesure dans le playground place Qwen3.8-Max à un p50 de 2,5 secondes avec 87,7 jetons de sortie par seconde sur les sept derniers jours ; cette fenêtre est glissante, donc consultez la fiche modèle en direct plutôt que cette phrase. Les modèles d'Upstage ne sont pas disponibles par notre intermédiaire, et Solar Mini 4 doit être atteint via l'API propre à Upstage.

A screenshot of the OrcaRouter model page for Qwen3.8-Max, showing the model id qwen/qwen3.8-max at $2.00 input and $6.00 output per million tokens, text, image and video input with text output, vision, tools, JSON and reasoning capability flags, a 2.5-second median time to first token from our own playground, and the description of Alibaba's newest flagship model in the Qwen line.

Ce que cela rend possible, c’est la répartition que cette comparaison préconise : envoyer le trafic de documents longs, de langue coréenne et d’extraction structurée vers une option bon marché, acheminer les requêtes à forte intensité de raisonnement et utilisant des outils vers le modèle phare, et laisser le basculement couvrir le fournisseur qui passe un mauvais moment. C’est aussi là que le DSL de routage mérite sa place — composer des modèles en un seul appel signifie qu’une première passe bon marché et une passe de vérification coûteuse peuvent être une seule requête vers un seul point de terminaison au lieu de deux intégrations à maintenir synchronisées.

La version courte

A screenshot of the Artificial Analysis model page headed 'Qwen3.8 Max (0902) Intelligence, Performance & Price Analysis', marked as an Alibaba proprietary model released September 2026, ranked 32nd of 223 on intelligence, 172nd on speed and 101st on cost, with $2.00 input, $6.00 output and cached pricing rows, 39.5 output tokens per second, a $5.41 cost figure and a verbosity readout.

Si votre charge de travail est un contexte long, une forme de sortie fixe et un budget de latence tolérable, Solar Mini 4 vous donne 83 % du résultat en contexte long pour un quinzième du coût de la tâche et cinq fois le débit, et les vingt et un points d'index manquants n'apparaîtront jamais sur votre tableau de bord. Si votre charge de travail implique des outils, des agents multi-étapes ou des questions où une réponse erronée mais assurée est pire qu'aucune réponse, les points manquants constituent tout le produit et Qwen3.8-Max vaut quinze fois le prix. Chaque chiffre attribué à Artificial Analysis ci-dessus est la mesure indépendante de cette organisation ; la dénomination et les dates de sortie de Qwen3.8 appartiennent à Alibaba, et les chiffres de service d'OrcaRouter sont notre propre mesure en environnement de test sur une fenêtre glissante de sept jours.

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