Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) vs qwen/qwen3-max-preview: benchmark, harga & kecepatan (Agustus 2026)

Perbandingan langsung antara Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) (obsidian) dan qwen/qwen3-max-preview (qwen) di OrcaRouter — harga, jendela konteks, latensi, throughput, dan kualitas benchmark, berdampingan, agar Anda dapat memilih model yang tepat untuk beban kerja Anda.

Kesimpulan

Dari sisi harga, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) adalah pilihan yang lebih murah — sekitar 54% di bawah qwen/qwen3-max-preview pada tokens input. Untuk beban kerja yang sensitif terhadap latensi, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) mengembalikan token pertama lebih cepat. Dari sisi kualitas benchmark, qwen/qwen3-max-preview memimpin indeks komposit. Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) unggul baik pada biaya maupun latensi median, sehingga menjadi pilihan default — beralihlah ke qwen/qwen3-max-preview bila model itu unggul pada dimensi yang menjadi andalan beban kerja Anda.

Mulai gratis · kedua model dalam satu kunci · ditagih sesuai biaya penyedia, tanpa markup token

Baik Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) maupun qwen/qwen3-max-preview tersedia melalui endpoint OrcaRouter yang sama dengan biaya provider tanpa markup token apa pun, sehingga beralih di antara keduanya hanya perubahan satu baris dan angka di bawah ini adalah yang benar-benar Anda bayar.

Baca analisis lengkap

Perbandingan ini menarik harga langsung, context window yang dipublikasikan, serta pengukuran latency dan throughput milik OrcaRouter sendiri, agar Anda dapat menimbang biaya terhadap performa untuk beban kerja spesifik Anda alih-alih mengandalkan benchmark etalase dari vendor. Pilihan yang tepat hampir selalu bergantung pada bentuk lalu lintas Anda — panjang prompt, seberapa banyak teks yang Anda hasilkan, seberapa sensitif pengguna Anda terhadap latency, dan seberapa sulit penalarannya — sehingga bagian-bagian di bawah menguraikan keputusan satu dimensi setiap kali dan diakhiri dengan rekomendasi konkret. Di mana pun sebuah metrik hilang untuk salah satu dari dua model, baris itu dihilangkan alih-alih ditebak, sehingga setiap klaim di sini didukung oleh angka nyata.

Sekilas

  • Input $/M$0.40Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) 54%
  • Latensi p50250 msQwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) 98%
  • Kualitas8.0qwen/qwen3-max-preview 100%

Perbandingan model

Harga, konteks, latensi, throughput, dan kualitas untuk Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) dan qwen/qwen3-max-preview.
MetrikQwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)qwen/qwen3-max-previewKesimpulan
Input $/M$0.40$0.86Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) 54% lebih murah daripada qwen/qwen3-max-preview pada tokens input.
Output $/M$4.21$3.44qwen/qwen3-max-preview 18% lebih murah daripada Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) pada tokens output.
Konteks262K262KQwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) dan qwen/qwen3-max-preview memiliki jendela konteks yang sama.
Latensi p50250 ms10000 msQwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) merespons 98% lebih cepat daripada qwen/qwen3-max-preview pada median.
Throughput93 tok/s73 tok/sQwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) melakukan streaming tokens 27% lebih cepat daripada qwen/qwen3-max-preview.
Kualitas4.08.0qwen/qwen3-max-preview mencetak skor 100% lebih tinggi daripada Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) pada indeks kualitas komposit.

Dari sisi harga, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) adalah pilihan yang lebih murah — sekitar 54% di bawah qwen/qwen3-max-preview pada tokens input. Untuk beban kerja yang sensitif terhadap latensi, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) mengembalikan token pertama lebih cepat. Dari sisi kualitas benchmark, qwen/qwen3-max-preview memimpin indeks komposit. Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) unggul baik pada biaya maupun latensi median, sehingga menjadi pilihan default — beralihlah ke qwen/qwen3-max-preview bila model itu unggul pada dimensi yang menjadi andalan beban kerja Anda.

Kedua model, satu kunci API. Mulai dari mana saja dan beralih dengan mengubah satu string.

Dapatkan kunci API

Gunakan Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) dan qwen/qwen3-max-preview dengan satu kunci API

Anda tidak harus memilih salah satu. Kedua model tersedia melalui endpoint kompatibel OpenAI yang sama di OrcaRouter, ditagih sesuai tarif penyedia hulu tanpa markup token. Berpindah di antara keduanya cukup mengubah nama model — tanpa akun kedua, SDK kedua, atau kredensial terpisah.

Itulah yang membuat kompromi di atas dapat dikelola di produksi: kirim sebagian besar trafik ke model yang unggul pada dimensi yang Anda pedulikan, sisakan model lain untuk permintaan yang memang membutuhkannya, dan geser pembagiannya begitu angka Anda berubah.

Uji langsung: Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) vs qwen/qwen3-max-preview di mode Battle

Mode Battle — coba keduanya, berdampinganLangsung
Buka di playground
Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)
$0.40 /M · p50 250ms
qwen/qwen3-max-preview
$0.86 /M · p50 10000ms

Harga dan analisis biaya

Pada token input, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) berbiaya $0.40 per 1 juta dibanding $0.86 untuk qwen/qwen3-max-preview, dan pada output $4.21 dibanding $3.44 per 1 juta.

Baca analisis lengkap

Tagihan biasanya ditentukan pada token output: beban kerja chat atau agent yang menghasilkan penyelesaian panjang didominasi oleh tarif output, sehingga model yang tampak lebih murah di input tetap bisa menjadi pilihan yang lebih mahal secara ujung ke ujung. Perkirakan rasio input-ke-output riil Anda sebelum memilih hanya berdasarkan harga — prompt yang berat pada pengambilan dengan jawaban singkat dan prompt singkat dengan generasi panjang berada di ujung berlawanan tabel ini. Cara praktis untuk mengukurnya adalah mengambil sampel prompt yang representatif, menghitung rata-rata token input dan output, lalu mengalikan masing-masing dengan tarif kedua model yang bersangkutan; model dengan biaya campuran (blended) lebih rendah pada campuran riil Anda adalah yang harus dikalahkan. Ingat bahwa kedua harga di sini adalah tarif mentah provider — OrcaRouter tidak menambahkan markup — jadi perbandingannya setara dan penghematan yang Anda hitung adalah penghematan yang Anda simpan.

Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) menerima hingga 262K token konteks dan qwen/qwen3-max-preview menerima 262K.

Baca analisis lengkap

Context window membatasi seberapa banyak materi sumber — dokumen, kode, percakapan sebelumnya — yang bisa Anda kirim dalam satu permintaan. Jendela yang lebih besar memungkinkan Anda melewati pemotongan dan perpipaan pengambilan untuk input panjang, tetapi Anda tetap membayar tarif token input untuk semua yang Anda kirim, jadi jendela yang lebih besar adalah kemampuan, bukan diskon. Cocokkan jendela dengan permintaan tunggal terpanjang yang secara realistis dihasilkan beban kerja Anda, bukan angka terbesar di halaman. Ingat juga bahwa kualitas dapat menurun menjelang akhir konteks yang sangat panjang pada model mana pun, jadi jendela besar sebaiknya diperlakukan sebagai ruang cadangan untuk input panjang sesekali, bukan sebagai izin untuk menjejalkan setiap permintaan hingga batasnya.

Kedua tarif adalah harga mentah penyedia — OrcaRouter tidak menambah markup, jadi penghematan yang Anda hitung adalah penghematan yang Anda dapat.

Mulai gratis

Perbandingan tarif token

Input $/M
Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)$0.40
qwen/qwen3-max-preview$0.86
Output $/M
Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)$4.21
qwen/qwen3-max-preview$3.44

per 1M tokens

Kecepatan dan latensi

Latency dan throughput menentukan bagaimana model terasa di produksi. Latency respons median (p50) adalah berapa lama permintaan tipikal menunggu sebelum token pertama; throughput (token per detik) menetapkan seberapa cepat jawaban dialirkan setelah dimulai.

Baca analisis lengkap

Untuk chat interaktif dan loop agent, latency p50 rendah paling penting karena pengguna sedang menunggu token pertama; untuk generasi batch dan output bentuk panjang, throughput mendominasi waktu total karena jawabannya panjang. Grafik tren 7 hari di atas menunjukkan apakah latency setiap model stabil atau melenceng, sesuatu yang disembunyikan oleh satu angka utama — model dengan rata-rata bagus tetapi ekor yang berisik masih bisa meleset dari SLA p95 yang ketat. Jika produk Anda memiliki anggaran latency, baca baik median maupun bentuk kurvanya, dan ingat bahwa latency ujung ke ujung juga mencakup lompatan jaringan Anda serta pengambilan atau panggilan alat apa pun yang Anda lakukan di sekitar model.

Selama 7 hari terakhir, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) mempertahankan latensi respons median yang lebih rendah.

Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)
qwen/qwen3-max-preview

Benchmark dan kualitas

Skor benchmark memperkirakan kemampuan tetapi bukan pengganti pengujian pada prompt Anda sendiri.

Baca analisis lengkap

Indeks komposit yang ditampilkan di sini mengagregasi banyak evaluasi publik, dan persentil menandai di mana setiap model berada terhadap semua model yang sebanding dalam katalog — sinyal daftar pendek yang berguna, bukan jaminan untuk tugas Anda. Model yang unggul pada indeks kecerdasan umum masih bisa tertinggal di domain Anda (coding, ekstraksi, multibahasa, penalaran konteks panjang), jadi gunakan benchmark untuk mempersempit bidang, lalu jalankan kedua model pada irisan lalu lintas yang representatif. Perhatikan indeks spesifik yang cocok dengan kasus penggunaan Anda alih-alih angka utama: produk yang berat coding sebaiknya membobot indeks coding, asisten riset indeks penalaran. Benchmark juga menua seiring model diperbarui, jadi perlakukan sebagai hipotesis awal yang Anda konfirmasi dengan set evaluasi Anda sendiri.

Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)
qwen/qwen3-max-preview
25.5
AA Coding
Lebih baik dari 26% model yang dibandingkan
#95 dari 128
19.4
AA Intelligence
Lebih baik dari 18% model yang dibandingkan
#107 dari 130
75.0
AA Math
Lebih baik dari 69% model yang dibandingkan
#25 dari 81

Mana yang sebaiknya dipilih?

Jika biaya adalah kendala yang mengikat, mulailah dengan model yang lebih murah pada campuran input-ke-output riil Anda dan naik tingkat hanya jika kualitas meleset.

Baca analisis lengkap

Jika responsivitas adalah prioritas — chat yang menghadap pengguna, agent, situasi apa pun di mana seseorang menunggu — beri bobot lebih pada latency p50 dan throughput daripada selisih harga kecil. Jika Anda mendorong penalaran, coding, atau pekerjaan konteks panjang tersulit, biarkan pemenang benchmark dan context window memimpin dan terima tarif lebih tinggi di tempat yang sepadan. Karena kedua model berada di belakang API yang sama, langkah berisiko rendah adalah merutekan sebagian lalu lintas riil ke masing-masing dan membandingkan biaya, latency, serta kualitas jawaban pada prompt Anda sendiri sebelum berkomitmen. Pola umum adalah bertingkat (tier): kirim sebagian besar permintaan yang mudah dan bervolume tinggi ke model yang lebih murah atau lebih cepat dan sisakan model yang lebih kuat untuk permintaan yang benar-benar membutuhkannya, yang menangkap sebagian besar keunggulan kualitas dengan sebagian kecil biaya. Apa pun yang Anda pilih, jaga agar peralihan tetap dapat dibalik — Anda bisa mengembalikan lalu lintas begitu angka atau kebutuhan Anda berubah.

Atau jangan memilih — rutekan per permintaan ke keduanya, dengan satu kunci dan satu endpoint.

Ambil keduanya

Paling cocok untuk

  • Chat dan agen sensitif latensiQwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)
  • Penalaran dan coding tersulitqwen/qwen3-max-preview

FAQ Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) vs qwen/qwen3-max-preview

Mana yang lebih murah, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) atau qwen/qwen3-max-preview?
Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) lebih murah pada tokens input dengan $0.40 per 1M dibandingkan $0.86 per 1M.
Mana yang lebih murah pada token output, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) atau qwen/qwen3-max-preview?
qwen/qwen3-max-preview memiliki harga output lebih rendah, yaitu $3.44 per 1 juta dibanding $4.21 per 1 juta. Harga output biasanya lebih penting daripada input untuk beban kerja yang berat generasi, jadi timbang sesuai itu.
Mana yang lebih cepat, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) atau qwen/qwen3-max-preview?
Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) memiliki latensi respons median (p50) yang lebih rendah dalam pengukuran langsung OrcaRouter.
Mana yang mengalirkan lebih cepat, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) atau qwen/qwen3-max-preview?
Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) memiliki throughput terukur (token per detik) lebih tinggi, sehingga penyelesaian panjang selesai lebih cepat setelah generasi dimulai.
Mana yang skornya lebih tinggi pada benchmark, Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) atau qwen/qwen3-max-preview?
qwen/qwen3-max-preview memimpin pada indeks kualitas komposit yang ditampilkan di atas, tetapi keunggulan benchmark tidak selalu berpindah ke domain tertentu — validasi pada prompt Anda sendiri sebelum menstandardisasi.
Haruskah saya menggunakan Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) atau qwen/qwen3-max-preview?
Pilih Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) atau qwen/qwen3-max-preview berdasarkan prioritas Anda: biaya, jendela konteks, latensi, atau kualitas benchmark. Tabel di atas menunjukkan model mana yang menang pada masing-masing; cocokkan pemenang dengan dimensi yang paling penting untuk beban kerja Anda.
Bagaimana Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) dan qwen/qwen3-max-preview ditagih di OrcaRouter?
Keduanya ditagih dengan tarif provider hulu tanpa markup token apa pun — Anda membayar harga per token yang sama seperti yang akan Anda bayarkan langsung ke provider, melalui satu kunci API dan satu endpoint OrcaRouter.
Bisakah saya memanggil Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) dan qwen/qwen3-max-preview dengan kode yang sama?
Ya. Keduanya diekspos melalui API OpenAI-compatible milik OrcaRouter, jadi Anda hanya mengubah nama model untuk merutekan di antara keduanya — tanpa penggantian SDK, tanpa kredensial terpisah.

Mulai dengan Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive) atau qwen/qwen3-max-preview

Satu kunci. Kedua model. 40+ penyedia.

Ditagih sesuai biaya penyedia tanpa markup token. Mulai gratis, ganti model dengan satu string, dan jaga agar keputusan tetap bisa dibalik.

Buat akun gratis