'Solar Mini 4 vs Qwen3.8-Max'라고 적힌 생성된 히어로 타이틀 카드, '마지막 스무 개 지수 포인트에 실제로 얼마가 들었나'라는 부제목, 그리고 '지수에서 24.1 대 45.4', '작업당 $0.36 대 $5.41'이라고 적힌 두 개의 배지.
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Solar Mini 4 vs Qwen3.8-Max: 마지막 20 인덱스 포인트가 실제로 치른 대가

작성자

Magnus Corvin

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Solar Mini 4는 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.40입니다. Qwen3.8-Max는 — 대부분의 사람들이 "Qwen 3.8"을 입력하고 API를 요청할 때 의미하는 모델인 — $2.00와 $6.00입니다. 요금표에서 이는 입력 가격이 20배 차이 나는 것으로 읽힙니다. 두 모델이 이제까지 거쳐 온 독립 평가에서, 솔직한 수치는 Qwen3.8-Max가 Artificial Analysis Intelligence Index에서 45.4점을 받은 반면 Solar Mini 4는 24.1점이라는 것입니다. 즉 측정된 능력은 대략 두 배인데, 완료된 작업당 비용은 약 열다섯 배입니다. 이 짝에 대해 알아둘 가치가 있는 모든 것은 그 두 비율 사이의 간극에, 그리고 Upstage의 모델은 초당 204토큰으로 실행되는 반면 Alibaba의 플래그십은 초당 39토큰으로 실행된다는 사실에 있습니다.

숫자에 앞서 이름에 관한 한 가지 짚고 넘어갈 점이 있습니다. 그것이 여러분이 무엇을 사는지를 바꾸기 때문입니다. Qwen 3.8은 모델이 아니라 세대입니다. 호스팅되는 플래그십은 Qwen3.8-Max이며, 0902 날짜가 붙은 스냅샷으로 갱신되었고, 같은 세대에서 다운로드할 수 있는 구성원은 Qwen3.8-2.4T-A95B, 즉 Alibaba가 2026년 8월 12일에 공개한 2.4조 매개변수 가중치입니다. 2026년 9월 22일에 출시된 Solar Mini 4는 Upstage의 350억 매개변수 희소 전문가 혼합 모델로, 토큰당 약 30억 개의 매개변수가 활성화되며 어떤 가격에도 공개 가중치는 없습니다.

조달을 결정하는 기준에서 볼 때, 그 두 칼럼

• Intelligence Index — Qwen3.8-Max(0902)는 45.4, Solar Mini 4는 24.1이며, 두 수치 모두 Intelligence Index v4.3.2 기준입니다.

• 완료된 작업당 비용 — Qwen3.8-Max는 $5.41, Solar Mini 4는 $0.36. 약 15대 1이며, 아무도 언급하지 않는 비율이다.

• 요금표 — Qwen3.8-Max의 경우 백만 토큰당 $2.00 / $6.00, 캐시 입력 $0.25인 반면, Solar Mini 4는 $0.10 / $0.40, 캐시 입력 $0.01입니다.

• 컨텍스트 — 둘 다 1,000,000 토큰으로, 저렴한 모델이 전혀 뒤지지 않는 유일한 차원이다. Artificial Analysis는 Qwen3.8-Max에 983,616을, Solar Mini 4에 1,048,576을 기재하고 있고, Upstage 자체 문서에는 512K라고 되어 있어, 두 모델 중에서는 소형 모델의 상한선이 더 불확실하다.

• 가중치 — Qwen3.8-Max는 독점 호스팅 모델이며, 그 오픈 소스 형제 모델인 Qwen3.8-2.4T-A95B는 사용자 정의 라이선스로 다운로드할 수 있고 동일한 지표에서 262,000 토큰의 컨텍스트로 39.9점을 기록합니다. Solar Mini 4는 독점 모델로 오픈 소스 형제 모델이 없습니다.

• 처리량 — 동일한 연구소의 측정에 따르면 Solar Mini 4는 초당 출력 토큰 204개, Qwen3.8-Max는 39.5개입니다. 작업당 비용이 15분의 1에 불과한 모델이 그 작업을 다섯 배 더 빠르게 해냅니다.

21개 지수 포인트가 무엇을 사는가

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.

그들은 분포의 난도 높은 끝을 선택한다. Humanity's Last Exam에서 Qwen3.8-Max는 문항의 43.1%에서 정답을 맞히며, Solar Mini 4는 25.8%에 그친다. 과학적 코딩에서는 52.1% 대 47.6%다. 에이전트형 지식 노동에서는 격차가 차원이 다른 수준으로 벌어진다. Qwen3.8-Max는 GDPval-AA에서 1663 Elo에 도달하지만, Solar Mini 4는 1072에 머문다. 거의 600 Elo 포인트 차이로, 이는 반올림 차이가 아니라 이 모델이 사람의 감독 없이 맡겨도 신뢰할 수 있는 작업의 범위가 달라졌음을 의미한다.

작은 모델이 단순히 버티는 데 그치지 않고 승리하는 단 하나의 평가는 장문맥 추론이다. Solar Mini 4는 AA-LCR v1.1에서 83.3%를 기록하고 Qwen3.8-Max는 80.3%를 기록한다. 이것이 이 전체 비교에서 Solar Mini 4를 지지하는 가장 강력한 논거다. "아주 긴 문서를 읽고 그것을 가로질러 추론하는" 능력을 시험하기 위해 만들어진 벤치마크에서, 작업당 15배의 가격을 치르고도 3점 더 나쁜 결과를 얻는 셈이다.

두 모델 모두 올바른 도구가 아닌 분야는 자율 터미널 작업이다. Solar Mini 4는 Terminal-Bench 4.0에서 1%를 기록하고, Qwen3.8-Max는 38.9%를 기록한다. 20개의 어려운 터미널 작업 중 8개를 통과하는 모델은 그 영역에서 실제로 쓸 수 있으며 다른 모델은 그렇지 않다. 이는 이 비교에서 정도의 차이가 아니라 종류의 차이가 있음을 보여 주는 가장 명확한 예이다.

플래그십의 작업당 비용이 토큰 가격이 시사하는 것보다 훨씬 나쁜 이유

Qwen3.8-Max는 작업당 Solar Mini 4보다 더 많은 출력을 내보냅니다 — 107,700토큰 대 88,300토큰 — 그리고 백만 토큰당 $0.40이 아니라 $6.00의 비용으로 이를 내보냅니다. 캐시 동작을 고려하기도 전에, 격차의 대부분은 바로 여기에 있습니다. 알리바바는 실제로 $0.25의 캐시 입력 요금을 제공하는데, 이는 $2.00 입력 가격 대비 실질적인 할인이며, 이 제품군의 공개 형제 모델인 Qwen3.8-2.4T-A95B는 약 950억 개의 파라미터가 활성화된 2.4조 파라미터 희소 모델이므로, 그것이 생성하는 모든 토큰은 상당히 더 큰 기계에 의해 생성됩니다. 그중 어느 것도 비판이 아닙니다. 그것은 작업당 15배의 승수가 존재하는 이유이며, 이 두 모델 간의 토큰당 가격 비교가 양방향 모두에서 오해를 낳는 이유입니다.

실질적인 결론: Solar Mini 4는 "저예산 Qwen 3.8"이 아니다. 그것은 저렴하고 빠르며 정확히 한 축—긴 문서—에서 강하지만, 틀렸을 때 가장 큰 비용이 드는 축인 에이전트 신뢰성에서는 약한 전문가다. Qwen3.8-Max는 오답이 비싼 바로 그 지점에서 장점이 드러나는 범용 모델이다.

둘 중 하나를 고르는 대신 둘 다 함께 운영하기

이것은 Solar Mini 4 시리즈에서 비교 대상 양쪽 모두가 저희가 실제로 판매할 수 있는 경로인 드문 사례입니다. Qwen3.8-Max와 날짜가 명시된 0902 스냅샷은 OrcaRouter에 있으며 벤더 자체의 $2.00 / $6.00 정가가 적용되고, 그 옆에 $0.15 / $0.47의 Qwen3.8-Flash와 $0.33 / $2.40의 Qwen3.8-27B가 있습니다 — 같은 세대의 세 단계, 키 하나, 두 번째 계약도 없고 모델 문자열 외에 코드 변경도 없습니다. 2026년 10월 1일 기준, 저희 자체 플레이그라운드 측정에서는 지난 7일 동안 Qwen3.8-Max가 p50 2.5초, 초당 출력 토큰 87.7개를 기록했습니다. 이 측정 기간은 계속 갱신되므로 이 문장보다는 실시간 모델 카드를 확인하시기 바랍니다. Upstage의 모델은 저희를 통해 이용할 수 없으며, Solar Mini 4는 Upstage 자체 API를 통해 접근해야 합니다.

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.

그로 인해 가능해지는 것은 이 비교가 주장하는 분할입니다: 장문 문서, 한국어, 구조화 추출 트래픽은 저렴한 곳으로 보내고, 추론 비중이 높고 도구를 사용하는 요청은 플래그십으로 라우팅하며, 페일오버가 안 좋은 오후를 보내는 제공자를 커버하게 하는 것입니다. 또한 라우팅 DSL이 제 몫을 하는 지점이기도 합니다 — 모델들을 단일 호출로 구성하면 저렴한 1차 패스와 값비싼 검증 패스가 동기화를 유지해야 하는 두 통합 대신 하나의 엔드포인트에 대한 하나의 요청이 될 수 있습니다.

간략 버전

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.

워크로드가 긴 컨텍스트, 고정된 출력 형태, 감당할 수 있는 지연 시간 예산이라면, Solar Mini 4는 긴 컨텍스트 결과의 83%를 작업 비용의 15분의 1로, 처리량은 다섯 배로 제공하며, 빠져 있는 21개의 인덱스 포인트는 당신의 대시보드에 결코 나타나지 않을 것입니다. 워크로드에 도구, 다단계 에이전트, 또는 확신에 찬 오답이 무응답보다 더 나쁜 질문이 포함된다면, 빠진 포인트들이 제품의 전부이며 Qwen3.8-Max는 15배의 가격을 지불할 가치가 있습니다. 위에서 Artificial Analysis에 귀속된 모든 수치는 해당 조직의 독립적 측정치입니다. Qwen3.8의 명명과 출시 날짜는 Alibaba의 것이며, OrcaRouter 서빙 수치는 롤링 7일 윈도우에 대한 우리 자체 플레이그라운드 측정치입니다.

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