Guides & Insights

Muse Wonder vs Qwen 3.8 Max: โทเคนที่ถูกกว่าแต่กลับมีค่าใช้จ่ายต่องานสูงกว่า

ผู้เขียน

Rowan Sterling

วันที่เผยแพร่

Oct 12, 2026

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →

เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

Qwen 3.8 Max ถูกกว่า Muse Wonder ในทุกอัตราค่าบริการที่ประกาศไว้ — 2.00 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 6.00 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน เมื่อเทียบกับ 4.00 และ 20.00 ดอลลาร์ — แต่กลับยังมีค่าใช้จ่ายมากกว่าในการทำงานหนึ่งงานให้เสร็จ บนชุดทดสอบของ Artificial Analysis เอง ค่าใช้จ่ายที่วัดได้ในการทำภารกิจ Intelligence Index หนึ่งภารกิจให้สำเร็จอยู่ที่ประมาณ 5.41 ดอลลาร์บน Qwen 3.8 Max และประมาณ 4.52 ดอลลาร์บน Muse Wonder เพราะ Qwen 3.8 Max ส่งออกโทเคนเอาต์พุตประมาณ 190 ล้านโทเคนกว่าจะผ่านการรันนั้นได้ ขณะที่ Muse Wonder ส่งออกประมาณ 130 ล้านโทเคน เทียบกับค่ามัธยฐานของกระดานที่ประมาณ 85 ล้านโทเคน Meta Superintelligence Labs เปิดตัว Muse Wonder เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 และได้คะแนน 52 บนดัชนีเดียวกัน ส่วน Qwen 3.8 Max ได้คะแนน 45 นั่นไม่ใช่ช่องว่างที่ปัดเศษทิ้งได้ในแกนใดแกนหนึ่ง และมันหมายความว่าปฏิกิริยาตอบสนองตามสัญชาตญาณแบบ "ถูกกว่าต่อโทเคนคือผู้ชนะ" ให้ผลกลับตาลปัตรกับการจับคู่นี้อย่างสิ้นเชิง

ตารางอัตราค่าบริการไม่ใช่ใบเรียกเก็บเงิน

เริ่มจากสิ่งที่ผู้ขายทั้งสองรายเผยแพร่ เพราะในทางทฤษฎีแล้วไม่มีอะไรต้องแข่งกันเลย

• อินพุต — Qwen 3.8 Max $2.00 ต่อล้านโทเคน; Muse Wonder $4.00 ดังนั้นจึงมีราคาเพียงครึ่งเดียว

• เอาต์พุต — Qwen 3.8 Max $6.00 ต่อล้านโทเค็น; Muse Wonder $20.00 ดังนั้นจึงคิดเป็นประมาณหนึ่งในสาม

• ส่วนลดแคช — Qwen 3.8 Max ลด 88% สำหรับอินพุตที่แคชไว้; Muse Wonder 95% เนื่องจากเปอร์เซ็นต์นั้นหักจากราคาอินพุตตามรายการที่สูงเป็นสองเท่า ทั้งสองจึงตกอยู่ห่างกันเพียงไม่กี่เซนต์เมื่อปัดเศษ — ประมาณ $0.24 เทียบกับประมาณ $0.20 ต่อโทเคนที่แคชไว้หนึ่งล้านโทเคน — และแค็ตตาล็อกของเราเองกำหนดราคาการอ่านแคชของ Qwen 3.8 Max ไว้ที่ $0.25 นี่เป็นรายการเดียวที่ราคาป้ายที่ถูกกว่ากลับซื้อแคชที่แพงกว่า

• การวางกรอบของผู้ขายเอง — Artificial Analysis ชี้ว่า Muse Wonder มีอินพุตที่ “ค่อนข้างแพง” เมื่อเทียบกับค่ามัธยฐานของบอร์ดที่ $2.00 และเอาต์พุตที่ “แพง” เมื่อเทียบกับค่ามัธยฐานที่ $10.00 โดย Qwen 3.8 Max อยู่ที่หรือต่ำกว่าค่ามัธยฐานทั้งสอง

ทุกบรรทัดของสิ่งนั้นล้วนเอื้อต่อ Qwen 3.8 Max ตอนนี้ลองดูสิ่งที่ชุดทดสอบเดียวกันวัดได้สำหรับงานที่ทำเสร็จแล้ว ซึ่งเป็นตัวเลขเดียวที่งบประมาณรับรู้ได้จริง

• ต้นทุนต่อหนึ่งงานใน Intelligence Index — Muse Wonder ประมาณ $4.52; Qwen 3.8 Max ประมาณ $5.41

• โทเค็นเอาต์พุตที่ใช้ไปในการรันดัชนีครั้งนั้น — Muse Wonder ประมาณ 130 ล้าน; Qwen 3.8 Max ประมาณ 190 ล้าน เทียบกับค่ามัธยฐานของบอร์ดที่ราว 85 ล้าน

• สิ่งที่ฮาร์เนสกล่าวถึงความอยากในการพูด — Muse Wonder ถูกอธิบายว่า "ค่อนข้างพูดมาก"; Qwen 3.8 Max ถูกอธิบายว่า "พูดมากอย่างยิ่ง"

เรตการ์ดสองใบกับบิลที่วัดจริงสองใบชี้ไปในทิศทางตรงกันข้าม และเหตุผลก็คือปริมาณโทเคนล้วน ๆ Qwen 3.8 Max ใช้โทเคนเอาต์พุตประมาณ 1.5 เท่าของที่ Muse Wonder ใช้ในการประเมินเดียวกัน ซึ่งหักล้างข้อได้เปรียบ 3.3 ต่อ 1 ในบรรทัดเอาต์พุตของมัน แล้วยังคงเกินต่อไปอีก ถ้าปริมาณงานของคุณมีลักษณะเหมือนดัชนี — การให้เหตุผลยาว คำตอบยาว การตั้งค่าระดับความพยายามสูง — เรตการ์ดเป็นเอกสารผิดสำหรับใช้วางแผน จำนวนโทเคนของคุณเองต่างหากคือสิ่งที่ถูกต้อง และช่องว่างระหว่างสองสิ่งนี้มีค่าที่จะไล่ตามก็ต่อเมื่อคุณวัดส่วนผสมของคุณเอง แทนที่จะยืมของคนอื่นมา

เจ็ดคะแนนดัชนีคือระดับ ไม่ใช่การเสมอกัน

การเปรียบเทียบระหว่างรุ่นที่จบห่างกันไม่เกินหนึ่งคะแนนจะตัดสินกันที่ราคาและรูปทรง แต่รุ่นนี้ไม่ใช่แบบนั้น

• ดัชนีสติปัญญา — Muse Wonder (max) 52; Qwen 3.8 Max 45

• การวัดที่ใช้ร่วมกัน — ตัวเลขทั้งสองเป็นของ Artificial Analysis ซึ่งสร้างขึ้นบนฮาร์เนสของตนเองด้วยความพยายามสูงสุด ไม่ใช่เบนช์มาร์กที่ผู้ขายฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งชื่นชอบ

เจ็ดคะแนนบนคะแนนรวมที่ครอบคลุม 219 โมเดลในคลาสนี้ถือเป็นการแยกตัวที่ชัดเจนจริง และมันมาจากด้านของบัญชีที่ Qwen 3.8 Max กำลังใช้โทเคนเพิ่ม มันสร้างเอาต์พุตมากขึ้นแต่ได้คะแนนต่ำลง การผสมกันแบบนั้น — โทเคนมากขึ้น คะแนนต่ำลง — คือความเยิ่นเย้อแบบแพง เพราะคุณจ่ายสองต่อ: ครั้งหนึ่งเป็นดอลลาร์ต่องาน และอีกครั้งในสิ่งที่คะแนนนั้นเป็นตัวแทนอยู่

ข้อแม้ที่ตรงไปตรงมาก็คือ ดัชนีแบบผสมเป็นค่าเฉลี่ยจากชุดงานของคนอื่น คะแนนเจ็ดจุดบนมาตรวัดบอกคุณว่าโมเดลสองตัวไม่ได้อยู่ในระดับเดียวกัน แต่มันไม่ได้บอกคุณว่ารุ่นไหนผ่านของคุณซึ่งก็คือการประเมิน ตัวเลขดัชนีเพียงตัวเดียวไม่เคยตอบคำถามนั้น และการจับคู่นี้ก็ไม่ใช่ข้อยกเว้น

สเปกชีตทีละบรรทัด

• หน้าต่างบริบท — Muse Wonder (Max) 1,048,576 โทเคน โดยมีหน้าต่างล้านโทเคนระบุซ้ำไว้ในสรุปการ์ดของ Meta เอง; Qwen 3.8 Max 984k โทเคนตามที่การ์ดอิสระระบุไว้ เทียบกับ 1,000,000 โทเคนบนหน้าแค็ตตาล็อกของเราเองสำหรับโมเดลชื่อเดียวกัน แหล่งข้อมูลทั้งสองไม่ตรงกัน 16,000 โทเคนในฝั่งของโมเดลนั้น ให้ถือเพดานเป็น "ประมาณหนึ่งล้าน" สำหรับทั้งสอง และตรวจสอบจำนวนที่น้อยกว่ากับผู้ขายก่อนที่คุณจะออกแบบโดยยึดตามจำนวนนั้น

• อินพุตแบบโมดัล — Muse Wonder รองรับข้อความ รูปภาพ และเสียง; Qwen 3.8 Max รองรับข้อความและรูปภาพ โดยมีวิดีโอในหน้าคาตาล็อกของเรา เสียงเป็นหนึ่งในอินพุตเหล่านี้

• เอาต์พุต — ข้อความทั้งสองด้าน

• การใช้เหตุผล — ทั้งสองฝ่ายมีกระบวนการใช้เหตุผล และไม่มีฝ่ายใดเปิดเผยโหมดไม่ใช้เหตุผลที่ผู้เรียกใช้สามารถพึ่งพาได้ โทเคนการใช้เหตุผลถูกคิดค่าใช้จ่ายเป็นเอาต์พุตบนทั้งสองฝ่าย ซึ่งเป็นจุดที่ความต้องการใช้โทเคนของ Qwen 3.8 Max กลายเป็นค่าใช้จ่ายที่แพง

• ความเร็วเอาต์พุต — Qwen 3.8 Max อยู่ที่ประมาณ 36 โทเคนต่อวินาที ซึ่งชุดทดสอบจัดว่าช้าอย่างเห็นได้ชัด; Muse Wonder ยังไม่ถูกเผยแพร่บนชุดทดสอบเดียวกัน ความไม่สมมาตรนี้สำคัญกว่าที่เห็น: นั่นหมายความว่าฝ่ายหนึ่งของการเปรียบเทียบนี้มีโปรไฟล์ความหน่วงที่วัดได้สาธารณะ ส่วนอีกฝ่ายไม่มี

• ค่าน้ำหนักโมเดล — ทั้งสองฝ่ายเป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะตัว ไม่มีการเปิดเผยทั้งคู่

• เปิดตัว — Muse Wonder เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 Qwen 3.8 Max เป็นโมเดลที่เก่ากว่าในที่นี้: Artificial Analysis วัด checkpoint 0902 และแค็ตตาล็อกของเราแสดงรายการ Qwen 3.8 Max ของตัวเองภายใต้วันที่อื่น คือ 2026-08-03 id สองตัวนั้นใช้แทนกันไม่ได้ และหากคุณกำลังเปรียบเทียบราคาหรือคะแนน ก็ควรแน่ใจว่าคุณกำลังเรียก checkpoint ตัวไหนอยู่จริง ๆ

A screenshot of the Artificial Analysis card for Muse Wonder (Max), headed 'Muse Wonder (Max) Intelligence, Performance & Price Analysis' with the vendor and status tags 'Meta' and 'Proprietary model', a dated line reading 'October 2026', rank badges of Intelligence #9/219, Cost #103/219 and Verbosity #84/219, a rate line of 'In $4.00 Out $20.00' with a 95% cache discount, the summary sentence 'Muse Wonder (Max) scores 52 on the Artificial Analysis Intelligence Index' and text noting it generated 130M tokens against a median of 85M, plus the pricing paragraph giving $4.00 per 1M input tokens (somewhat expensive, median $2.00), $20.00 per 1M output tokens (expensive, median $10.00) and $4.52 per task on the Intelligence Index.

ความหน่วงคือแกนที่มีเพียงหนึ่งในนั้นเท่านั้นที่บันทึกไว้

บรรทัดเกี่ยวกับความเร็วด้านบนเป็นส่วนที่ทำให้รู้สึกสบายใจน้อยที่สุดของหน้านี้ เพราะเป็นจุดเดียวที่การเปรียบเทียบไม่สมมาตรอีกต่อไป Muse Wonder ไม่มีตัวเลขความเร็วเอาต์พุตที่เผยแพร่บนชุดทดสอบอิสระ — ไม่ใช่ตัวเลขที่ช้า แต่ไม่มีตัวเลขเลย — ดังนั้น ข้ออ้างใด ๆ ว่าหนึ่งในสองคำตอบนี้เร็วกว่า จึงไม่มีหลักฐานรองรับอย่างน้อยในทิศทางหนึ่ง

สิ่งที่อาจกล่าวได้คือสิ่งที่ทราฟฟิกของเราเองแสดงให้เห็น บน OrcaRouter, Qwen 3.8 Max มีค่า p50 ของเวลาถึงโทเคนแรก (time-to-first-token) ที่วัดได้ประมาณ 4.92 วินาที นั่นคือระยะเวลารอก่อนที่โทเคนแรกจะมาถึง บนโมเดลที่ชุดทดสอบอิสระจัดอันดับไว้ว่าช้าอย่างเห็นได้ชัดในการสร้างเอาต์พุตต่อเนื่อง สำหรับส่วนติดต่อแบบโต้ตอบ นั่นคือความเงียบที่ยาวนาน; สำหรับงานแบบแบตช์ แทบไม่มีความสำคัญ การที่คุณกำลังสร้างสิ่งใดในสองแบบนั้นเป็นตัวกำหนดว่าส่วนนี้ควรมีน้ำหนักมากน้อยเพียงใด และหากคุณกำลังสร้างแบบโต้ตอบ โมเดลที่ยังไม่มีใครเผยแพร่ค่าความหน่วงของมันคือความเสี่ยงที่คุณควรประเมินก่อนที่จะนำมาใช้ ไม่ใช่หลังใช้แล้ว

รันทั้งคู่ หรือรันอันเดียว

Qwen 3.8 Max อยู่บน OrcaRouter ในชื่อ qwen/qwen3.8-max ในราคาตามรายการ $2.00 สำหรับอินพุต และ $6.00 สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเคน พร้อมอัตราการอ่านแคช $0.25 และหน้าต่างขนาดล้านโทเคนที่ยังคงอยู่ครบ ฝั่งเราไม่มีการบวกเพิ่มใด ๆ — ราคาตามรายการของผู้ให้บริการส่งผ่านมาตรง ๆ ดังนั้นเมื่อผู้ให้บริการเปลี่ยนอัตรา ตัวเลขบนหน้าของเราก็เปลี่ยนตามในวันเดียวกัน นั่นทำให้ด้านนี้ของการเปรียบเทียบอยู่ห่างจากการแก้สตริงเพียงหนึ่งจุดจากฮาร์เนสใด ๆ ที่คุณมีอยู่แล้ว ซึ่งเป็นวิธีที่ถูกที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในการค้นหาว่าส่วนผสมงานของคุณเองส่งผลต่อ $2.00 นั้นอย่างไร

A screenshot of the OrcaRouter model page for Qwen3.8 Max, showing the breadcrumb 'Home » Models » Qwen', the model name Qwen3.8 Max, the model identifier qwen/qwen3.8-max, the input line 'Input text + Image + video' with 'Output text', capability chips for Vision, Tools, JSON and Reasoning, a byline reading 'by Qwen - 2026-08-03', a rate row of '$2.00 $6.00 4.92 s 10.00 s 225.2M' with p50 TTFT of 4.92s, and description text confirming the model is available through OrcaRouter with a context window of 1,000,000 tokens.

Muse Wonder ไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อกของเรา และหน้านี้จะไม่แกล้งทำเป็นว่ามี — Model API และ Muse Code ของ Meta เองคือที่ที่มันทำงานอยู่ในปัจจุบัน สิ่งที่เรามีจากแล็บเดียวกันคือ Muse Spark 1.2 ซึ่งเป็นเช็กพอยต์ที่ Meta ใช้สร้างส่วนที่เหลือของตระกูลนี้ ในราคาอินพุต $1.25 และเอาต์พุต $4.25 ต่อล้านโทเคน ครอบคลุมหน้าต่าง 1,048,576 โทเคน พร้อมการอ่านแคชที่ $0.15 หากสิ่งที่คุณต้องการจริง ๆ จาก Muse Wonder คือสไตล์แบบ Meta ในราคาหนึ่งในห้า แทนที่จะเป็นคะแนนระดับแนวหน้า เส้นทางนั้นมีอยู่แล้วบนคีย์เดียวกับที่คุณมีอยู่

เหตุผลเชิงปฏิบัติสำหรับปลายทาง (endpoint) เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ทั่วมากกว่า 200 โมเดลก็คือปัญหาการวัดผลนี้เอง ช่วงต่างระหว่าง $4.52 กับ $5.41 เป็นค่าเฉลี่ยจากงานของคนอื่น และวิธีเดียวที่จะรู้ว่ามันใช้ได้กับงานของคุณหรือไม่ก็คือการลองรันจริง การทำเช่นนั้นผ่านคีย์เดียวหมายถึงการชี้การประเมินที่มีอยู่ของคุณไปที่ชื่อโมเดลตัวที่สองแล้วรันใหม่ ไม่ใช่การเซ็นสัญญาฉบับที่สองและสร้างระบบเรียกเก็บเงินใหม่ การสลับอัตโนมัติเมื่อเกิดข้อขัดข้อง (automatic failover) ครอบคลุมกรณีที่คุณปล่อยเวอร์ชันใหม่ซึ่งยังไม่ได้พิสูจน์ก่อน หากผู้ให้บริการต้นทางมีประสิทธิภาพลดลง คำขอจะถูกย้ายไปแทนที่จะล้มเหลว

อันไหน และจากหลักฐานอะไร

• เลือก Muse Wonder เมื่อคะแนนคือสิ่งที่สำคัญ เจ็ดคะแนนดัชนีที่ต้นทุนต่อภารกิจซึ่งวัดได้ต่ำกว่า ถือเป็นชัยชนะที่ตรงไปตรงมา และไม่มีสิ่งใดในการจับคู่นี้ที่จะพลิกกลับผลนั้น

• ใช้ Qwen 3.8 Max เมื่ออินพุตยาวและเอาต์พุตสั้น อัตราค่าบริการที่ $2.00 สำหรับอินพุต เทียบกับ $4.00 ถือเป็นการประหยัดจริง 50% สำหรับงานที่แทบมีแต่พรอมป์ต์และแทบไม่มีคำตอบ และบทลงโทษจากความเยิ่นเย้อก็ไม่มีโอกาสถูกนำมาใช้ เพราะไม่มีอะไรให้เยิ่นเย้อ

• เลือก Qwen 3.8 Max เมื่อคุณต้องการข้อมูลความหน่วงที่เผยแพร่แล้ว ความเร็วของมันมีเอกสารยืนยัน และถ้าฝ่ายจัดซื้อต้องการตัวเลขก่อนการอนุมัติ "ยังไม่เผยแพร่" เป็นคำตอบที่ปกป้องได้ยากกว่า "36 โทเคนต่อวินาที"

• อย่าตัดสิน Qwen 3.8 Max จากราคาที่โฆษณาไว้ อัตราอินพุต $2.00 เป็นส่วนลดจริงสำหรับอินพุต และเป็นบทสรุปที่ทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับโมเดลนี้: บนชุดทดสอบอิสระ มันมีค่าใช้จ่ายต่องานที่ทำเสร็จมากกว่าโมเดลที่คิดราคาอินพุตเป็นสองเท่า และมากกว่าสามเท่าสำหรับเอาต์พุต

อย่าด่วนสรุปว่าตัวใดตัวหนึ่งเป็นตัวเลือกที่ประหยัดกว่า จนกว่าคุณจะได้นับโทเค็นของคุณเอง ตัวเลขต่อหนึ่งงานในหน้านี้มาจากฮาร์เนสเพียงตัวเดียวที่รันการประเมินเพียงครั้งเดียว การกลับทิศที่ตัวเลขเหล่านั้นแสดงให้เห็นคือเหตุผลที่ต้องวัด ไม่ใช่ตัวผลการวัดเอง

สิ่งที่ทำให้การจับคู่นี้น่าสนใจคือมันทำให้ทางลัดใช้ไม่ได้ เรตการ์ดอ่านง่ายและดูน่าเชื่อถือ และในกรณีนี้ การอ่านแบบง่าย ๆ กลับให้คำตอบที่ผิดไปราว 20% โมเดลทั้งสองยังห่างกันหนึ่งเจนเนอเรชันในแง่วันเปิดตัว แต่มีลักษณะใกล้เคียงกันพอจนการเลือกไม่ชัดเจนจากสเปกชีต ทั้งสองข้อนี้หาคำตอบได้จากบันทึกของคุณเองในสัปดาห์นี้ — และไม่มีข้อใดจะได้คำตอบจากตารางเบนช์มาร์กถัดไปที่ห้องแล็บใดห้องแล็บหนึ่งเผยแพร่

Muse Wonder vs Qwen 3.8 Max: โทเคนที่ถูกกว่าแต่กลับมีค่าใช้จ่ายต่องานสูงกว่า

ตารางอัตราค่าบริการไม่ใช่ใบเรียกเก็บเงิน

เจ็ดคะแนนดัชนีคือระดับ ไม่ใช่การเสมอกัน

สเปกชีตทีละบรรทัด

ความหน่วงคือแกนที่มีเพียงหนึ่งในนั้นเท่านั้นที่บันทึกไว้

รันทั้งคู่ หรือรันอันเดียว

อันไหน และจากหลักฐานอะไร

ผลิตภัณฑ์

ทรัพยากร

สำหรับผู้ให้บริการ

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

จากบล็อก

ผู้ให้บริการโมเดล