Qwen 3.8 เทียบ DeepSeek V4: ราชาแห่งความคุ้มค่ายังครองบัลลังก์

สำหรับช่วงส่วนใหญ่ของปี 2026, DeepSeek V4 เป็นจุดอ้างอิงว่าความสามารถ AI ควรมีราคาเท่าใด: น้ำหนักเปิดที่พร้อมใช้งานในปัจจุบัน Artificial Analysis Intelligence Index ที่วัดอย่างอิสระอยู่ที่ประมาณ 52–54 และราคาอยู่ที่ $0.435 / $0.87 ต่อล้านโทเค็น ซึ่งทำให้เรือธงระดับพรีเมียมทุกรุ่นดูเหมือนสินค้าฟุ่มเฟือย

เมื่อ Qwen3.8-Max ถูกเปิดตัวตัวอย่างเมื่อวันที่ 19 กรกฎาคม ด้วยแคมเปญเครดิตส่วนลด 90% และไม่มีอัตราราคาที่เปิดเผย จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะรู้ว่าอาลีบาบาตั้งใจจะแข่งขันด้านราคาหรือไม่ ตอนนี้เรารู้แล้ว. Qwen3.8-Max เปิดให้บริการทั่วไปเมื่อวันที่ 3 สิงหาคม 2026 ที่ราคา $2 / $6 ต่อล้านโทเคน ซึ่งรุกหนักเมื่อเทียบกับโมเดลระดับพรีเมียมอย่าง Fable 5 และ Opus แต่คร่าวๆ แล้ว สูงกว่าอัตราราคา input ของ DeepSeek 4.6 เท่า และสูงกว่าอัตราราคา output 7 เท่า นี่คือการเปรียบเทียบเดียวในซีรีส์ที่ราคา GA ของ Qwen ไม่ใช่ข่าวดี

หมายเหตุสำหรับนักพัฒนา — วิธีที่เร็วที่สุดในการตัดสินเรื่องนี้คือรันทั้งคู่บนพรอมป์ตของคุณเอง OrcaRouter ให้บริการโมเดลกว่า 200 รายการเบื้องหลัง endpoint เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณจึงสามารถเทียบ Qwen 3.8 Max กับ DeepSeek V4 ในงานเดียวกันได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่อ SDK สองชุด

สรุปคำตัดสิน. DeepSeek V4 ยังคงเป็นราชาแห่งความคุ้มค่า และ GA ก็ไม่ได้เปลี่ยนแปลงสิ่งนั้น — มันกลับยืนยันสิ่งนั้น DeepSeek ถูกกว่า ~7× ในด้านเอาต์พุต, โดยมีคะแนนจากการทดสอบอิสระที่ ~52–54, เป็น open-weight และดาวน์โหลดได้แล้ววันนี้, เร็ว, และมาพร้อมราคา cache-hit ที่ต่ำมาก Qwen3.8-Max ตอบสนองด้วยความทะเยอทะยานในระดับที่ใหญ่กว่ามาก, บริบทแบบ flat-rate 1M token, มัลติโมดัลแบบเนทีฟที่ DeepSeek ไม่มี, และตาราง benchmark ที่รายงานด้วยตนเองซึ่งนำโดย Terminal-Bench 2.1 86.6 และ GPQA Diamond 92.6 แต่มันไม่มีคะแนนจากการทดสอบอิสระ ไม่มีการเปิดเผยจำนวน active parameter และไม่มีการเผยแพร่น้ำหนักโมเดล หากเหตุผลที่คุณมองหาโมเดลโอเพนจากจีนคือความคุ้มค่าด้านต้นทุน, DeepSeek ชนะขาด Qwen ชนะก็ต่อเมื่อคุณต้องการมัลติโมดัลหรือบริบท flat-rate 1M มากพอที่จะยอมจ่าย 7 เท่าเพื่อมัน

ประเด็นสำคัญ

• DeepSeek V4 ถูกกว่าอย่างมาก: $0.435 / $0.87 ต่อ 1M (AA blended ~$0.18) เทียบกับของ Qwen3.8-Max $2 / $6. นั่นคือประมาณ 4.6 เท่าในด้านอินพุต และประมาณ 7 เท่าในด้านเอาต์พุต.

• DeepSeek ได้รับการประเมินโดยอิสระที่ดัชนีความฉลาด AA ซึ่งมีค่า~52–54. Qwen3.8-Max ยังคงไม่ได้รับการประเมินโดยผู้ประเมินบุคคลที่สามทุกราย.

• น้ำหนักโมเดลของ DeepSeek พร้อมให้ดาวน์โหลดได้ในวันนี้ ส่วนของ Qwen สัญญาว่าจะปล่อยภายในสัปดาห์นี้ แต่ยังไม่มีใบอนุญาตหรือ repository

• ข้อได้เปรียบที่แท้จริงของ Qwen คือโมดาลิตี้และบริบท: รองรับอินพุตข้อความ/รูปภาพ/วิดีโอ และหน้าต่าง 1M โทเคนในราคาคงที่ โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับพรอมป์ยาว DeepSeek V4 เน้นเฉพาะข้อความ

• ตารางที่ Qwen รายงานด้วยตนเองนั้นแข็งแกร่ง — Terminal-Bench 2.1 ได้ 86.6, GPQA Diamond ได้ 92.6, FrontierSWE ได้ 73.5 (จากรุ่นก่อนหน้าที่ได้ 40.7) — แต่ยังไม่ได้รับการยืนยัน เทียบกับตัวเลข SWE ของ DeepSeek ที่ผู้ผลิตระบุไว้ประมาณ 80.6% ตอนเปิดตัว

• ตระกูล DeepSeek ยังถูกลงอีก. DeepSeek V4 Flash เปิดตัวเมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม ในราคา $0.15 / $0.29, ทำให้ราคาขั้นต่ำลดลงไปอีกสำหรับงานเขียนโค้ดและงานเอเจนต์.

หมายเหตุเกี่ยวกับความแม่นยำ: ตัวเลขคุณภาพทั้งหมดของ Qwen3.8-Max เป็นข้อมูลที่รายงานโดย Alibaba และยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากบุคคลที่สาม ดัชนีของ DeepSeek V4 มาจาก Artificial Analysis ตัวเลข SWE เป็นข้อมูลที่ DeepSeek รายงาน ณ เวลาที่เปิดตัว ราคาของ Qwen เป็นอัตราค่าบริการแบบ GA และแทนที่ส่วนลดตัวอย่างเดือนกรกฎาคม

สเปกและราคา เปรียบเทียบเคียงข้างกัน

นี่คือข้อมูลที่แท้จริง ซึ่งแต่ละตัวเลขมีการอ้างอิงแหล่งที่มา

• ผู้ผลิต / สถานะ — Qwen3.8-Max: Alibaba; GA (3 สิงหาคม 2026); DeepSeek V4: DeepSeek; เปิดตัวเมษายน 2026

• สถาปัตยกรรม — Qwen3.8-Max: รวม ~2.4T, sparse MoE (พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงยังไม่เปิดเผย); DeepSeek V4: MoE แบบเปิดน้ำหนัก (รุ่น V4 / V4 Pro)

• หน้าต่างบริบท — Qwen3.8-Max: 1M โทเคน, อัตราคงที่ (983,616 พร้อมการคิด; เอาต์พุตสูงสุด 131,072); DeepSeek V4: บริบทยาว เน้นข้อความ

• รูปแบบ — Qwen3.8-Max: ข้อความ รูปภาพ วิดีโอเข้า → ข้อความออก; DeepSeek V4: เน้นข้อความ

• AA Intelligence Index — Qwen3.8-Max: ยังไม่มีการให้คะแนน; DeepSeek V4: ~52–54 (Artificial Analysis)

• การเขียนโค้ด — Qwen3.8-Max: Terminal-Bench 2.1 86.6, FrontierSWE 73.5 (รายงานโดย Alibaba); DeepSeek V4: SWE ~80.6% (DeepSeek, ตอนเปิดตัว)

• ราคา (เข้า/ออก) — Qwen3.8-Max: $2.00 / $6.00 ต่อ 1M, อัตราคงที่; อินพุตแคช $0.25; DeepSeek V4: $0.435 / $0.87 ต่อ 1M (AA แบบผสม ~$0.18)

• ราคา Cache-hit — Qwen3.8-Max: $0.25 ต่อ 1M; DeepSeek V4: ต่ำมาก (DeepSeek)

• โอเพนเวตส์ — Qwen3.8-Max: สัญญาว่าภายในสัปดาห์นี้ (ยังไม่มีใบอนุญาต); DeepSeek V4: ใช่ — พร้อมใช้งานแล้ว

สองสิ่งที่กำหนดกรอบการเปรียบเทียบนี้ และแตกต่างจากตอนอื่นๆ ในซีรีส์ GA ไม่ได้ปรับเปลี่ยนสิ่งเหล่านั้นให้เป็นประโยชน์ต่อ Qwen

ประการแรก ช่องว่างราคาคือประเด็นหลักและมันกว้างมาก. ราคา $2 / $6 ของ Qwen เป็นตัวเลขที่ต่ำมากอย่างแท้จริง เมื่อเปรียบเทียบกับ Claude Fable 5 ที่ราคา $10 / $50 หรือ Opus ที่ราคาเฉลี่ยประมาณ $3.85. เมื่อเทียบกับราคา $0.435 / $0.87 ของ DeepSeek V4 แล้ว มันถือว่าแพง. เมื่อคิดแบบเฉลี่ยรวม Artificial Analysis ประเมิน DeepSeek ไว้ที่ประมาณ $0.18 ต่อ 1M — ต่ำกว่า Qwen ถึงหนึ่งลำดับของขนาด. Alibaba ตั้งราคาโมเดลนี้ให้ต่ำกว่าผู้เล่นชั้นนำของตะวันตก ไม่ใช่เพื่อชนะ DeepSeek และตัวเลขก็แสดงเจตนานั้นอย่างชัดเจน

ประการที่สอง DeepSeek มีความได้เปรียบทั้งด้านความน่าเชื่อถือและด้านราคา ซึ่งเป็นเรื่องที่ผิดปกติไม่น้อย โดยปกติแล้ว โมเดลที่ราคาถูกมักจะเป็นโมเดลที่ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ แต่ในที่นี้ DeepSeek V4 มีดัชนี AA อิสระอยู่ที่ประมาณ 52–54 และมี weights ที่ใครก็สามารถดาวน์โหลดและทดสอบได้ ขณะที่ Qwen3.8-Max มีเพียงตารางจากผู้ผลิตและคำสัญญา ดังนั้น ผู้ซื้อที่เลือก DeepSeek จึงไม่ได้แลกหลักฐานเพื่อความประหยัด แต่ได้ทั้งสองอย่าง ข้อโต้แย้งของ Qwen ต้องเป็นเรื่องความสามารถและโมดาลิตี้ และต้องมีน้ำหนักมากพอที่จะคุ้มกับราคาเอาต์พุตที่สูงกว่า 7 เท่า

สิ่งที่ Qwen มอบให้จริงสำหรับพรีเมียม

เหตุผลที่ตรงไปตรงมาสำหรับการเลือก Qwen3.8-Max แทน DeepSeek V4 ขึ้นอยู่กับสามสิ่ง ซึ่งไม่มีสิ่งใดคือราคา

มัลติโมดาลิตี้. Qwen3.8-Max รองรับรูปภาพและวิดีโอได้โดยตรง และรายงานผล OmniDocBench 1.5 92.1 ในการแยกวิเคราะห์เอกสาร และ OSWorld-Verified 86.1 ในการควบคุม GUI เดสก์ท็อปจริง DeepSeek V4 มุ่งเน้นที่ข้อความ หากงานของคุณเกี่ยวข้องกับภาพหน้าจอ PDF ที่สแกน แผนภูมิ หรือวิดีโอ นี่ไม่ใช่ความชอบ แต่เป็นข้อกำหนดที่เข้มงวดที่ DeepSeek ไม่สามารถตอบสนองได้ และการเปรียบเทียบราคาก็ไม่เกี่ยวข้อง

อัตราคงที่สำหรับบริบท 1M Qwen คิดเงินเท่ากันที่ $2 / $6 ไม่ว่าพรอมต์จะมี 5,000 โทเคนหรือ 900,000 โทเคน ผู้ให้บริการส่วนใหญ่คิดค่าใช้จ่ายเพิ่มสำหรับอินพุตยาว ๆ ก็เพราะการให้บริการนั้นมีต้นทุนสูง สำหรับการตรวจสอบทั้งรีพอสิทอรี การวิเคราะห์สัญญา หรือการสังเคราะห์เอกสารหลายชุด อัตราคงที่แบบนี้อาจสำคัญกว่าอัตราต่อโทเคน — ถึงแม้ว่าที่ราคาเอาต์พุต 7 เท่าของ DeepSeek ตัวเลขก็ยังต้องออกมาเป็นประโยชน์ต่อคุณ

เพดานศักยภาพที่สูงกว่า นี่คือตัวที่ยังเป็นการคาดเดา ค่าที่ Qwen รายงานด้วยตนเองคือ GPQA Diamond 92.6 และ Terminal-Bench 2.1 86.6 เป็นตัวเลขระดับแนวหน้า ซึ่งสูงกว่าที่โมเดลซึ่งมีค่าดัชนี ~52–54 ทั่วไปจะให้ได้มาก หากตัวเลขเหล่านี้เกิดขึ้นจริง Qwen3.8-Max จะเป็นโมเดลที่มีความสามารถมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ และส่วนเพิ่มราคาก็สมเหตุสมผล Qwen3.7-Max รุ่นก่อนหน้าได้คะแนน46 บนดัชนี AA — ต่ำกว่า DeepSeek V4 — ดังนั้นข้อกล่าวอ้างทั้งหมดจึงขึ้นอยู่กับการก้าวกระโดดข้ามรุ่นครั้งใหญ่ที่ยังไม่มีบุคคลที่สามยืนยัน

เมื่อเทียบกับสิ่งเหล่านั้น ข้อได้เปรียบของ DeepSeek เป็นรูปธรรมมากกว่าเป็นเงื่อนไข: คะแนนที่ผ่านการตรวจสอบ, น้ำหนักที่ดาวน์โหลดได้, ความเร็วที่พิสูจน์แล้วในระบบผลิตจริง, และราคา cache-hit ที่ DeepSeek ระบุว่าต่ำมาก และระดับต่ำสุดก็ลดลงอีกตั้งแต่นั้น — DeepSeek V4 Flash เปิดตัวเมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม ในราคา $0.15 / $0.29 ต่อ 1M ปรับแต่งสำหรับงานเขียนโค้ดและงานแบบ agentic ซึ่งทำให้ตระกูล DeepSeek ถูกกว่า Qwen มากกว่าที่เป็นเมื่อสัปดาห์ก่อนอีกครั้ง

ต้นทุนในทางปฏิบัติ: 7× ลงเอยที่ตรงไหนจริง ๆ

ลองพิจารณาไปป์ไลน์วิเคราะห์โค้ด: บริบท 120,000 โทเคน, ผลลัพธ์ 8,000 โทเคนต่อการเรียกใช้

• DeepSeek V4: 0.12M × $0.435 = $0.052 บวก 0.008M × $0.87 = $0.007. ≈ $0.059 ต่อครั้ง.

• Qwen3.8-Max: 0.12M × $2 = $0.24 บวก 0.008M × $6 = $0.048 ≈ $0.29 ต่อครั้ง

• ที่ 5,000 ครั้ง/วัน: DeepSeek ≈ $295/วัน ส่วน Qwen ≈ $1,440/วัน. ในหนึ่งเดือน: ประมาณ $8,800 เทียบกับ $43,200.

• แม้ว่าอินพุตแคชของ Qwen ที่ $0.25/1M จะช่วยลดต้นทุนการเรียกใช้งานลงเหลือประมาณ $0.08 แต่การกำหนดราคาแคชฮิตที่ต่ำมากของ DeepSeek เองก็ยังคงนำหน้าอยู่

ความแตกต่าง $34,000 ต่อเดือนบนไปป์ไลน์เดียวคือตัวเลขที่ตัดสินสถาปัตยกรรมได้เลยทีเดียว การจะเลือก Qwen ตรงนี้ คุณต้องให้มันทำงานได้ดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญ — ไม่ใช่แค่ดีขึ้นเล็กน้อย — หรือต้องต้องการความสามารถมัลติโมดัลที่ DeepSeek ไม่สามารถให้ได้

จุดเดียวที่การคำนวณพลิกผันอย่างแท้จริงคือ บริบทที่ยาวมาก. หากพรอมต์ของคุณมักมีขนาดหลายแสนโทเค็นเป็นประจำ และผู้ให้บริการทางเลือกคิดค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม อัตราคงที่ของ Qwen สามารถช่วยลดช่องว่างลงได้บางส่วน แต่เริ่มต้นด้วยความสามารถด้านเอาต์พุตที่ต่ำกว่า 7 เท่า จึงต้องอาศัยความช่วยเหลืออีกมาก

ความเปิดกว้าง: ทั้งคู่เปิดในหลักการ แต่หนึ่งเปิดในความเป็นจริง

ทั้งสองไลน์นี้ต่างตั้งใจให้เป็นโมเดล open-weight ซึ่งทำให้ความต่างของเวลาคือประเด็นหลักทั้งหมด DeepSeek V4 ปล่อย weights ออกมาแล้ว — คุณสามารถดาวน์โหลด ทำ quantization, fine-tune และ serve ได้ตั้งแต่วันนี้ และชุมชนก็ทำแบบนั้นมาหลายเดือนแล้ว ส่วน weights ของ Qwen3.8-Max ถูกสัญญาว่าจะปล่อยภายในสัปดาห์นี้ แต่ยังไม่มี model card, license หรือ repository ใดๆ จนกว่าจะมี license การใช้งานเชิงพาณิชย์ก็ยังไม่ถูกกำหนดอย่างเป็นทางการ

และในระดับเรือธง ความเปิดกว้างของ Qwen ก็เป็นเพียงทฤษฎีเป็นส่วนใหญ่อยู่แล้ว: 2.4T คิดเป็นประมาณ 1.2TB ที่ความแม่นยำ 4 บิต เทียบกับประมาณ 141GB ต่อ H200 หนึ่งตัว ดังนั้นจึงต้องใช้ตัวเร่งความเร็วระดับสูงสุดแปดตัวขึ้นไปก่อนที่จะเสิร์ฟโทเคนหนึ่งตัว — โดยมีจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ซึ่งไม่เปิดเผย ทำให้ไม่สามารถคำนวณปริมาณงาน (throughput) ได้ DeepSeek V4 นั้นโฮสต์ด้วยตัวเองได้ง่ายกว่ามาก ซึ่งเป็นส่วนสำคัญที่ทำให้มันกลายเป็นโมเดลเปิดที่ใช้เป็นค่าเริ่มต้น

ที่ประกาศพร้อมกัน Qwen3.8-27Bคือคำตอบที่แท้จริงของ Alibaba ในที่นี้ อีกทั้งยังเป็นโมเดลแบบเปิดน้ำหนัก และมีรายงานว่าสามารถใช้ประมาณ 17GB ของ VRAM และมันแข่งขันบนสนามที่แท้จริงของ DeepSeek นั่นคือโมเดลเปิดที่นำไปใช้งานได้ มากกว่าในด้านขนาดโมเดลระดับเรือธง นี่คือโมเดล Qwen ที่น่าจับตามองหากเป้าหมายของคุณคือการโฮสต์ด้วยตนเอง

คำถามที่พบบ่อย

Qwen 3.8 ดีกว่า DeepSeek V4 หรือไม่?

ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ และมีค่าใช้จ่ายสูงกว่ามาก ตัวเลขที่ Qwen3.8-Max รายงานด้วยตนเอง (GPQA Diamond 92.6, Terminal-Bench 2.1 86.6) ชี้ให้เห็นถึงเพดานความสามารถที่สูงกว่า DeepSeek V4 ซึ่งผ่านการตรวจสอบที่ดัชนี ~52–54 แต่ยังไม่มีบุคคลที่สามมายืนยันตัวเลขเหล่านี้ และ Qwen3.7-Max รุ่นก่อนหน้าทำได้ 46 คะแนน ซึ่งต่ำกว่า DeepSeek DeepSeek ได้รับการพิสูจน์แล้ว เปิดเผย และถูกกว่า ~7 เท่าในด้านเอาต์พุต

อันไหนถูกกว่า?

DeepSeek V4 ชนะขาดลอย โดยมีราคาอยู่ที่ $0.435 / $0.87 ต่อ 1M (AA ถัวเฉลี่ย ~$0.18) เทียบกับ Qwen3.8-Max ที่ $2 / $6 — ถูกกว่าราว 4.6 เท่าในส่วนอินพุต และ 7 เท่าในส่วนเอาต์พุต ส่วน DeepSeek V4 Flash ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม ยิ่งลดลงไปอีกที่ $0.15 / $0.29

Qwen 3.8 Max ถูกลงตอน GA หรือไม่

เป็นครั้งแรกที่ได้ราคาจริงที่สามารถตั้งงบประมาณได้ — {{1}}$2 / $6 แบบอัตราคงที่{{/1}} ตลอดบริบท 1M-token แทนที่แคมเปญเครดิตส่วนลด 90% ชั่วคราวของเดือนกรกฎาคม ซึ่งเป็นการตั้งราคาที่ดุดันเมื่อเทียบกับเรือธงระดับพรีเมียมของตะวันตก แต่ก็สูงกว่าอัตราของ DeepSeek พอสมควร

Qwen 3.8 มีอะไรที่ DeepSeek V4 ไม่มี?

{{1}}ความสามารถมัลติโมดัลโดยกำเนิด — รองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ พร้อมผลคะแนน OmniDocBench 92.1 ตามการรายงานตนเองสำหรับการแยกวิเคราะห์เอกสาร และ OSWorld-Verified 86.1 สำหรับการทำงานกับ GUI — นอกเหนือจากบริบท 1M โทเค็นที่คิดค่าบริการในอัตราคงที่โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มสำหรับพรอมป์ยาว{{/1}} {{2}}DeepSeek V4 เน้นที่ข้อความเป็นหลัก ดังนั้นสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพ วิดีโอ หรือภาพหน้าจอ จึงไม่สามารถใช้ทดแทนได้ไม่ว่าจะในราคาเท่าใดก็ตาม{{/2}}

อันไหนมีประสิทธิภาพในการเขียนโค้ดดีกว่ากัน?

การเปรียบเทียบโดยตรงนั้นทำได้ยาก เพราะเกณฑ์มาตรฐานที่รายงานออกมาแตกต่างกัน DeepSeek V4 รายงาน SWE ~80.6% ตอนเปิดตัว ส่วน Alibaba รายงาน FrontierSWE 73.5 และ Terminal-Bench 2.1 86.6 สำหรับ Qwen การทดสอบเหล่านี้คนละชุดกัน มีเส้นความยากที่ต่างกัน และทั้งคู่เป็นข้อมูลที่ผู้พัฒนารายงานเอง จึงไม่มีฝ่ายใดชี้ขาดได้ คะแนนดัชนีอิสระของ DeepSeek เป็นสัญญาณที่เชื่อถือได้มากที่สุดที่มีอยู่

ฉันสามารถโฮสต์ด้วยตัวเองทั้งสองได้ไหม?

DeepSeek V4 ใช่ — น้ำหนักโมเดลออกมาแล้วและใช้งานกันอย่างแพร่หลาย Qwen3.8-Max ยังไม่มา และไม่สามารถใช้งานได้จริงแม้หลังการเปิดตัว: ~1.2TB ในรูปแบบ 4-bit ต้องใช้ GPU ระดับ H200 จำนวนแปดตัวขึ้นไป อีกทั้งยังไม่มีการเผยแพร่ใบอนุญาต ส่วน Qwen3.8-27B ที่ประกาศในเวลาเดียวกัน (รายงานว่าใช้ VRAM ประมาณ 17GB) เป็นตัวเลือก Qwen ที่สมจริงสำหรับการโฮสต์ด้วยตนเอง

วันนี้ควรใช้อันไหนดี

สำหรับ DeepSeek V4 เหมาะกับงานด้านข้อความหรือการเขียนโค้ดที่คำนึงถึงต้นทุนเกือบทุกประเภท — มันได้รับการพิสูจน์แล้ว เปิดเผย รวดเร็ว และถูกกว่าหลายเท่าตัวในเชิงผสมผสาน เลือก Qwen3.8-Max เมื่อคุณต้องการอินพุตแบบมัลติโมดัลหรือบริบทหนึ่งล้านโทเคนในอัตราคงที่ และคุณได้ตรวจสอบกับงานของคุณเองแล้วว่าความแตกต่างด้านความสามารถนั้นคุ้มกับต้นทุนเอาต์พุตที่สูงขึ้นประมาณ 7 เท่า

ประเด็นสำคัญ

Qwen 3.8 เทียบกับ DeepSeek V4 คือการเปรียบเทียบที่ราคา GA ของ Qwen กลายเป็นจุดเสียเปรียบของตัวเอง บทความอื่นๆ ทั้งหมดในซีรีส์นี้สามารถชี้ไปที่ตัวเลข $2 / $6 ซึ่งเป็นราคาเชิงรุกที่กำหนดมาตรฐานราคาใหม่ให้กับ frontier แต่ในกรณีนี้มันกลับเป็นตัวเลือกที่แพงกว่า — โดยราคา input คิดเป็น 4.6 เท่าและราคา output คิดเป็น 7 เท่าของ DeepSeek — เทียบกับโมเดลที่ได้รับการจัดอันดับโดยอิสระ เปิดให้ใช้งานแล้ววันนี้ รวดเร็ว และราคาถูกพอที่ทีมส่วนใหญ่ไม่ต้องกังวลกับค่าใช้จ่ายเลย

คำตอบที่แท้จริงของ Qwen3.8-Max คือโมดาลิตี้และบริบท: รูปภาพและวิดีโอที่ DeepSeek ไม่รองรับ และหน้าต่างโทเคนล้านโทเคนที่คิดค่าบริการแบบเหมาจ่าย สิ่งเหล่านี้คือจุดต่างที่แท้จริง และสำหรับไปป์ไลน์เอกสารหรือภาพหน้าจอ สิ่งเหล่านี้ชี้ขาดไม่ว่าราคาจะเป็นเช่นไร แต่บัลลังก์ความคุ้มค่าดิบไม่เคยอยู่ในสมการ และการมาของ DeepSeek V4 Flash ในวันที่ 31 กรกฎาคม ที่ราคา $0.15 / $0.29 ก็ยิ่งกดพื้นให้ต่ำลงอีก จับตาดูสองเหตุการณ์: คะแนน Intelligence Index อิสระครั้งแรกของ Qwen3.8-Max — ซึ่งจะบอกเราว่าค่าพรีเมียมซื้อความสามารถจริงได้หรือไม่ — และน้ำหนัก Qwen3.8-27B ซึ่งเป็นจุดที่ Alibaba จะลงแข่งกับ DeepSeek จริงๆ จนกว่าจะถึงตอนนั้น DeepSeek ยังครองบัลลังก์ และ Qwen คือโมเดลเสริมสำหรับโมดาลิตี้ที่ DeepSeek ไปไม่ถึง