Qwen 3.8 vs Kimi K3: สองยักษ์ใหญ่แห่งโอเพนเวทของจีน เผชิญหน้ากัน

ในบรรดาโมเดลทั้งหมดที่นำ Qwen 3.8 Max มาเปรียบเทียบด้วย Kimi K3 จาก Moonshot เป็นคู่แข่งที่เป็นธรรมชาติที่สุด: ทั้งคู่เป็นโมเดล Mixture-of-Experts ขนาดมหาศาลของจีน, ทั้งคู่เป็นแบบ open-weight-class, ทั้งคู่ขึ้นชื่อว่าพูดมาก ละเอียดถี่ถ้วน และช้า พวกมันคือยักษ์ใหญ่สองตัวของโลกโอเพนเวทของจีน — และผิดปกติที่เราไม่ต้องเดาว่าพวกมันเทียบกันอย่างไร เพราะมีคนทดสอบพวกมันในงานเดียวกัน ทำให้การเปรียบเทียบนี้รวยที่สุดในซีรีส์: ไม่ใช่คำกล่าวอ้างของผู้ขายเทียบกับตัวเลขที่ผ่านการตรวจสอบ แต่เป็นการประลองจริงแบบตัวต่อตัว

ก่อนที่จะลงรายละเอียด ขอแจ้งให้นักพัฒนาทราบ — วิธีที่ซื่อตรงในการยุติการแข่งขันที่สูสีขนาดนี้คือการลองรันทั้งสองแบบกับเวิร์กโหลดของคุณเอง แล้วดูการแลกเปลี่ยนระหว่างความละเอียดถี่ถ้วนกับความเร็ว OrcaRouter รองรับโมเดลกว่า 200 ตัวอยู่เบื้องหลังเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพียงตัวเดียว ดังนั้นคุณจึงสามารถนำ Qwen 3.8 มาแข่งกับ Kimi K3 ในคำสั่งเดียวกัน โดยไม่ต้องเชื่อมต่อ SDK สองตัว

คำตัดสิน TL;DR.ในการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวโดยตรงครั้งเดียวที่เรามี (Trilogy AI ซึ่งเป็นงานทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม), Kimi K3 ได้คะแนน 83/100 และ Qwen 3.8 Max ได้ 80/100 — ส่วนต่างแคบ 3 คะแนนให้กับ Kimi แต่ Qwen เป็นตัวที่ *ละเอียดถี่ถ้วน* กว่า: 354 การอ้างอิง repo vs 274, 22 คำขอ gateway vs 53, และการเรียกใช้เครื่องมือที่ล้มเหลว 0 ครั้ง vs 2, ด้วยต้นทุนของ latency ที่สูงขึ้นและ tokens ที่มากขึ้น ทั้งสองทำ cache hit ได้ 90% และบรรลุการตัดสินใจทางสถาปัตยกรรมหลักเดียวกัน ปัจจุบัน Kimi K3 เป็นตัวเลือก open-weight ที่ปลอดภัยกว่า — มันมีคะแนนที่ผ่านการตรวจสอบ (57.1, อันดับ #3 บน Artificial Analysis), มงกุฎ frontend ของ Arena, และ weights ที่พร้อมใช้งานโดยพื้นฐาน Qwen 3.8 คือตัวที่น่าจับตามอง: มีความทะเยอทะยานมากกว่า, สำรวจอย่างละเอียดถี่ถ้วนกว่า, แต่ไม่มีคะแนนในกระดานสาธารณะ โดย weights ยัง "กำลังจะมา."

ประเด็นสำคัญ

• Qwen 3.8 Maxเป็น2.4T-parameter MoEพรีวิว;Kimi K3เป็น2.8T MoEที่มีบริบท 1M และ native vision — หมายความว่า Qwen มีขนาดประมาณเล็กกว่า 400B พารามิเตอร์, ซึ่งเป็นเครื่องเตือนใจว่าจำนวนพารามิเตอร์ที่มากกว่าไม่ได้หมายความว่าดีกว่า

• ในการทดสอบโดยตรงเพียงครั้งเดียว (Trilogy AI), Kimi K3 เอาชนะ Qwen 80 ต่อ 83 โดยรวม — แต่ Qwen ทำ การอ้างอิง repo มากกว่า (354 เทียบกับ 274), คำขอ gateway น้อยกว่า (22 เทียบกับ 53) และมี การเรียกใช้เครื่องมือที่ล้มเหลวเป็นศูนย์ (เทียบกับสอง).

• Kimi K3 มีดัชนี AA Intelligence Index ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วคือ 57.1 (#3) — ตามหลัง Fable 5 และ GPT-5.6 Sol แต่นำหน้าทุกอย่างอื่น. Qwen 3.8 นั้นไม่มีเกณฑ์มาตรฐานอิสระใดๆ เลย.

• Kimi K3 ยังครองตำแหน่งLMArena frontend-code อันดับที่ 1 (1679); Qwen 3.8 ยังไม่ได้รับการจัดอันดับบนกระดานผู้นำสาธารณะ

• ความเปิดกว้างเกือบเท่ากันแต่เวลาแตกต่าง: น้ำหนักของ Kimi K3 เปิดเผย/สัญญาไว้และพร้อมแล้วเป็นส่วนใหญ่; ส่วนของ Qwen 3.8 "กำลังจะมาเร็วๆ นี้" โดยยังไม่มีวันที่ ใบอนุญาต หรือที่เก็บโค้ด

ตัวเลขของ Qwen 3.8 เป็นข้อมูลอ้างจากผู้ขายหรือความประทับใจจากการใช้งานจริงในช่วงแรกๆ ที่ยังไม่ได้รับการควบคุม — ไม่ได้ผ่านการตรวจสอบโดยอิสระ. ดัชนีและราคาของ Kimi K3 มาจาก Artificial Analysis และอาจแตกต่างจากรายงานของ Moonshot เอง การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวของ Trilogy AI เป็นงานเดียว ไม่ใช่ชุดเกณฑ์มาตรฐานที่สมบูรณ์ ราคา preview ของ Qwen 3.8 เป็นส่วนลดชั่วคราว โปรดตรวจสอบอัตราก่อนจัดงบประมาณ

สเปกและราคา เปรียบเทียบเคียงข้างกัน

นี่คือข้อมูลที่ชัดเจน โดยแต่ละตัวเลขของคู่แข่งนั้นอ้างอิงถึงแหล่งที่มา

•  ผู้ผลิต / สถานะ — Qwen 3.8 Max: Alibaba; preview (19 กรกฎาคม 2026); Kimi K3: Moonshot; open-weight release

• สถาปัตยกรรม — Qwen 3.8 Max: รวมประมาณ 2.4T, MoE แบบ sparse (จำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานไม่เปิดเผย); Kimi K3: 2.8T MoE, วิสัยทัศน์แบบเนทีฟ (แหล่งที่มา: Artificial Analysis)

• หน้าต่างบริบท — Qwen 3.8 Max: รายงานว่ามีประมาณ ~1M โทเค็น (ยังไม่ได้รับการยืนยันอย่างเป็นทางการ); Kimi K3: 1M โทเค็น (ที่มา: Artificial Analysis)

•  AA Intelligence Index — Qwen 3.8 Max: ยังไม่มี — ยังไม่ได้คะแนน; Kimi K3: 57.1 — #3 (Artificial Analysis)

• อารีน่า / กระดานผู้นำ — Qwen 3.8 Max: ไม่ได้ให้คะแนนต่อสาธารณะ; Kimi K3: Frontend-code #1, 1679 (LMArena)

•  ราคา (เข้า / ออก) — Qwen 3.8 Max: พรีวิวเท่านั้น (ลด ~90%; API ต่อโทเค็นยังไม่ได้เผยแพร่); Kimi K3: $3 / $15 ต่อ 1 ล้าน (AA ผสม ~$2.31)

• โอเพนเวท — Qwen 3.8 Max: สัญญาว่า "เร็วๆ นี้" (ยังไม่ปล่อย); Kimi K3: โอเพนเวท; น้ำหนักพร้อม/ใกล้

• ความเร็ว — Qwen 3.8 Max: โมเดลที่ช้าที่สุดที่ทดสอบ (ทดลองจริง); Kimi K3: ละเอียดและช้า (~34 วินาที TTFT, ตาม AA)

สองสิ่งเป็นกรอบของการเปรียบเทียบทั้งหมด อย่างแรก ช่องว่าง "AA Intelligence Index" สำหรับ Qwen 3.8 คือเรื่องราว: คะแนน 57.1 ของ Kimi K3 เป็นคำตัดสินของผู้ตัดสินที่เป็นกลางซึ่งจัดให้อยู่อันดับ #3 ของโลก รองลงมาจาก Fable 5 และ GPT-5.6 Sol เท่านั้น; จุดยืนของ Qwen 3.8 ขึ้นอยู่กับการวางกรอบของผู้ขายและการทดลองแบบลงมือทำจำนวนหนึ่ง อย่างที่สอง สังเกตการกลับกันของขนาด — Qwen 3.8 (2.4T) จริงๆ แล้วประมาณ 400B พารามิเตอร์ที่เล็กกว่า เมื่อเทียบกับ Kimi K3 (2.8T) โมเดลของ Alibaba คือโมเดลที่ผู้คนบรรยายว่า "ใหญ่กว่าในด้านความทะเยอทะยาน" แต่เมื่อวัดจากจำนวนพารามิเตอร์ดิบ Kimi คือยักษ์ที่ใหญ่กว่า และเป็นผู้ที่มีคะแนนที่ผ่านการตรวจสอบเพื่อสนับสนุน ทั้งสองรุ่นมีชื่อเสียงในด้านการใช้คำมากและช้า ดังนั้นเวลาแฝงจึงเท่าๆ กัน ตัวแยกที่แท้จริงคือหลักฐานและความพร้อมใช้งานของน้ำหนัก และวันนี้ทั้งสองอย่างเอื้อต่อ Kimi

การแข่งขันตัวต่อตัวที่แท้จริงเพียงครั้งเดียวที่เรามี

นี่คือการจับคู่ที่หาได้ยากซึ่งเราไม่จำเป็นต้องอนุมานเลย Trilogy AI ทำการทดสอบทั้งสองโมเดลด้วยงานเดี่ยวที่เกี่ยวกับการทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม—คือการอ่านและใช้เหตุผลกับโค้ดเบสจริง—แล้วเผยแพร่ผลเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกัน Kimi K3 ชนะในคะแนนหลัก แต่พฤติกรรมเบื้องหลังกลับบอกเล่าเรื่องราวที่น่าสนใจยิ่งกว่า

• คะแนนรวม — Qwen 3.8 Max: 80 / 100; Kimi K3: 83 / 100

• การอ้างอิง repo — Qwen 3.8 Max: 354; Kimi K3: 274

•  คำขอเกตเวย์ — Qwen 3.8 Max: 22; Kimi K3: 53

• การเรียกใช้เครื่องมือที่ล้มเหลว — Qwen 3.8 Max: 0; Kimi K3: 2

•  คะแนนการใช้เครื่องมือ — Qwen 3.8 Max: 9 / 10; Kimi K3: 8 / 10

• อัตราการเข้าถึงแคช — Qwen 3.8 Max: >90%; Kimi K3: >90%

อ่านคอลัมน์ ไม่ใช่แค่แถวบนสุด Kimi K3 ชนะไป 3 คะแนน แต่ Qwen 3.8 เป็นผู้ทำงานที่ละเอียดรอบคอบกว่า: มันอ้างอิงอีก 80 แห่งใน repo (354 vs 274)ได้ข้อสรุปในคำขอ gateway น้อยกว่ามาก (22 vs 53)ทำการเรียกเครื่องมือที่ล้มเหลวเป็นศูนย์ เทียบกับ Kimi ที่มีสองครั้งและแซงหน้า Kimi เล็กน้อยในคะแนนการใช้เครื่องมือ (9 vs 8) ข้อแลกเปลี่ยนนั้นเป็นสิ่งที่คุณคาดหวังได้จากลักษณะของ Qwen ในที่อื่น — มันสำรวจอย่างละเอียดถี่ถ้วน ซึ่งทำให้เกิดความหน่วงสูงกว่าและจำนวนโทเค็นทั้งหมดมากกว่า ที่สำคัญ, ทั้งสองโมเดลตัดสินใจทางสถาปัตยกรรมหลักเดียวกันดังนั้นนี่ไม่ใช่ฝ่ายหนึ่งถูกและอีกฝ่ายผิด; เป็น Kimi ที่ได้คำตอบที่มีเกรดสูงกว่าเล็กน้อยเร็วกว่า และ Qwen ที่ไปถึงที่นั่นพร้อมหลักฐานมากกว่าและวินัยในการใช้เครื่องมือที่สะอาดกว่า หากงานของคุณให้รางวัลกับการสำรวจที่ละเอียดถี่ถ้วนและอ้างอิงดี โปรไฟล์ของ Qwen ก็น่าสนใจ; หากคุณต้องการตัวเลือกที่พิสูจน์แล้วและเร็วกว่าในการได้คำตอบ Kimi ก็เป็นฝ่ายชนะรอบนี้

คำถามที่พบบ่อย

Qwen 3.8 ดีกว่า Kimi K3 หรือ?

ไม่ใช่จากหลักฐานที่มีอยู่ในปัจจุบัน ในการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวครั้งเดียว (Trilogy AI) Kimi K3 ได้คะแนน 83/100 ในขณะที่ Qwen ได้ 80/100 และ Kimi มีดัชนี Artificial Analysis Index ที่ผ่านการตรวจสอบที่ 57.1 (อันดับ 3) รวมถึงมงกุฎด้านโค้ดส่วนหน้าของ Arena ในขณะที่ Qwen 3.8 ไม่มีคะแนนอิสระใดๆ เลย จุดแข็งของ Qwen คือความละเอียดถี่ถ้วน — มีการอ้างอิง repo มากกว่า (354 vs 274), คำขอเกตเวย์น้อยกว่า, และไม่มีการเรียกใช้เครื่องมือที่ล้มเหลวเลย — แต่นั่นเป็นข้อได้เปรียบด้านสไตล์ ไม่ใช่ความสามารถที่พิสูจน์แล้ว

Qwen 3.8 ใหญ่ขึ้น — นั่นทำให้มันดีขึ้นหรือไม่?

ไม่ใช่ และที่จริงแล้วกลับตรงกันข้ามในเรื่องขนาด: Qwen 3.8 มีพารามิเตอร์ประมาณ 2.4T เทียบกับ Kimi K3 ที่ประมาณ 2.8T ดังนั้น Kimi จึงใหญ่กว่าประมาณ 400B จำนวนพารามิเตอร์ที่มากกว่าไม่ได้หมายความว่าดีกว่าเสมอไป — Kimi ทั้งใหญ่กว่าและมีคะแนนสูงกว่า เป็นเครื่องเตือนใจที่ชัดเจนว่าสถาปัตยกรรม การฝึกอบรม และการปรับแต่งมีความสำคัญมากกว่าจำนวนพารามิเตอร์ดิบ

ราคาเปรียบเทียบกันอย่างไร?

Kimi K3 เป็นโมเดลที่เผยแพร่และทนทาน $3 / $15 ต่อ 1M โทเคน (Artificial Analysis ปรับให้เหลือประมาณ $2.31) รุ่นตัวอย่างของ Qwen 3.8 มีส่วนลดสูงมาก (ประมาณ 90%) แต่ไม่มีราคา API ต่อโทเคนที่เผยแพร่ และส่วนลดเป็นเพียงชั่วคราว ดังนั้นจึงยังไม่สามารถเปรียบเทียบราคาที่เสถียรได้ สำหรับการวางงบประมาณในวันนี้ Kimi คือตัวเลือกที่มีตัวเลขจริง

ตัวเลือก open-weight ไหนดีกว่ากัน?

ทั้งสองอยู่ในคลาสน้ำหนักแบบเปิด แต่ระยะเวลาต่างกัน น้ำหนักของ Kimi K3 เปิดให้ใช้งานและพร้อมแล้วในหลักการ ส่วนของ Qwen 3.8 สัญญาว่า "เร็วๆ นี้" โดยไม่มีวันที่ระบุ ไม่มีลิขสิทธิ์ และไม่มีที่เก็บโค้ดเผยแพร่ หากน้ำหนักแบบเปิดคือเหตุผลที่คุณเลือก หนึ่ง Kimi คือตัวเลือกที่คุณสามารถลงมือได้ตอนนี้

วันนี้ควรใช้อันไหนดี

Kimi K3 เป็นค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยกว่า — มันได้คะแนน (#3), น้ำหนักพร้อมแล้ว และมันชนะในการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว เลือกใช้ Qwen 3.8 เมื่อคุณต้องการการสำรวจที่ละเอียดถี่ถ้วน อ้างอิงอย่างดี และการใช้เครื่องมือที่สะอาดมากกว่าความเร็ว และถือว่ามันเป็นตัวที่น่าจับตามองเมื่อน้ำหนักของมันออกมาและมีคะแนนอิสระมาถึง

บรรทัดล่าง

Qwen 3.8 เทียบกับ Kimi K3เป็นการต่อสู้ที่ยุติธรรมที่สุดในซีรีส์นี้: ยักษ์ใหญ่โอเพนเวทชาวจีนสองราย ทั้งคู่พูดมาก ละเอียดถี่ถ้วน และช้า Kimi K3 ชนะรอบนี้เพราะมันชนะในสิ่งที่ตัดสินการนำไปใช้ — อันดับ 3 ที่ได้รับการตรวจสอบ, มงกุฎส่วนหน้าของ Arena, ราคาที่เผยแพร่, และน้ำหนักที่พร้อมใช้งาน — และมันเอาชนะ Qwen 80 ต่อ 83 ในการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวที่แท้จริงเพียงครั้งเดียว แต่การเปรียบเทียบนั้นก็แสดงให้เห็นว่าทำไม Qwen 3.8 ถึงน่าจับตามอง: มันเป็นโมเดลที่พิถีพิถันกว่า อ้างอิงโค้ดเบสมากกว่า ใช้คำขอน้อยลง และไม่มีการเรียกใช้เครื่องมือที่ล้มเหลวเลย ถ้าการสำรวจอย่างละเอียดถี่ถ้วนคือสิ่งที่งานของคุณให้รางวัล และถ้า Alibaba ปล่อยน้ำหนักออกมา และคะแนนจากหน่วยงานอิสระติดอันดับใกล้ด้านบน การแข่งขันนี้อาจพลิกกลับ จนกว่าจะถึงเวลานั้น Kimi K3 เป็นตัวเลือกโอเพนเวทที่ปลอดภัยกว่า และ Qwen 3.8 คือผู้ท้าชิงที่คุณสามารถทดสอบด้วยพรอมต์ของคุณเอง