一张生成的主视觉卡片,用于 MIDM K 3.0 Pro 与 Qwen 4 Max 的对比,主标题为“一个有价目表,另一个有主题演讲”,徽标文字分别为“Qwen 4 Max:2026 年 9 月 22 日发布,无价格、无 API”“MIDM K 3.0 Pro:自 10 月 29 日起上线,$0.20 / $0.80”以及“Qwen3.8 Max,在售的 Qwen 旗舰,指数 34”,页脚则注明 Qwen3.8 Max 的数据为 Artificial Analysis 实测值,而 Qwen 4 Max 与 MIDM K 3.0 Pro 均未实测。OrcaRouter 标志合成于画面下方的白色条带中。
Engineering & Research

MIDM K 3.0 Pro vs Qwen 4 Max:一个已发布,一个仍停留在 PPT 阶段

作者

Rowan Sterling

发布日期

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这个对比有一个版本,已经在本博客上写过四次了,内容是这样的:Qwen 4 Max 于 2026 年 9 月 22 日在阿里巴巴云栖大会上宣布,是四档产品家族中的最高端产品,此后一直没有公布价格、上下文窗口、权重和 API 标识符,因此无法与任何东西比较。所有这些在 11 月依然成立。新变化在于配对中的另一方。MIDM K 3.0 Pro 由 KT 于 2026 年 10 月 29 日开售,价格为每百万输入 token 0.20 美元、输出 0.80 美元,它在国内基础设施上发售,并公布了价目表——这使得与 Qwen 的比较变成了关于两种国家战略、而非两个模型的问题。一家公司推出了刻意做小、刻意做便宜的模型,并为其定了价。另一家宣布了一个产品家族和一条达到十万亿参数的路线图,却尚未为其任何一个 token 定价。

纸面上的 Qwen 4 Max 是什么

阿里巴巴在9月的公告中列出了四个档位——Qwen 4 Max、Qwen 4 Flash、Qwen 4 Plus 和 Qwen 4 27B——称该系列基于新一代架构训练,并预计后续代际的路线图将达到5万亿至10万亿参数。自那以后,唯一可公开检查的成果一直是8月下旬开源的 Qwen3.8-Flash-Next,它在其模型卡上被标注为 Qwen 4 架构的预览版:1250亿主参数外加510亿 N-gram 嵌入,每步约60亿激活参数,262,000 token 原生上下文,以及声称训练成本比 Qwen3.7-Plus 低约90%。11月初,开源承诺本身受到质疑,有报道称 27B 档位可能以许可授权方式发布,而非普通公开发布。截至11月11日,任何 Qwen 4 档位都没有价格、没有 API 标识符、没有上下文窗口,也没有基准测试结果。

阿里巴巴确实在销售的是 Qwen3.8 Max,也就是 Qwen 4 Max 将取代的模型。这是一个真实存在的产品,有真实的价目表——每百万 token 输入 2.00 美元、输出 6.00 美元,上下文长度为 1,000,000 token——并且有独立评分。因此,有意义的比较不是拿 MIDM K 3.0 Pro 去对比一页幻灯片,而是拿 MIDM K 3.0 Pro 去对比 Qwen3.8 Max,并把 Qwen 4 Max 视为你可能正在等待的那一个。

两个想法相同的小模型

把 MIDM K 3.0 Pro 与 Qwen3.8 Max 放在一起,家族相似性非常明显。两者都是建立在稀疏架构上的亚洲旗舰模型,并且优化的重点是每 token 成本,而非峰值能力。在此处真正重要的 API 层面上,两者都仅支持文本。两者的定价都远低于美国和欧洲的实验室,而且部分卖点都在于:你的 token 不应离开该地区。

• 参数 — MIDM K 3.0 Pro 总参数 120B,激活参数 12B,采用 Mamba/MoE/注意力混合架构;Qwen 未公布 Qwen3.8 Max 的参数量

• 标价 — 每百万输入 $0.20 / 输出 $0.80,相比之下为 $2.00 / $6.00

• 今日生效价格 — 截至 2026 年 11 月 30 日为 $0.14 / $0.56,相较标价

• 缓存输入 — 每百万 $0.04,而对比价格为每百万 $0.25

• 上下文 — 261,795 个 token,其中输出为 235,615 个,相对于 1,000,000

• 独立指数——未发布,相比之下 Artificial Analysis v5.0.1 上为 34

• 每个索引任务的实测成本——未实测,对比 $10.02

• 输出速度 — KT 自家的仪表盘同时报出了 19.98 和 62.93 tokens/秒,而实测值为 51

读一下价格行,MIDM K 3.0 Pro 看起来像是年度最划算的选择:其输入费率是 Qwen3.8 Max 的十分之一,输出费率略低于其七分之一。再看两项测量数据,情况就变了。Qwen3.8 Max 得分为 34——低于其价格区间的中位数 40,确实是一个相当一般的成绩——但它每项索引任务花费 10.02 美元,是该价位段中成本效益比最差的之一。它完成一套测试用了 1.5 亿个 token,而该套测试的中位数是 7280 万个;每项任务耗时 55.8 分钟。该模型每项任务的成本约为 GPT-6.1 Sol 的八倍,得分却低 21 分。

这正是 MIDM K 3.0 Pro 瞄准的差距。它不必在经济性上足够出色才能击败 Qwen3.8 Max;它只需要不至于太糟。对于一个 1200 亿参数的模型来说,三十四是一个很容易跨过的低门槛,而这是这一系列对决中第一次,未被测量的那一方有可信的路径在两个维度上都获胜。

三币种问题

两家厂商卖的是同一种政治产品,而值得精确说明的是:这个产品究竟是什么。KT 的 Token Factory 卖点是在韩国基础设施上进行境内处理,以韩元计费,并将使用量合并到 KT 电信账单上。阿里巴巴的方案则是主权能力——中国模型、中国权重、中国数据中心,以及一份承诺不依赖任何其他方的路线图。两者都不是技术主张,而是采购主张,面向的是那些无法把合规问卷发往加州地址的买家。

区别在于,其中一款今天就有价格。韩国企业本周就能以已知费率签约 MIDM K 3.0 Pro,并享受持续到11月30日的折扣。而围绕 Qwen 4 Max 做规划的中国企业,却是在围绕一个无人公布过的日期做规划;与此同时,它在等待期间正以韩国模型输入费率的十倍购买 Qwen3.8 Max。

这其中有值得点明的讽刺之处。无论从哪个角度看,Qwen 4 Max 都是更有野心的项目——一个万亿参数规模的家族,设有开放权重层级,并公开了通向十万亿参数的路线图。MIDM K 3.0 Pro 则是一个 1200 亿参数的模型,其中 120 亿为激活参数,且未公布任何基准测试成绩;按前沿标准衡量,这属于小模型。野心与可得性已经脱节,而至少在接下来一个季度里,买家的决策将由可得性来决定。

A generated two-column scoreboard for MIDM K 3.0 Pro and Qwen 4 Max across six rows: availability, price, context window, parameters, API identifier, and independent index score. The MIDM column carries live-since-October-29, $0.20/$0.80 with a 30 per cent discount, 261,795 tokens, 120B total and 12B active, an identifier and no score; the Qwen column reads announced September 22, no published price, no context window, four tiers promised, no identifier and no benchmark. A footer states that MIDM figures are per KT Token Factory and that Qwen 4 Max has no published specification of any kind as of November 11, 2026. The OrcaRouter logo is composited in the white strip below the artwork.A screenshot of the Artificial Analysis Qwen3.8 Max analysis page captured November 11, 2026, showing a proprietary Alibaba model released September 2026, an Intelligence Index of 34 against a median of 40, a measured cost of $10.02 per index task, $2.00 per million input tokens and $6.00 per million output tokens with an 88 per cent cache discount, 150 million tokens generated across the suite against a 72.8 million median, 55.8 minutes per index task, and a 984K-token context window.

本周你实际可以运行什么

如果选择是“MIDM K 3.0 Pro 还是 Qwen”,那么到 11 月,诚实的答案是:你是在一个已上线的模型,和一个已上线的模型外加一个承诺之间做选择。Qwen3.8 Max 是真实存在的,它可以调用,带有带日期的检查点——Qwen3.8 Max (0902)——并且有公开的性能记录。MIDM K 3.0 Pro 是真实存在的,可以调用,便宜一个数量级,但完全没有性能记录。

这种组合并不是回避它的理由,而是合理确定投入力度的理由。未经评测的模型可以安全使用的场景,是错误答案代价低、而慢答案并非如此的场景:韩语批量分类、表单字段提取,以及反正会由人工阅读输出的初轮摘要。它不安全的场景,则是模型自身的判断就是交付成果的场景。KT 的规格表中没有任何内容能说明 MIDM K 3.0 Pro 落在这条分界线的哪一侧,而 KT 也没有发布能够说明这一点的基准测试。

架构也不能说明这一点。稀疏激活和 NVFP4 量化只能说明模型的服务成本低;它们并不能说明它推理得好。235,615 token 的输出上限并不常见,对长文本生成很有用,而 261,795 token 的输入窗口又小到许多 2026 年的智能体工作都无法容纳。这些是工程事实,不是质量断言。

时序问题的路由解法

等待 Qwen 4 Max 的尴尬之处在于,等待本身是有代价的;而如今就采用 MIDM K 3.0 Pro 的尴尬之处在于,还没有人实际衡量过它。这两个问题本质相同:你希望把工作交给当下最合适的那个模型,而不必每次答案变化时都重写一遍你的集成。

这正是目录结构存在的意义。Qwen3.8 Max 已在 OrcaRouter 目录中,价格就是阿里公布的 $2.00 和 $6.00,没有任何额外加价,同时还有带日期标识的同系型号 Qwen3.8 Max (0902),以及面向低价档位的 Qwen3.8 Flash,价格为 $0.15 和 $0.47——一个密钥、一个端点、一张账单,切换时唯一需要改动的就是模型字符串。Qwen 4 Max 不在目录中,在阿里推出带有标识符和价格的版本之前也不会加入;对于一场主题演讲来说,这才是应有的状态。MIDM K 3.0 Pro 同样不在我们的目录中——它由 KT Token Factory 提供,你要调用它就得去那里。

在这个具体决策中,路由器之所以能占有一席之地,关键在于故障转移路径。单个密钥背后只接一个提供商的模型没有冗余:如果 KT 的端点降级,或某个请求超过 261,795 个 token,就没有第二个地方可以发送它。如果把经过实测的模型作为同一密钥下的回退方案,就会把“我们正在试用一个廉价的韩语模型”从生产风险变成一条路由规则。这个说法听起来比实际更小,但正是它让团队能依据本页采取行动,而不是把它归入“等基准测试出来再重访”。

A screenshot of the OrcaRouter model page for Qwen3.8 Max captured November 11, 2026, showing the model identifier qwen/qwen3.8-max, a 1M-token context window, text, image and video input, $2.00 per million input and $6.00 per million output tokens, and a listing attributed to Qwen dated 2026-08-03.

值得关注的日期,以及无人给出的那个日期

具体日期如下。MIDM K 3.0 Pro 的 30% 折扣将于 2026 年 11 月 30 日结束,此后该模型的价格为 0.20 美元和 0.80 美元——仍是榜单上最便宜的旗舰级费率,输出价格仍比 Qwen3.8 Max 便宜七倍半。Qwen 4 Max 则没有日期。阿里巴巴表示该系列正在训练中,已发布路线图,但尚未公布发布窗口;最多只能说,传闻屡次指向一次发布,而发布始终未发生。

这意味着本月的决定不是在两个模型之间做选择,而是在一个模型和一次等待之间做选择。MIDM K 3.0 Pro 尽管在没有基准测试的情况下到来,但它确实带来了:一个价格、一个上下文窗口、一种量化方案、一个自相矛盾的延迟仪表板,以及一个你今天就能调用的端点。Qwen 4 Max 则以幻灯片上的四个名字到来。当幻灯片变成产品时,这场比较才值得认真撰写——而且很可能也值得写写 Qwen 4 Flash 和 Plus,因为那才是将契合这一价格区间的层级。在那之前,对 Qwen 4 Max 最有用的做法,正是 Qwen 一方对 MIDM K 3.0 Pro 所做的:注意到它存在,然后等待一个数字。

本文中的对比3

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