Muse Wonder 对比 Qwen 3.8 Max：更便宜的 Token，却让每项任务成本更高

Qwen 3.8 Max 在每一项公开费率上都比 Muse Wonder 便宜——每百万输入 token 2.00 美元、每百万输出 token 6.00 美元，而后者是 4.00 美元和 20.00 美元——可它完成一项任务仍然要花更多钱。在 Artificial Analysis 自家的测试框架上，跑完一项 Intelligence Index 任务的实测成本，Qwen 3.8 Max 约为 5.41 美元，Muse Wonder 约为 4.52 美元，因为 Qwen 3.8 Max 跑完那一轮大约要输出 1.9 亿个 token，而 Muse Wonder 大约输出 1.3 亿个，榜单中位数则接近 8500 万。Meta Superintelligence Labs 于 2026 年 10 月 12 日发布 Muse Wonder，它在同一指数上得分 52；Qwen 3.8 Max 得分 45。这两个维度上都不是四舍五入级别的差距，这意味着那句“每 token 更便宜就赢”的惯常反射，放在这组对比里恰好完全反了。

费率卡不是账单

先从两家厂商公布的内容说起，因为从纸面上看，胜负毫无悬念。

• 输入 — Qwen 3.8 Max 每百万个 token $2.00；Muse Wonder $4.00，所以是半价

• 输出 — Qwen 3.8 Max 每百万 tokens 6.00 美元；Muse Wonder 为 20.00 美元，所以大约是它的三分之一

• 缓存折扣——Qwen 3.8 Max 缓存输入享 88% 折扣；Muse Wonder 95%。由于折扣是基于高一倍的标价输入价格计算的，四舍五入后两者仅相差几美分——每百万缓存 token 约 $0.24 对约 $0.20——而我们自己的目录将 Qwen 3.8 Max 的缓存读取定价为 $0.25。这是唯一一处标价更便宜、买到的缓存却更贵的情形。

• 厂商自己的说法——Artificial Analysis 指出，Muse Wonder 的输入相较于 $2.00 的榜单中位数“略贵”，其输出相较于 $10.00 的中位数则“昂贵”。Qwen 3.8 Max 则处于或低于这两项中位数。

那里面每一行都偏向 Qwen 3.8 Max。现在看看同一个评测框架对一个已完成任务测出的结果——那才是预算真正能感受到的唯一数字。

• 每项 Intelligence Index 任务成本 — Muse Wonder 约 $4.52；Qwen 3.8 Max 约 $5.41

• 该索引运行消耗的输出 token —— Muse Wonder 约 1.3 亿；Qwen 3.8 Max 约 1.9 亿，而榜单中位数接近 8500 万

• 关于篇幅偏好，测试框架是这样说的——Muse Wonder 被描述为“略显冗长”；Qwen 3.8 Max 被描述为“非常冗长”

两份价目表和两份实测账单指向相反的方向，而原因完全在于 token 用量。在同一次评测中，Qwen 3.8 Max 消耗的输出 token 约为 Muse Wonder 的 1.5 倍，这不仅抵消了它在输出一项上 3.3 比 1 的优势，而且还继续超出。如果你的工作负载与该指数相似——长推理、长回答、高 effort 设置——那么价目表就是错误的规划依据。你自己的 token 计数才是正确的依据，而只有当你是实测了自己的构成、而不是借用别人的构成时，这两者之间的差距才值得去追。

七个指数点是一个层级，而非平局

那些得分仅相差一分的车型之间的比较，是由价格和造型决定的。而这一次并非如此。

• 智能指数 — Muse Wonder（最高）52；Qwen 3.8 Max 45

• 共同测量——两个数字都来自 Artificial Analysis，是在其自有测试框架上以最大努力得出的，而非任一厂商偏好的基准测试

在一个覆盖该类别 219 个模型的综合指标上拉开七分，是实打实的差距，而且它来自 Qwen 3.8 Max 正在多花 token 的那一侧账本。它生成了更多输出，得分却更低。这种组合——更多 token、更低得分——属于代价高昂的冗长，因为你要付两次：一次是每任务的美元成本，另一次是分数所代表的无论什么东西。

坦诚的告诫是：综合指数是对别人任务组合取的平均值。测评工具上的七分差距说明这两个模型并非同级；但它不能说明哪一个能通过 你的评估。单一指数数值从未回答过这个问题，这一组合也不例外。

规格表，逐行解读

上下文窗口——Muse Wonder (Max) 为 1,048,576 个 token，Meta 自家的规格卡摘要中再次给出了百万 token 窗口这一说法；Qwen 3.8 Max 按独立规格卡的说明为 984k 个 token，而我们自己的目录页面上，同一名称的模型却标为 1,000,000 个 token。两个来源在该模型这一侧相差 16,000 个 token；请把两者的上限都视为“大约一百万”，并在据此进行设计之前，就较小的那个数字向厂商核实。

• 多模态输入 —— Muse Wonder 支持文本、图像、语音和视频；Qwen 3.8 Max 支持文本和图像，其视频支持也列在我们的目录页面上。语音是这两者中只有一方接受的输入类型。

• 输出 — 两侧均有文字。

• 推理 — 两者都会推理，且都没有发布调用方可依赖的无推理模式。在两者上，推理 token 都按输出计费，而这恰恰是 Qwen 3.8 Max 的 token 胃口变得昂贵的分界线。

• 输出速度 —— Qwen 3.8 Max 约为每秒 36 个 token，该测试框架认为这一速度明显偏慢；Muse Wonder 尚未在同一测试框架上发布数据。这种不对称性比表面看起来更重要：它意味着在这场比较中，只有一方拥有可公开衡量的延迟表现，而另一方则没有。

• 权重——双方均为专有，均未公开。

• 发布日期——Muse Wonder 于 2026 年 10 月 12 日发布。Qwen 3.8 Max 在这里是较旧的模型：Artificial Analysis 测量的是 0902 检查点，而我们的目录将自家的 Qwen 3.8 Max 条目列在另一个日期下，即 2026-08-03。这两个 id 不可互换，如果你要比较价格或分数，最好先确认你实际调用的到底是哪个检查点。

延迟是它们中只有一个记录的轴

上面那行速度数据是这一页里最让人不自在的部分，因为这是整个对比中唯一一处失去对称性的地方。Muse Wonder 在独立测试平台上没有公布输出速度——不是数字慢，而是根本没有数字——所以任何声称这两者中某一个回答更快的说法，至少在一个方向上缺乏依据。

能说的是，我们自己的流量就是如此显示。在 OrcaRouter 上，Qwen 3.8 Max 实测的 p50 首 token 时间约为 4.92 秒。这是第一个 token 到达之前的等待时间，而独立测试框架已经将这款模型在持续输出方面的表现评为明显偏慢。对于交互式界面来说，这是一段漫长的沉默；对于批处理作业来说，它几乎无关紧要。你正在构建的是这两种中的哪一种，决定了这一节值得占多大分量；如果你构建的是交互式那一类，那么一个没有人公布过延迟数据的模型，就是你在采用它之前——而不是之后——就该计入代价的风险。

运行两者，还是运行一个

Qwen 3.8 Max 已上线 OrcaRouter，标识为 qwen/qwen3.8-max，标价为每百万 token 输入 $2.00、输出 $6.00，缓存读取费率为 $0.25，百万 token 上下文窗口保持不变。我们这边不加任何加价——提供商标价原样透传，所以提供商一调价，我们页面上的数字当天就会跟着变。这意味着对比的这一侧，距离你手上已有的任何测试框架都只差改一个字符串，而这是弄清你自己的任务组合会让那 $2.00 变成什么样最省钱的办法。

Muse Wonder 不在我们的产品目录中，本页面也不会假装它在——它如今运行在 Meta 自家的 Model API 和 Muse Code 上。我们确实从同一实验室提供的是 Muse Spark 1.2，这是 Meta 构建该系列其余模型所基于的检查点，价格为每百万 token 输入 $1.25、输出 $4.25，覆盖 1,048,576 token 的窗口，缓存读取为 $0.15。如果你真正想从 Muse Wonder 得到的，是以五分之一价格获得的 Meta 招牌风格，而不是前沿分数，那么这条路径就存在于你已经拥有的同一把密钥上。

在200 多个模型之间使用一个 OpenAI 兼容端点的实际理由，恰恰就在于这个测量问题。4.52 美元与 5.41 美元的差距是针对他人任务的平均值，而要知道它是否适用于你的任务，唯一的方法就是实际运行。通过一个密钥来做到这一点，意味着将你现有的评估指向第二个模型名称并重新运行，而不是签署第二份合同并重建你的计费体系。自动故障转移覆盖了你先上线较新、尚未经验证的那个模型的情况：如果上游提供商服务降级，请求会被转移，而不是失败。

哪一个，依据是什么

• 当分数是关键时，选择 Muse Wonder。在每次任务实测成本更低的情况下多出七个指数点，是显而易见的优势，而且这种组合中没有任何因素会推翻这一点。

• 当输入长、输出短时，就该选用 Qwen 3.8 Max。$2.00 输入对 $4.00 的价目，在几乎全是提示词、几乎没有回答的工作负载上，是实打实的 50% 节省，而冗长惩罚根本没机会生效，因为压根没有可供它啰嗦的内容。

• 当你需要已公布的延迟概况时，就选 Qwen 3.8 Max。它的速度有文档记录，而如果采购方希望在签核前拿到一个数字，“未公布”比“每秒 36 个 token”更难辩护。

• 不要因为 Qwen 3.8 Max 的标价就选择它。2.00 美元的输入费率在输入上确实是折扣，但却是对该模型的误导性总结：在独立测试框架上，它每完成一个任务的成本，比一个输入收费翻倍、输出收费超过三倍的模型还要高。

• 在你亲自计算过自己的 token 之前，不要假定两者中的任何一个是更便宜的选择。本页上按任务列出的数字，来自同一个测试框架运行的一次评估。它们所显示的反转，是应当去测量的理由，而不是测量本身。

让这种配对有意思的地方在于，它打破了捷径。费率表读起来容易，也容易让人信服，而在这里，这种轻松得出的解读给出的答案是错的，偏差大约在20%。这两个模型在发布日期上还相隔一代，但形态上足够接近，以至于单看规格表并不能明显看出该选哪个。这两点都能从你本周自己的日志中得到答案——而两家实验室各自发布的下一张基准测试表，也都不会回答其中任何一个。