Ripple 65B Preview 对比 Qwen 4 Max：其中一款是你真正可以调用的模型

这个对比页面需要两个模型。但就这一次而言，只有一个模型存在。Ripple 65B Preview 于 2026 年 11 月 4 日发布，是一个 650 亿参数的稠密模型，采用 Apache 2.0 许可，权重发布在 Hugging Face 上，并有一个第三方 API 条目。自 2026 年 9 月 22 日阿里巴巴云栖大会以来，Qwen 4 Max 一直只是幻灯片上的一个名字；截至 11 月 5 日，任何地方都没有它的模型卡、权重、价格、API 标识符，也没有已发布的基准测试。本周你看到的与 Qwen 4 Max 相关的所有数字都是预测，其中一些还被当作事实呈现。

这并不会让这个比较失去意义。它只是让比较变成了另一种比较：即将发布的模型与已发布的模型之间的对比，以及一个更实际的问题——在已宣布的模型仍停留在“已宣布”状态时，你今天应该运行什么。就此而言，最诚实的替代对象是 Qwen3.8-Max——阿里巴巴当前的闭源旗舰模型，自 8 月 3 日起上线，也正是 Qwen 4 Max 将要实际取代的模型。

阿里巴巴实际说了什么，按顺序

2026年9月22日，在杭州Apsara大会上，阿里巴巴展示了四个层级名称：Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash和Qwen4-27B。官方新闻稿称该系列"目前正在训练中"。它没有给出日期，没有参数量，没有上下文窗口，没有许可证，也没有价格。这些层级名称本身来自参会者拍摄的舞台照片，而非书面新闻稿——下次你看到它们被当作规格引用时，这一点值得记住。

10月29日，在Apsara Amsterdam上，据与会者和媒体报道，阿里云CTO李飞飞表示该系列将于“下周”推出。当时阿里巴巴自己的书面材料仍称其“正在训练中”。11月2日那一周过去了，却未见发布。11月4日，阿里巴巴重申了对Qwen 4和Qwen 5开放权重的承诺——这是意向声明，而非发布。

目前的时间线是这样的：一场主题演讲、四个名字、一位高管推迟的时间表，以及对一个命令行客户端的两次提交。这就是全部的证据基础。

提交记录不是规范说明书

最具体的产物是 Qwen Code 的拉取请求 #15762，它于 10 月 28 日合并并随 v0.26.3 发布，在客户端默认设置中将每个 qwen4 标识符的上下文大小设为 100 万 token。后续的 #15987 于 10 月 31 日合并并随 v0.26.5 发布，为这些标识符提供了 low/medium/xhigh 的推理强度档位，并将 xhigh 设为默认。

这很容易让人把其中的 1M 上下文当作官方数字来解读。但它并不是。它是工程师写下的客户端默认值，这些工程师以为某个端点会存在；而对同一张表的另一种解读则把该值定为 262,144。标识符表中也没有 qwen4-27b 条目，Qwen 的 Hugging Face 组织也没有 27B 仓库，尽管 27B 档位曾在 Apsara 幻灯片上被点名。当工具链如此不完整时，其中的数字不过是附带了提交哈希的猜测。

这件事很重要，因为已经围绕填补这一空白发展出了一个小产业。现在有几个聚合页面都载有完整的 Qwen 4 Max 规格表——参数量、SWE-bench 分数、每 token 价格、端点名称——却没有来源出处。其中一些位于看起来很有权威性的域名上。它们没有一个是能追溯到 Alibaba 的。如果你这个月正基于某个 Qwen 4 Max 数字来构建采购论证，那你就是在把论证建立在某人编造出来的东西上。

真正能回答你问题的替代方案

如果你需要一款 Qwen 旗舰模型来与 Ripple 65B Preview 对比，那么实际存在的是 Qwen3.8-Max。它是一款混合专家（MoE）模型，总参数量约 2.4 万亿、激活参数 950 亿，上下文长度达 100 万 token，输出上限为 131,072 token，支持文本、图像和视频输入。其价格为每百万输入 token 2.00 美元、每百万输出 token 6.00 美元，在 Artificial Analysis 的智能指数（Intelligence Index）上得分为 45.4。

• 参数 — Ripple 65B 稠密模型 对比 Qwen3.8-Max 约 2.4T 总参数 / 95B 激活参数

• 权重 — 在 Hugging Face 上采用 Apache 2.0，对比闭源、仅提供 API

• 价格 — 首个托管端点为每百万 $0.20 / $0.60，相比之下为 $2.00 / $6.00

• 背景 — 宣传为 1M，某个第三方列表上为 16.4K，而实际服务为 1M

• 输入模态——仅文本，对比文本、图像和视频

• 智能体编程——在 Terminal-Bench 2.1 上得分 80.5，为厂商报告数据，而另一方未公布 Terminal-Bench 数据

这一规律与本系列其他对比的发现一致。Ripple 在输入上便宜十倍，在输出上也便宜十倍；两者之中，它是唯一可以下载并微调的，也是唯一高调宣称具备智能体编程能力的。而 Qwen3.8-Max 则是当任务需要视频输入，或需要以数百万 token 计、且有服务保障兜底的上下文窗口时，你该选用的那一个。

Qwen 4 Max 必须做到什么，才值得等待？

有四件事能让等待变得合理，但至今一件都未发生。

首先，发布这款产品卡。参数数量和架构说明是任何人规划容量的最低要求，而{{1}}“幻灯片上的四个层级名称”{{/1}}连这个门槛都达不到。

其次，公布价格。Max 档位已经闭源权重超过一年，并且定价处于阿里巴巴价格区间的顶端。如果 Qwen 4 Max 以与其前代相同的 $2/$6 价格推出，那么针对 Ripple 的价格论点不会改变；如果它的价格更高，情况只会更糟。

第三，确定许可证。阿里巴巴已重申对 Qwen 4 系列的开放权重承诺，并首先点名 27B 层级，这意味着 Max 层级仍将保持闭源。有关面向大型商业用户进行收入分成的传闻一直在流传，但未获证实。在许可证文件出现之前，按闭源做规划。

第四，在别人已经运行过的版本上发布基准结果。Ripple 在 Terminal-Bench 2.1 上的 80.5 分，是厂商针对较旧修订版给出的说法，但这仍然比 Qwen 4 Max 发布六周以来所拿出的更多。

为什么空白列不是等待的理由

为一个尚无发布日期的模型一直搁置决定，是要付出实实在在代价的。如果你这周就需要一个智能体编程工具，摆在你面前的选择是：Ripple 65B Preview，采用 Apache 2.0 许可，每百万 token 约 $0.20 和 $0.60；或者 Qwen3.8-Max，走闭源 API，每百万 token $2.00 和 $6.00。这是一个你可以做出、也可以撤回的决定。等待 Qwen 4 Max 并不是一个决定，而是一次结束日期未知的推迟，而且 CTO 所说的“下周”已经落空过一次了。

理性的做法是：基于现有条件构建，并让迁移成本保持低廉。Qwen3.8-Max 今天已在我们的目录中，价格为 $2.00 和 $6.00，0% 加价——按提供商标价原样传递，因此如果阿里巴巴在 Qwen 4 Max 发布时调整该层级的价格，这一变动当天就会反映到你的密钥上，而不是等到下一份合同。Ripple 65B Preview 不在我们的目录中；它通过 Ricursive 自己的端点以及第三方平台提供 API 访问，而其权重已发布在 Hugging Face 上，如果你更愿意自行运行，也可以使用。

按照两者都采用的 OpenAI 兼容形态来构建，正是这一点让切换到 Qwen 4 Max 只需更改配置而无需重写——而且，面对一个无人公布过的发布日期，这也是唯一可用的对冲手段。

11月5日做什么

如果你的工作是基于纯文本的智能体式编程，且成本是约束条件，那就运行 Ripple 65B Preview。它现已可用，采用 Apache 2.0 许可，而且其 Terminal-Bench 成绩是本月两家实验室中宣称的最强成绩——请把 80.5 视为 Ricursive 在旧版本上自报的数字，并在你正式投入之前先在自己的任务上复现它。

如果你的工作需要图像或视频输入、有保障的 1M token 上下文，或需要一家提供支持合同的供应商，那就从今天开始运行 Qwen3.8-Max，并将 Qwen 4 Max 列入关注名单。要关注的是模型卡，而不是主题演讲中的引述；是许可证文件，而不是承诺；是能够解析的 API 标识符，而不是拉取请求中的客户端默认值。

而当 Qwen 4 Max 真正面世时，这一页就会变成另一篇文章。眼下，诚实的结论比一张基准测试表所暗示的更窄，也比一份路线图更简单：这些模型中，有一个你能调用，另一个你不能。