Gemini 4 Carbon 對比 Qwen 4 Max：等待的代價，三種定價方式

Alibaba 已經在會議舞台上展示 Qwen 4 Max 七週，卻尚未正式推出。該模型於 2026 年 9 月 22 日在杭州舉行的 Apsara 大會上亮相，作為四層級系列中的旗艦；Qwen 的 LLM 負責人稱其以新世代架構進行訓練，但至今仍沒有模型卡、沒有 API 識別碼、沒有上下文視窗、沒有價格，也沒有任何基準測試分數。Gemini 4 Carbon 自 2026 年 11 月 10 日起全面開賣，價格為每百萬 token 2 美元與 10 美元。因此，讀者真正需要的比較並不是兩個模型。而是 Gemini 4 Carbon 對上 Qwen3.8-Max——你今天下午就能呼叫的 Qwen 旗艦——再加上一份誠實的說明：等待 Qwen 4 Max 究竟能為你換來什麼。而且，由於這場比較的其中一方將在 12 月 1 日調整價格，等待的成本不是比喻。它是一個數字。

宣布了什麼，以及這項宣布有何價值

在雲棲大會上公布了四個層級，而這份名單正是該公告所發布的全部內容：

• Q​wen 4 Max — 旗艦層級，定位對標其他所有前沿實驗室的頂尖模型。

• Q​wen 4 Flash — 高吞吐量層級，適合延遲敏感且高流量的工作，而非追求巔峰推理能力。

• Q​wen 4 Plus — 均衡的中階層級，歷來是多模態涵蓋範圍最廣的一款。

• Q​wen 4 27B — 開放權重的本地層級，也就是會被下載、量化並微調的那一款。

其餘全部留空，而這些空白就是規格。沒有參數數量。沒有上下文視窗。沒有價格。沒有 API 識別碼。沒有公佈的評分。除了「即將推出」之外，沒有日期。公告中唯一具體的數字，是開放權重層級名稱裡的 27；它只透露了該模型的規模，對旗艦模型則隻字未提。

有一個數字應該淘汰，因為它早已被當成事實反覆流傳。與 Qwen 4 一同流傳的 5 到 10 兆參數路線圖，屬於 Qwen 4.5 與 Qwen 5 世代——那是關於後續模型的前瞻性說法，並非 Qwen 4 Max 的規格。阿里巴巴並未為此模型標示任何參數量。任何你找到、針對 Qwen 4 Max 且附有參數量、1M 上下文與 SWE-bench 分數的規格表，都是推測。

有一項實質證據，值得仔細閱讀。於 2026 年 8 月下旬開源的 Qwen3.8-Flash-Next，在其自家的模型卡上被標示為 Qwen 4 架構的預覽版。這使它成為阿里巴巴以外任何人所知、關於這個系列如何構建的唯一具體事物：一個稀疏模型，擁有 1,250 億個主參數，外加 510 億個 N-gram 嵌入參數，每次推論步驟約啟用 60 億個參數，原生上下文長度為 262,000 個 token，模型卡稱可延伸至 100 萬，並宣稱訓練成本比 Qwen3.7-Plus 低約 90%。文中點名了三項技術——QSA，一種 Qwen 專屬的稀疏注意力方案；閘控殘差連接；以及作為獨立查找儲存的 N-gram 嵌入。這是一個設計方向，而非旗艦。

可呼叫的 Qwen，以及它與 Carbon 相比如何

Qwen3.8-Max 自 2026 年 9 月 2 日起已全面推出，並且是 Alibaba 自家 Model Studio 說明文件中的頂尖文字模型；該文件最後更新於 2026 年 11 月 2 日，完全沒有提到 4 系列 Max。請在足以決定決策的各個維度上，將它與 Carbon 進行對照。

• 定價 — Gemini 4 Carbon 每百萬個 token 輸入 $2、輸出 $10，優惠至 2026 年 11 月 30 日，之後為 $4 與 $20。Qwen3.8-Max $2.00 與 $6.00，快取讀取為 $0.25。

• 我們收取的費用 — qwen/qwen3.8-max在目錄中，價格為 $2.00 與 $6.00，而 qwen/qwen3.8-max-0902為標註日期的快照版本。Carbon 不在目錄中，需透過 Google 的付費 API 存取。

• 上下文 — Carbon 在 Google 文件上為 1,000,000 個 token；Qwen3.8-Max 在 Artificial Analysis 清單上為 984,000 個。兩家廠商在行銷上都四捨五入到一百萬；實測數字就是如此。

• 輸出上限 — Carbon 65K，長解碼生成最高可達 1M；Qwen3.8-Max 的最大完成長度未刊載於我們的型錄條目中，且 Aibaba 的頁面摘要也未說明。這是單邊資料列，在你依賴它之前，值得向供應商查證。

• 輸入模態 — Carbon 支援文字、圖像、音訊、影片與 PDF；Qwen3.8-Max 在型錄的模態字串中為文字、圖像與影片，而在 Artificial Analysis 的清單中則僅列文字。此落差存在於廠商端的能力字串與評測機構的摘要之間；兩者不一致時，應以廠商的文件作為測試依據。

• 參數 — Qwen3.8-Max 是擁有 2.4 兆參數的混合專家模型，每個 token 啟用 950 億參數，官方模型卡已確認。碳排：未披露。

• 獨立評分 — Gemini 4 Carbon 60 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 的高強度模式下得分 60，在 74 個模型中排名第四。Qwen3.8-Max 得分 34，在 74 個模型中排名第 46。

• 每項索引任務的成本——Carbon 為 7.76 美元，Qwen3.8-Max 為 10.02 美元，這一點值得停下來思考：每 token 成本較低的模型，每項完成任務的成本反而更高，因為它既較慢又更冗長。Qwen3.8-Max 在這項索引任務中消耗了 1.5 億個輸出 token，相較於 Carbon 的 2.05 億個，但它是以每秒 50 個 token 的速度完成，而非每秒 79 個，且每項任務耗時 57.3 分鐘，而 Carbon 為 26 分鐘。

• 首個回答 token 的時間 — Carbon 為 67 秒，Qwen3.8-Max 為 114 秒。

那個每任務反轉是本節中最有用的數字，也是最不可能出現在比較表裡的數字。在主標卡片上，Qwen3.8-Max 的輸出價格比 12 月之後的 Carbon 便宜 40%。但在唯一會把模型寫多少以及耗時多久納入考量的衡量方式上，它卻貴了 29%。這兩個數字都沒有說謊；它們回答的是不同問題，而每任務的那個數字更接近帳單實際長什麼樣子。

為等待定價，而這正是沒有人做的部分

等待 Qwen 4 Max 是個有代價的決定，而與大多數「等待還是購買」的問題不同，這個問題是可以計算的，因為 Carbon 的價格變動已經公布。

情境一：你現在就建置在 Carbon 上。11 月費用是 $2/$10，12 月費用是 $4/$20。相同流量的先導測試在 11 月花 $200，到了 12 月就要花 $400。

• 情境二：你等待 Qwen 4 Max。你把十一月和十二月花在手头现有的东西上，而且不支付 Carbon 溢价——但你也没有交付任何东西，而每延迟一周，就意味着同一项工程工作又有一周没在生产环境中接受测试。

• 情境三：你現在先以 Qwen3.8-Max 建置，若 4 Max 推出再遷移。這是唯一沒有斷崖的選項：Qwen3.8-Max 自推出以來一直維持 $2.00/$6.00，且有具日期的快照位於 qwen/qwen3.8-max-0902，而後繼模型推出不會改變你目前正在呼叫的模型價格。

第三個選項通常是對的，原因與基準測試毫無關係：它是唯一一個把「出現新模型」當成遷移觸發條件、而「你腳下的價格變動」並非觸發條件的選項。一個統一採用某個模型的團隊，若該模型價格在3週內翻倍，就得在3週內重跑成本模型。採用穩定方案的團隊則不必如此。

等待有一項對稱的代價，是表格無法呈現的。A​libaba 自家的產品家族史顯示，Q​wen 4 Max 推出後，同系列分級版本——Flash、Plus 與 27B 開放版——會迅速跟進；而 27B 正是交付紀錄可預測的那一款，因為 Q​wen 的開放分級版本一向在發布後幾天內，就隨著 MLX 轉換、NVFP4 量化與社群微調一併到位。如果你真正想要的是可自行託管的 Q​wen，值得關注的分級版本不是旗艦款，也不是那個沒有日期的版本。

Carbon 的兩項真正優勢，以及那項視情況而定的優勢

首先是分數，而且差距並不小：60 對 34，這是由同一位評估者在同一索引的同一修訂版本上、於各模型的最高投入設定下測得。無論 Q​wen 4 Max 最終交出什麼成績，它必須跨越的門檻都是那個 60，而不是其前代的 34。

第二個是長上下文經濟性。Carbon 在 2,000 個 token 與 900,000 個 token 時都收取相同的每 token 費率，沒有長度分級。這在 100 萬上下文模型中確實是罕見特性，其中有幾個會在超過門檻後跳升一個價格級距——而這正是 Carbon 所主打的負載最重要的特性，也就是在大型程式碼庫與文件集上進行的長跨度工作。

情境優勢在於網路安全與科學推理，而 Google 的發布資料提出了其他人都沒提出的主張：SEC-bench Pro 88.2%、ExploitGym 54.8%、CWE-bench 71.0%、Project Fortify 達到 100% 掃描召回率與 95% 分流精確率，以及在七個低同源性 CASP17 蛋白質家族中平均檢索到的同源序列增加 40 倍。全為廠商自行報告，無一被重現，而且是在模型公開發布僅一天之際。這些也是若成立便足以證明該價格合理的說法。

相較之下，Qwen3.8-Max 的定位更為聚焦，也更經得起時間考驗：公開的 2.4 兆參數卡、穩定的價格、可供重現的帶日期快照，以及足以讓你把大批量工作放心交給它的每詞元成本。它在能力上不是 Carbon 的競爭者，在經濟性上則是 Carbon 的互補者；而對大多數流程來說，這正是更常被派上用場的角色。

可能比旗艦更重要的等級

Q​wen 4 27B 是公告中討論度最低的名稱，卻是交付紀錄最好的一項。它是該系列中歷來唯一以開放權重形式釋出的層級，而 Q​wen 3.8 世代展示了此舉能解鎖什麼：在 27B 權重釋出後幾天內，社群就有了 MLX 轉換、NVFP4 量化與無審查微調版本。已宣布的 27B 是對下游生態系的承諾，也是自架團隊應該關注的路線圖部分——而不是那個唯一已公布屬性只是層級定位的旗艦。

旗艦模型之所以重要，是出於不同的原因。Alibaba 將 Qwen 4 Max 定位為對標其他每一家前沿實驗室的頂級模型，這意味著發表當天要進行的比較，將是 Qwen 4 Max 對上 Gemini 4 Carbon，而 Carbon 的價格以當月收費為準。如果屆時 Carbon 是 $4/$20，而 Qwen 4 Max 落在 Qwen3.8-Max 的 $2/$6 附近，價格論點就會徹底翻轉，只剩能力論點還站得住腳。這是真實存在的可能性，也正是為什麼不該只專一標準化採用其中任何一方。

本月待辦事項

三個動作，依做錯的代價高低排列。

以十二月的 Carbon 費率為每個試點定價。任何根據十一月數字做出的決定，都會顯得比實際好上一倍，而修正會在固定日期到來，而不是在不確定的日期。如果某項工作負載只有在 $2/$10 下才合理，那它就不合理。

與其爭論，不如讓 Qwen3.8-Max 路由保持暖備。每個輸出 token 比 December Carbon 便宜 40%，它有一個帶日期的快照，因此行為不會漂移；而且把它設定好，代表關於 Q​wen 4 Max 的決定會變成一次替換，而不是一個專案。這兩個模型在這裡共用同一把金鑰——qwen/qwen3.8-max以 A​libaba 的定價、0% 加價提供，並與 收錄 216 款模型的目錄中的其餘模型並列於同一個 OpenAI 相容介面——而 Carbon 同樣是透過 G​oogle 的付費 API 取得，不是透過我們。

不要圍繞 Q​wen 4 Max 制定容量規劃。公告中沒有任何內容帶有日期，而關於它的兩個確定事實，是一個會議舞台和「training」這個詞。當出現附有價格與上下文視窗的模型卡時，這項比較可以在一個下午內重新跑一遍。在那之前，路線圖項目不是備援方案，而你無法呼叫的備援方案也不算備援。