Muse Wonder 對決 Qwen 3.8 Max：更便宜的詞元，每項任務成本卻更高

Qwen 3.8 Max 在每一項公開費率上都比 Muse Wonder 便宜——每百萬輸入 token 收 2.00 美元、每百萬輸出 token 收 6.00 美元，相較之下是 4.00 美元與 20.00 美元——但完成一項工作所需的成本卻仍然更高。在 Artificial Analysis 自家的評測框架上，完成一項 Intelligence Index 任務的實測成本，Qwen 3.8 Max 約為 5.41 美元，Muse Wonder 約為 4.52 美元，因為 Qwen 3.8 Max 為了跑完那一輪會輸出大約 1.9 億個輸出 token，而 Muse Wonder 約輸出 1.3 億個，對照之下榜單中位數接近 8,500 萬個。Meta Superintelligence Labs 於 2026 年 10 月 12 日推出 Muse Wonder，它在同一項指數上得分 52；Qwen 3.8 Max 則得分 45。這在任一個軸向上都不是四捨五入的差距，也意味著那句「每 token 更便宜就贏」的直覺反應，套在這組配對上剛好完全反了過來。

費率表不是帳單

先從兩家廠商公布的內容談起，因為從表面上來看根本毫無懸念。

• 輸入 — Qwen 3.8 Max 每百萬個 token 2.00 美元；Muse Wonder 為 4.00 美元，所以是半價

• 輸出 — Qwen 3.8 Max 每百萬個 token 為 $6.00；Muse Wonder 為 $20.00，因此大約是三分之一

• 快取折扣 — Qwen 3.8 Max 的快取輸入享有 88% 折扣；Muse Wonder 為 95%。因為這個百分比是從高一倍的定價輸入價中扣除，四捨五入後兩者只差幾美分——每百萬個快取 token 約 $0.24 對上約 $0.20——而我們自家的價目表將 Qwen 3.8 Max 的快取讀取定價為 $0.25。這是唯一一行：較便宜的標價反而買到較貴的快取。

• 供應商自己的說法——Artificial Analysis 指出 Muse Wonder 的輸入價格相對於排行榜中位數 2.00 美元屬於「有點昂貴」，而其輸出價格相對於中位數 10.00 美元則屬於「昂貴」。Qwen 3.8 Max 則位於或低於這兩項中位數。

那裡的每一行都偏向 Qwen 3.8 Max。現在看看同一個測試框架對一項已完成任務所測得的結果，那才是預算真正會感受到的唯一數字。

• 每項 Intelligence Index 任務成本 — Muse Wonder 約 $4.52；Qwen 3.8 Max 約 $5.41

• 該次索引執行所消耗的輸出 token —— Muse Wonder 約 1.3 億；Qwen 3.8 Max 約 1.9 億，而整體中位數約為 8,500 萬

• 測試框架對其話多程度的說法——Muse Wonder 被描述為「略嫌冗長」；Qwen 3.8 Max 被描述為「非常冗長」

兩份價目表和兩份實測帳單指向相反的方向，而原因完全在於 token 用量。Qwen 3.8 Max 在同一項評估中輸出的 token 數約為 Muse Wonder 的 1.5 倍，這抵消了它在輸出項目上 3.3 比 1 的優勢，而且還不止於此。如果你的工作負載類似該指數——長時間推理、冗長答案、高強度設定——那麼價目表就是錯誤的規劃依據。你自己的 token 計數才是正確的依據，而兩者之間的差距，唯有在你衡量過自己的混合比例、而非借用他人的情況下，才值得去追。

七個指數點是一個層級，不是平手

當模型之間的比較結果只相差一分時，勝負取決於價格與外型。這次可不是這樣。

• 智慧指數 — Muse Wonder（最高）52；Qwen 3.8 Max 45

• 共同量測——這兩個數字都出自 Artificial Analysis，是在其自家測試框架上以最大努力產生的，而非任一供應商偏好的基準測試

在這個類別涵蓋 219 個模型的綜合評比上，七分是貨真價實的差距，而這來自 Qwen 3.8 Max 正在多花額外 token 的那一側帳本。它產生更多輸出，得分卻更低。這種組合——更多 token、更低分數——是代價高昂的冗贅，因為你得付兩次代價：一次是每項任務的美元成本，一次是分數所代表的那個東西。

誠實的告誡是，綜合指數是對他人任務組合取的平均值。量表上的七分告訴你這兩個模型並非同等級；它並不會告訴你哪一個能通過你的評估。單一指標數字從未回答過這個問題，而這個配對也不例外。

規格表，逐行檢視

• 上下文視窗 — Muse Wonder (Max) 1,048,576 個 token，且 Meta 自家的模型卡摘要中再次載明百萬 token 視窗；獨立模型卡所載 Qwen 3.8 Max 為 984k token，對照我們自家目錄頁面上同一具名模型的 1,000,000 token。這兩個來源在該模型方面相差 16,000 token；兩者都將上限視為「約一百萬」，並在據此設計前，先向供應商核對較小的數字。

• 模態輸入 — Muse Wonder 支援文字、圖像、語音與影片；Qwen 3.8 Max 支援文字與圖像，影片亦列於我們的目錄頁面上。語音是這兩者中只有一個接受的輸入類型。

• 輸出 — 兩邊都顯示文字。

• 推理 — 兩者都會進行推理，且兩者都未發布可供呼叫端依賴的無推理模式。推理 token 在兩者上皆按輸出計費，而這正是 Qwen 3.8 Max 的 token 需求量變得昂貴的那條界線。

• 輸出速度 — Qwen 3.8 Max 約每秒 36 個 token，測試框架稱之為明顯偏慢；Muse Wonder 尚未在同一測試框架上發布。這種不對稱的重要性超乎表面：這意味著此比較的其中一方有公開可量測的延遲特徵，另一方則沒有。

• 權重 — 兩者皆為專有，均未公開。

• 發佈 — Muse Wonder 於 2026 年 10 月 12 日推出。Qwen 3.8 Max 在此是較舊的模型：Artificial Analysis 衡量的是 0902 檢查點，而我們的目錄則以另一個日期 2026-08-03 列出其自家的 Qwen 3.8 Max 項目。這兩個 ID 不能互換，若你正在比較價格或分數，值得確認你實際呼叫的究竟是哪一個檢查點。

延遲是它們之中只有一個會記錄的軸線。

上方那行速度數據是這個頁面最令人不自在的部分，因為它是唯一讓比較不再對稱的地方。Muse Wonder 在獨立評測工具上沒有公布輸出速度——不是數字偏慢，而是根本沒有數字——所以任何聲稱這兩個答案中哪一個更快的說法，至少在某一個方向上沒有依據。

能說的是，我們自家流量所顯示的結果。在 OrcaRouter 上，Qwen 3.8 Max 實測的 p50 首個 token 時間約為 4.92 秒。那是在第一個 token 抵達之前的等待時間；而獨立測試框架早已將這個模型在持續輸出方面的表現評為明顯偏慢。對互動式介面而言，那是一段漫長的沉默；對批次作業而言，那幾乎無關緊要。你正在打造的是這兩者中的哪一種，決定了這個段落值得多大的比重；而如果你打造的是互動式的那一種，一個沒有人公布其延遲資料的模型，就是你應該在採用之前、而不是在採用之後，先衡量其代價的風險。

兩者都執行，還是只執行一個

Qwen 3.8 Max 已在 OrcaRouter 上提供qwen/qwen3.8-max，定價為每百萬 token 輸入 $2.00、輸出 $6.00，快取讀取費率為 $0.25，且百萬 token 的視窗維持不變。我們這邊完全不加價——供應商的定價原封不動傳遞，所以當供應商調整費率時，我們頁面上的數字當天就跟著變動。這表示比較的這一邊，只需改一個字串，就能套用到你現有的任何測試框架上，而這是了解你自己的任務組合會對那 $2.00 造成什麼影響最便宜的方式。

Muse Wonder 並不在我們的型錄中，而這個頁面也不會佯裝它在——Meta 自家的 Model API 與 Muse Code 才是它現今運作的地方。我們確實從同一間實驗室帶來的，是 Muse Spark 1.2，這是 Meta 用來打造這個家族其餘成員的基礎檢查點，每百萬個代幣輸入 $1.25、輸出 $4.25，涵蓋 1,048,576 個代幣的視窗，快取讀取為 $0.15。如果你真正想從 Muse Wonder 得到的，是以五分之一價格取得 Meta 的招牌風格，而非最前沿的分數，那麼這條路徑就存在於你已經擁有的同一把金鑰上。

一個相容於 OpenAI 的單一端點之所以能涵蓋200 多個模型，其務實理由正是這個測量問題。4.52 美元對上 5.41 美元的差距，是取樣自別人任務所得出的平均值；要知道這個差距是否也適用於你的任務，唯一的方法就是實際跑一遍。透過單一金鑰來做這件事，意味著把你現有的評估指向第二個模型名稱並重新執行，而不是再簽一份合約、重建你的計費系統。自動容錯移轉則涵蓋了你先上線較新、尚未驗證版本的情況：一旦上游供應商效能下降，請求會被移轉，而不是失敗。

哪一個，以及根據什麼證據？

• 當分數才是重點時，就選 Muse Wonder。以更低的每項任務實測成本換得七個指數點，是顯而易見的勝利，而這個組合中沒有任何因素會逆轉這一點。

• 當輸入長、輸出短時，選擇 Qwen 3.8 Max。$2.00 輸入對比 $4.00 的費率表，對於全是提示、幾乎沒有回覆的工作負載來說，是實實在在的 50% 節省，而冗長懲罰永遠沒有機會生效，因為根本沒有東西可以讓它長篇大論。

• 當你需要已公佈的延遲概況時，請選擇 Qwen 3.8 Max。它的速度有文件記載，如果採購部門在簽核前想要一個數字，「未公佈」比「每秒 36 個 token」更難辯護。

• 不要以 Qwen 3.8 Max 的宣傳頭條價格來看待它。$2.00 的輸入費率確實是輸入方面的折扣，卻是對該模型的誤導性概述：在獨立評測框架上，它每完成一項任務的成本，高於一個輸入收費兩倍、輸出收費超過三倍的模型。

• 在你自己算過 token 數量之前，不要假設它們之中哪一個是便宜的選項。本頁上的每項任務數字，來自一個測試框架所執行的一次評估。它們所顯示的反轉，是應該進行測量的理由，而不是測量本身。

這組搭配之所以有意思，是因為它打破了那條捷徑。價目表讀起來輕鬆、信起來也輕鬆，但在這裡，輕鬆讀出來的結果會錯上大約 20%。這兩個模型的發布日期也相隔一個世代，但形態相近到單看規格表並不會有明顯的取捨。這兩件事，靠你這週自己的日誌就能得到解答——而兩家實驗室下一次各自發布的基準測試表，也同樣不會回答它們。