
Qwen 4 Max 在 Apsara 2026 上宣布:Alibaba 確認了什麼,以及沒有確認什麼
- Orca新Orca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 每百萬 tokens
- orca新Orca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 每百萬 tokens
- deepseek新DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040智能
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453智能77程式
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241智能76程式
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245智能76程式
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153智能82程式
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 每百萬 tokens
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642智能72程式
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 每百萬 tokens
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845智能75程式
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534智能68程式
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236智能69程式
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244智能77程式
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0540智能72程式
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0345智能76程式
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3134智能69程式
- minimaxMiniMax: MiniMax-H32026-07-31minimax/minimax-h3
- qwenQwen: Qwen3.7 Flash2026-07-27$0.03 / $0.13 每百萬 tokens
- orcaOrcaDub: OrcaDub 1.02026-07-27orca/dub
杭州的雲棲大會——也就是 Apsara Conference——在 2026 年 9 月 22 日被用來展示四款尚未出貨的模型。該實驗室的 LLM 負責人 Liu Da Yiheng 在台上預覽了 Qwen 4 Max、Qwen 4 Flash、Qwen 4 Plus 與 Qwen 4 27B,並將這個系列描述為以新一代架構進行訓練,而且只說它很快就會推出。截至本文撰寫時,這四款模型都沒有模型卡、沒有開放權重、沒有 API 識別碼、沒有上下文視窗、沒有價格,也沒有基準測試分數。你今天真正能呼叫的最新旗艦是 Qwen3.8-Max,自 2026 年 8 月 3 日起全面可用;而舞台發表與可呼叫端點之間的這段落差,正是這個故事值得仔細閱讀的部分。
四個層級,以及每個層級應該是什麼樣子
自 Qwen 3 世代以來,阿里巴巴的 Qwen 系列一直按能力層級來組織,而 Qwen 4 的發布維持了這種形態,而非將其取代。台上展示的是一份陣容名單,而不是規格表:
• Qwen 4 Max — 旗艦級別,也是阿里巴巴用以與其他前沿實驗室頂尖模型較勁的產品
• Qwen 4 Flash — 高吞吐量層級,專為延遲敏感與高流量的工作而打造,而非追求巔峰推理能力
• Qwen 4 Plus — 均衡的中階選項,歷來是多模態支援涵蓋範圍最廣的一款
• Qwen 4 27B — 開放權重的本地層級,也就是由從不接觸託管 API 的人下載、微調與量化的那一個
• 架構——被描述為新一代,且被描述為仍在訓練中,而訓練中並不等同於已經完成
• 主要工作負載——依會議的框架,是代理式與使用工具的任務,而非聊天
• 可用性——無。沒有任何層級有發佈日期、價格、上下文視窗、模態清單或已公佈的評分
27B 這個層級值得關注,原因跟基準測試毫無關係。它是這個系列中歷來唯一以開放權重形式發布的層級,而 Qwen 3.8 世代展示了這能解鎖多少獨立開發成果:在 27B 權重發布後幾天內,社群就已產出 MLX 轉換、NVFP4 量化以及未審查的微調模型。已宣布的 27B 代表著整個下游生態系的承諾,也是這份藍圖中交付最可預測的部分。
5 到 10 兆參數這個數字並不屬於 Qwen 4
對該會議的報導,在一個數字上一直不夠嚴謹。與Qwen 4新聞一同流傳的「5到10兆參數」目標,並非Qwen 4的規格——而是關於其後續世代,即Qwen 4.5和Qwen 5時期的前瞻性聲明。Alibaba並未對Qwen 4 Max附加任何參數數量,而且根據現有證據,寫出一個參數數量將是錯誤的。
這點之所以重要,是因為參數量正是讀者緊抓不放的數字,也是會不斷流傳的數字。一個沒有任何公開架構的模型若被冠上 5T 參數的說法,無論從哪個方向都無法證偽:沒有人能證實它,而一旦這個說法被反覆引用,也沒有人能更正它。如果你這週看到 Qwen 4 Max 被描述成一個數兆參數的模型,那個數字是從另一張投影片借來的。
可以誠實地說的是,前代旗艦是一個擁有 2.4 兆參數的混合專家模型,每個 token 啟用 950 億參數,這已在 Qwen3.8-Max 的官方模型卡以及隨後推出的開放權重版本中得到確認。無論 Qwen 4 Max 最終是什麼樣子,那都是它必須超越的基準,而且這是一個已公開、可供查核的數字,而不是路線圖上的願景。

這個架構並非傳聞:它的預覽版本已經推出
關於 Qwen 4 發布消息,最有用的一點是,其架構的一部分早已以另一個名稱釋出。Qwen3.8-Flash-Next 於 2026 年 8 月下旬開放原始碼,而它的模型卡直接將其標示為 Qwen 4 架構的預覽。這使它成為 Alibaba 以外任何人所擁有、關於 Qwen 4 系列如何建構的唯一具體證據。
這是一個稀疏模型,擁有 1,250 億個主要參數,外加 510 億個 N-gram 嵌入參數,每次推論步驟僅啟用約 60 億個參數。它具備 262,000 個 token 的原生上下文,而卡片上稱其可延伸至接近 100 萬;阿里巴巴表示,其訓練成本比 Qwen3.7-Plus 低約 90%。卡片上列出了三項技術:
• QSA,一種 Qwen 專屬的稀疏注意力機制,正是低成本長上下文訓練宣稱背後的關鍵機制
• 門控殘差連接,一種用於深度稀疏網路的穩定性措施
• N-gram 嵌入,一個獨立的 510 億參數參數儲存庫,以查找方式取得,而非密集計算
如果 Qwen 4 的四個層級沿用那項設計,有趣的後果會是經濟層面,而非架構層面。一個旨在以約十分之一訓練成本達到接近前沿品質的模型家族,就是一個可以採取激進定價的家族,而阿里巴巴的激進定價,兩年來一直是開放權重模型經濟中最可靠的單一力量。那是預測,不是事實,而且應該被如此標示——但這正是應該追蹤這份路線圖、而非將其斥為無關緊要的原因。
等待時可以執行什麼
Qwen 4 的公告內容,沒有任何一點會改變本週可用的東西;而對任何今天就要開始開發的人來說,誠實的答案就是 Qwen 3.8 世代。Qwen3.8-Max 自 2026 年 8 月 3 日起已全面推出,每百萬輸入 token 為 2.00 美元、每百萬輸出 token 為 6.00 美元,在完整的 100 萬 token 上下文內均一價,沒有長提示詞附加費;其權重已於 2026 年 8 月 12 日以 Qwen3.8-2.4T-A95B 發布,並同時以 BF16 與 FP8 格式提供,採用自訂 Qwen 授權條款。Qwen 4 各層級將會以它作為衡量基準,而它今天也正在服務正式環境流量。
如果你想將已推出的 Qwen 世代與其他前沿模型互相比較,又不想為每一家實驗室分別管理帳號、金鑰與帳單,OrcaRouter 收錄了 Qwen 3.8 系列——Qwen3.8-Max、Qwen3.8-Flash 與 Qwen3.8-27B——與 Claude Opus 5、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.1 Pro Preview 及 GLM 5.3 並列在同一個相容 OpenAI 的端點上。也就是用一個 API 就能以 0% 加成存取近 200 個模型,意即供應商的定價原封不動地直接傳遞,因此廠商降價當天就會反映在你的金鑰上,而不是等到下一個帳單週期。等到 Qwen 4 層級真的推出時,同樣的目錄就是它會現身的地方;而在今天,它們一個都還沒出現。

最重要的是
Qwen 4 Max 是真實的發表,卻不是真實的產品,而這句話的兩半都很重要。陣容已經確認:四個層級、新一代架構、以代理為核心的取向,還有一個開放權重的 27B 層級——後者對更多人來說,會比旗艦款更重要。任何購買決策所需的資訊——價格、上下文、模態、權重、評分、日期——全都付之闕如。
把這當作一個路線圖訊號,而且有異常清楚的文件紀錄,因為 Qwen3.8-Flash-Next 的發布免費提供了架構預覽,而 Qwen3.8-Max 則提供了現行基準,附有已公開的權重與已公開的價格。追蹤 27B 層級,著眼於它將創造的生態系;追蹤 Flash 層級,著眼於其吞吐量經濟效益。不要將 5 到 10 兆參數的數字當作 Qwen 4 的事實重新發布,也不要圍繞一個沒有發布日期的模型規劃遷移——要圍繞 Qwen3.8-Max 來規劃,並在有可遷移的端點時再行動。

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