一張生成的標題卡寫著「Qwen4-Max Preview」,副標題為「十五天、一百萬個 token、未標價」,位於三張圓角卡片上方;這些卡片分別寫著「上下文 1M tokens」、「最大輸出 393,216 tokens」和「預覽期間 2026年11月11日至25日」。底部一行寫著「根據阿里雲 Model Studio,2026年11月11日」,OrcaRouter 標誌則合成於右下角。
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Qwen4-Max Preview:一款只能租用十五天的 1M Token 旗艦

作者

Rowan Sterling

發佈日期

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大多數模型發布都會伴隨一個開始日期。Qwen4-Max 預覽版則伴隨一個結束日期登場。Alibaba 於 2026 年 11 月 11 日 10:00(UTC+8)開放使用,並在宣布它的同一份文件頁面上表示,該模型將於 11 月 25 日 24:00 之後退役——也就是十五天後,期間不允許任何變更。在那個窗口期內,你可以獲得 1,000,000 token 的上下文、393,216 token 的輸出上限(思考與最終答案必須共用),以及原生影像與影片輸入。你得不到的是每 token 價格、參數量、公開權重,或任何一個基準測試數字——無論是不是廠商自行回報的。發布文章說該模型「為真實世界任務打造,具備更深入的知識與更強化的能力」,這是每篇發布文章都會有的那種句子;文件則說該模型有到期日,而幾乎沒有其他模型會這樣。

十點整實際上線的究竟是什麼

產品名稱為 Qwen4-Max-Preview,模型 ID 則是 qwen4-max-preview。另外還有一個別名 qwen4.0-max-preview,而 Alibaba 指出兩個 ID 都能正常運作,但帳單上會顯示 4.0 的形式——這點值得先知道,免得你拿著某個字串去查支出,卻在另一個字串底下才找到它。

通往它的途徑只有一條,而且不是一般 API。Qwen4-Max-Preview 僅透過 Token Plan 提供;明確不支援隨用隨付存取。Token Plan 個人版是以 Credits 計費的訂閱,僅在 Alibaba 的新加坡區域提供,並有專用 base URL:token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com。如果你有可用於 qwen3.8-max 的 Model Studio API key,那並不是能開啟此模型的 key。

這個時間點值得寫上一筆,因為間隔很短。阿里巴巴於 2026 年 9 月 22 日在杭州雲棲大會的舞台上公布了 Qwen 4 系列——Max、Flash、Plus 與 27B——而當天發布的書面資料只說 Qwen 4 正在訓練中。五十天後,旗艦層級已有可用的端點。對一個前沿系列而言,這很快,也是認真看待這個預覽、而非把它歸類為舞台演示的最強理由。

所公布的規格

這就是全部內容,出自 Alibaba 自家的模型頁面,而非來自對它的報導:

• 上下文 — 1,000,000 個權杖。

• 最大輸出 — 393,216 個 token,由思考與最終答案共用。

• 輸入 — 文字、圖片與影片。輸出為文字。

• 思考 — 預設開啟,reasoning_effort 設為 low、medium 或 xhigh,預設為 xhigh。

• 工具 — 函式呼叫、網頁搜尋與內建工具。

• 結構化輸出 — JSON 物件與 JSON Schema。

• API 形式 — 相容於 O​penAI Chat Completions、O​penAI Responses 與 A​nthropic Messages。

• 每百萬個 token 的價格——未公布。此模型以 Credits 依訂閱方案計量,而 A​libaba 並未公布每 token 的 Credits 費率。

• 參數 — 未公開。權重 — 未公開。授權條款 — 不適用,因為沒有可供下載的內容。

• 基準測試分數——無。不是廠商提供的表格,也不是獨立執行的結果。

• 可用期間 — 2026年11月11日 10:00 至 11月25日 24:00(UTC+8),之後停用。

把輸出上限讀兩遍。393,216 是個很大的數字,但它不是上下文視窗——它是單次回應的總預算,而推理 token 會在答案開始前先從中消耗。預設採用 xhigh 努力程度的模型,會把這筆預算中相當可觀的一部分花在思考上,這會使實際答案長度比這個數字所暗示的短得多。

會讓連接埠壞掉的那一行:max_tokens

使用說明中埋藏著一項變更,其重要性超過規格表上的大多數內容。從 qwen4-max-preview 開始,max_tokens 等同於 max_completion_tokens,且兩者都會限制思考與最終答案的合計 token 數。所有更早的 Qwen 模型都維持先前行為:上限只套用於答案。因此,從 qwen3.8-max 移植過來、帶有 max_tokens: 4096 的請求,現在會先花掉 4,096 個 token 進行思考,剩下的才留給答案;在困難的提示上,剩下可能一無所有——而且失敗模式是回應被截斷,而不是你能捕捉到的錯誤。

另外兩個預設值值得刻意設定。Chat Completions 預設會啟用 preserve_thinking,因此歷史思考內容會透過助理訊息中的 reasoning_content 欄位回傳;把它串接進 content 再作為歷史傳回去,格式並不正確,會讓下一輪混淆。另外,reasoning_effort 與 thinking_budget 不可同時設定——請擇一控制。

這一切都不稀奇。這是搶先一步的尋常代價:讓模型看起來像其他所有 OpenAI 形式端點的相容層,並不會讓它的 token 計算方式變得完全相同,而差異只有在某些內容被截斷時才會顯現。

十五天的 Token Plan 費用是多少?

由於沒有逐 token 的價格,讀者實際能回答的唯一一個定價問題,就是訂閱需要花多少錢。Alibaba 的四個 Personal Edition 方案分別是:每月 $6 可獲得 20,000 Credits、每月 $10 可獲得 45,000 Credits、每月 $18 可獲得 80,000 Credits,以及每月 $43 可獲得 200,000 Credits;另有每 20,000 Credits 售價 $15 的加購方案,以及持續至 11 月 30 日的新用戶折扣。廠商表示,Credits 的消耗速率由模型類型、token 用量、思考模式和工具呼叫動態決定;而唯一能看到實際速率的地方,就是控制台中的用量明細。

預覽版本身帶有促銷:在活動期間,用量「最低可達標準費率的 20%」,而在 UTC+8 的 22:00 至 08:00 之間通話還能享有進一步折扣,最終降至標準費率的 8%。描述該夜間費率的兩個頁面在措辭上不一致——模型頁面把額外這一步稱為「減 40%」,Token Plan 頁面則稱為「減 60%」——但兩者都得出相同的 8%,因此請把算術結果當作事實,把百分比當作文案。

有一項限制值得直接引用,而不是改寫,因為它在價格甚至還沒成為考量之前,就排除了大多數生產用途:Token Plan Personal Edition 僅供「在程式編寫與代理工具中互動使用,不適用於自動化批次腳本」。無法批次執行的預覽,就是只能在編輯器裡手動評估的預覽,就像你會在公司聊天視窗中評估模型那樣。

A generated single-column scoreboard titled 'Qwen4-Max Preview - the scoreboard' with six rows: Context 1M tokens; Max output 393,216 tokens, thinking included; Input text, image, video; Access Token Plan only, Singapore; Price per token not published; Benchmark scores none published. The footer reads 'All figures per Alibaba Cloud Model Studio, 11 November 2026', and the OrcaRouter logo is composited bottom-right.

缺少的數字讓你付出多少代價

三處缺席在這裡發揮了實際作用,而每一個都阻礙了不同的決定。

沒有任何價格會阻礙預算。從 A​libaba 公布的任何內容,都無法把額度換算成每百萬個 token 的美元價格,因此團隊無法在對高用量作業唯一重要的比較軸線上,將預覽版與按用量計費的模型相比。訂閱制設定的是支出上限,而不是費率。

沒有參數量,就無從推斷其基礎設施。最接近架構說明的資料,是 Qwen3.8-Flash-Next:它於 2026 年 8 月 24 日由 Qwen 組織發佈在 Hugging Face 上,其模型卡將其描述為支撐 Qwen 4 之架構的實驗性預覽。該模型卡回報有 1,250 億個主要參數、每步約 60 億個活躍參數、一個 510 億參數的 n-gram 嵌入儲存,以及三項具名技術——QSA 稀疏注意力、閘控殘差連接,以及作為獨立查表的 n-gram 嵌入。這些數據由廠商自行回報且未經重現,而且它描述的是一個 1,800 億參數的預覽模型,並非這款旗艦模型。任何人引用 Qwen4-Max 的參數量,都是在引用阿里巴巴未曾說過的事。

沒有分數,就無法列入排名。於 2026 年 11 月 11 日讀取的 Artificial Analysis 排行榜上,完全沒有 Qwen4 的條目。這不是在批評該模型——今早才開放的預覽版根本沒有時間被測量——但這確實意味著,目前流傳的每一個「Qwen4 擊敗 X」數字,要嘛是推估,要嘛是別的模型數據掛上它的名字。

還有第四種缺失,很容易被忽略:「在此期間不會有任何變更」。預覽版是凍結的。你在第二天覺得惱人的行為,到了第十四天仍然存在,而在下一個模型出現之前,回報它對你毫無幫助。對預覽版而言這是正確的取捨,對依賴項而言則是錯誤的取捨。

本週送出請求,以及該改用什麼來執行

如果你想查看模型,路徑是 Token Plan 訂閱、專用 base URL,以及上方的模型 ID;此端點支援 O​penAI 與 A​nthropic 的線路格式,因此現有用戶端只需要 base URL 與金鑰,而不必改寫。

A screenshot of the Alibaba Cloud Model Studio 'Latest model: Qwen4-Max-Preview' documentation page, captured in English on 11 November 2026, showing the model name in the page heading, a timestamp of 11-11 13:00, and a summary line describing multimodal understanding, deep reasoning, tool calling and Token Plan access.

如果你想正式推出產品,這不是適合用來上線的模型,而對於替代方案,值得把話說明白。今天查閱 OrcaRouter 的目錄,列出 217 個模型識別碼,其中沒有任何一個屬於 Qwen 4 等級——我們不提供 Qwen4-Max,再怎麼巧妙的跳轉設計也改變不了這件事。同一份目錄確實收錄的,是這個模型終將取代的那一款:Qwen3.8-Max,已正式全面可用,100 萬上下文,支援文字、圖像與影片輸入,每百萬輸入 token 2.00 美元、每百萬輸出 token 6.00 美元,採用阿里巴巴的定價,未加收任何費用。最後這一點是結構性的重點,而非口號:因為我們以 0% 加價將供應商的價格原樣轉嫁,供應商一調價,當天就會反映在你的金鑰上——而這正是某天 Qwen 4 等級若真有了按用量計費的費率時(如果真有的話),將會派上用場的機制。

A screenshot of the OrcaRouter model page for Qwen3.8-Max, showing the model identifier qwen/qwen3.8-max, pricing of $2.00 per million input and $6.00 per million output tokens, a 1M-token context window, text, image and video input with text output, a p50 time to first token of 4.70 s, vision, tools, JSON and reasoning tags, and the OrcaRouter 'Models' navigation.

就評估本身而言,用備援鏈來執行是便宜的做法。把預覽版放在你已經信任的模型後面,而不是放在它前面:如果請求出錯、逾時,或因為思考預算吃掉了答案而被截斷,備援會接手回答,你仍能得知 1M 上下文與影片輸入是否能解決你的問題。在沒有備援的情況下嘗試未經證實的端點,就是讓十五分鐘的實驗變成服務中斷的方式。

11月25日將決定什麼

可能有三種結果,而且它們發生的機率並不均等。最單純的一種是正式全面推出,並公布每 token 價格與隨用隨付端點;那會讓 Qwen4-Max 成為真正的採購決策,也會讓這次預覽成為成本最低的盡職調查。第二種是延長——再一個期間、相同條件——這會告訴你 Alibaba 在新加坡仍受容量限制,且仍未準備好對該模型按用量計費。第三種是如期退役且保持沉默,這意味著這次預覽是一場能力展示,對象是透過 Token Plan 採購的企業,而不是購買 token 的開發者。

同時留意兩件事。其餘三個等級是否會取得模型卡,因為一個只推出一個等級、卻有三個名稱的家族,是路線圖,不是產品陣容。以及 Qwen 4 27B 是否會以開放權重登場,因為這個等級歷來就是 Qwen 組織在 Hugging Face 上發布的那一層,而一個可下載的 Qwen 4 模型,會改變所有無法把新加坡訂閱納入其架構的人的盤算。

目前,誠實的摘要範圍狹窄但有用:Qwen4-Max 存在、可供呼叫,具有一百萬個 token 的視窗與 393,216 個 token 的輸出預算,它將在十五天後消失,而 A​libaba 之外沒有人對它做過測量。這足以花一個下午投入,卻不足以據此規劃一整季。

本文中的比較1

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