Ripple 65B Preview 對決 Qwen 4 Max：這兩款模型中，有一款是你真正能呼叫的

一個比較頁面需要兩個模型。但這個頁面只有一個模型存在。Ripple 65B Preview 於 2026 年 11 月 4 日推出，是 650 億參數的稠密模型，採 Apache 2.0 授權，權重放在 Hugging Face，並有第三方 API 刊登資訊。Qwen 4 Max 自 2026 年 9 月 22 日阿里巴巴雲棲大會以來，一直只是簡報上的一個名字；截至 11 月 5 日，任何地方都沒有它的模型卡、權重、價格、API 識別碼，也沒有已公布的基準測試。你這週看到所有附在 Qwen 4 Max 上的數字都是推估，包括一些被當成事實呈現的數字。

這並不代表這個比較毫無用處。它只是讓它成為另一種比較：已出貨的模型對上已發表的模型，以及一個更實際的問題——在發表的模型仍停留在發表階段時，你今天應該跑什麼。就此而言，最誠實的替代人選是 Qwen3.8-Max——阿里巴巴現行的閉源旗艦，自 8 月 3 日起上線，也正是 Qwen 4 Max 實際上將會取代的模型。

Alibaba 實際上說了什麼，依序

2026 年 9 月 22 日，阿里巴巴在杭州的 Apsara 大會上展示了四個層級名稱：Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash 和 Qwen4-27B。官方新聞稿表示，該系列「目前正在訓練中」。新聞稿未提供日期、參數量、上下文視窗、授權條款或價格。這些層級名稱本身來自與會者拍攝的舞台照片，而非書面新聞稿——下次看到它們被當作規格引用時，值得記住這一點。

10月29日，在阿姆斯特丹舉行的 Apsara 大會上，與會者和媒體報導稱，阿里雲技術長李飛飛表示該系列將於「下週」登場。當時阿里巴巴自家的書面資料仍寫著「訓練中」。11月2日當週過去了。11月4日，阿里巴巴重申對 Qwen 4 和 Qwen 5 開放權重的承諾——這是關於意圖的聲明，而非發布。

所以目前的情況是：一場主題演講、四個名字、一位高階主管延後的時程，以及對一個命令列客戶端的兩次提交。這就是全部的證據基礎。

這些提交不是規格表

最具體的人工产物是 Qwen Code 的拉取請求 #15762，於 10 月 28 日合併並在 v0.26.3 中發布；該請求在用戶端預設值中，將每個 qwen4 識別碼的上下文長度設為 1M 個 token。後續的 #15987 於 10 月 31 日合併並在 v0.26.5 中發布，為這些識別碼提供 low/medium/xhigh 推理強度階梯，並以 xhigh 為預設值。

很容易把那裡的 1M 上下文解讀成官方數字。但事實並非如此。那是工程師寫下的客戶端預設值，他們預期會有某個端點存在；而對同一張表的另一種解讀則把該值定為 262,144。識別碼表裡也沒有 qwen4-27b 這一項，Qwen 的 Hugging Face 組織也沒有 27B 儲存庫，儘管 Apsara 的投影片上確實提到了 27B 層級。當工具如此不完整時，裡面的數字就只是附帶 commit 雜湊的猜測。

這很重要，因為已經有一個小型產業圍繞著填補這個缺口而發展起來。如今有幾個聚合器頁面刊載了完整的 Qwen 4 Max 規格表——參數量、SWE-bench 分數、每 token 價格、端點名稱——卻沒有來源出處。其中一些位於看起來具有權威性的網域上。它們全都無法追溯到 Alibaba。如果你這個月要用某個 Qwen 4 Max 數字來建立採購論據，那你建立的基礎是某人捏造出來的東西。

真正回答你問題的替換

如果你需要的是能和 Ripple 65B Preview 對比的 Qwen 旗艦模型，目前存在的是 Qwen3.8-Max。它是混合專家（Mixture-of-Experts）模型，總參數約 2.4 兆、啟用參數 950 億，上下文長度 100 萬 token，輸出上限 131,072 token，並支援文字、圖像與影片輸入。價格為每百萬輸入 token 2.00 美元、每百萬輸出 token 6.00 美元，在 Artificial Analysis 的智慧指數（Intelligence Index）上得分 45.4。

• 參數 — Ripple 65B 稠密模型 對比 Qwen3.8-Max 約 2.4T 總參數 / 95B 啟用參數

• 權重 — Hugging Face 上採用 Apache 2.0，對比封閉、僅提供 API

• 價格 — 第一個託管端點每百萬 $0.20 / $0.60，相較於 $2.00 / $6.00

• 背景 — 廣告宣稱 1M，第三方刊登頁顯示 16.4K，對比已投放 1M

• 輸入模態 — 僅文字 vs 文字、圖像與影片

• 代理式編碼 — 在 Terminal-Bench 2.1 拿下 80.5，為廠商自行報告；相較之下，未公布 Terminal-Bench 分數

這個模式與本系列其他比較的發現一致。Ripple 在輸入上便宜十倍，在輸出上也便宜十倍；它是這兩者中唯一可以下載並進行微調的，也是唯一大聲宣稱具備代理式編碼能力的。當工作需要影片輸入，或需要一個以數百萬 token 計、且有服務保證作為後盾的上下文視窗時，Qwen3.8-Max 就是你要找的那一個。

Qwen 4 Max 得做到什麼，才值得等待

有四件事會讓等待變得合理，但這些事一件都還沒發生。

首先，公布規格卡。參數量與架構說明，是任何人規劃容量時的最低要求；而「投影片上的四個層級名稱」則低於這個門檻。

第二，公布價格。Max 層級已維持封閉權重超過一年，且定價處於阿里巴巴價格區間的最高端。若 Qwen 4 Max 以與前代相同的 $2/$6 推出，反對 Ripple 的價格論點不會改變；若高於此，情況只會更糟。

第三，確定授權條款。阿里巴巴已重申對 Qwen 4 系列的開放權重承諾，並先點名 27B 層級，這意味著 Max 層級仍維持閉源。有關大型商業用戶收入分成的傳聞已流傳，但尚未獲得證實。在授權文件出現之前，請以閉源方案規劃。

第四，在別人已經跑過的版本上公布基準測試。Ripple 在 Terminal-Bench 2.1 上的 80.5 分，是針對較舊修訂版的廠商宣稱；而這仍然比 Qwen 4 Max 自宣布以來六週內所提供的還要多。

為什麼空白欄位不是等待的理由

為了一個沒有發布日期的模型而讓決定懸而未決，是有實質代價的。如果你這週就需要具代理能力的編碼工具，你眼前的選擇是：採 Apache 2.0 授權、每百萬 token 約 $0.20 與 $0.60 的 Ripple 65B Preview，或是透過封閉 API、每百萬 token $2.00 與 $6.00 的 Qwen3.8-Max。這是一個你可以做出、也可以撤銷的決定。等待 Qwen 4 Max 不是一個決定；那是一種結束日期未知的延宕，而 CTO 的「下週」已經跳票一次。

理性的做法是以現有方案為基礎來建置，並讓遷移成本維持低廉。Qwen3.8-Max 現已收錄於我們的目錄，價格為 $2.00 與 $6.00，零加成——直接沿用供應商定價，因此若阿里巴巴在 Qwen 4 Max 推出時調整該層級價格，變動會當天反映到你的金鑰，而不是等到下一份合約。Ripple 65B Preview 未收錄於我們的目錄；可透過 Ricursive 自有端點與第三方平台取得 API，權重也放在 Hugging Face，若你偏好自行執行亦可。

依照兩者都採用的 OpenAI 相容形式來建置，才能讓切換到 Qwen 4 Max 只是一項設定變更，而不是重寫——而這也是面對一個尚未公布的上線日期時，唯一可用的避險手段。

11月5日要做什麼

如果你的工作是純文字代理式編碼，且成本是限制因素，請執行 Ripple 65B Preview。它現在已可用，採用 Apache 2.0，而它的 Terminal-Bench 聲稱是兩家實驗室本月提出的最強說法——請把 80.5 視為 Ricursive 在舊修訂版上的自家數字，並在承諾採用前先在你的任務上重現它。

如果你的工作需要圖像或影片輸入、保證的 1M-token 上下文，或有支援合約的供應商，今天就執行 Qwen3.8-Max，並把 Qwen 4 Max 列入觀察名單。留意模型卡，而非主題演講金句；留意授權檔案，而非承諾；留意能解析的 API 識別碼，而非拉取請求中的用戶端預設值。

而當 Qwen 4 Max 真正推出時，這個頁面就會變成另一篇文章。眼下，誠實的結論比一張基準測試表所暗示的更為狹隘，也比一份路線圖更為簡單：這些模型當中，有一個你叫得到，另一個你叫不到。