Qwen3.8-Max 媲美 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Flash
摘要
Qwen3.8-Max 是一款 2.4T 参数的开源权重模型,在基准测试中与 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Flash 表现持平,在编码和软件任务上尤为出色。权重将于下周发布,定价为输入 $2/百万 tokens、输出 $6/百万 tokens。
Qwen3.8-Max (2.4T) 是开源权重社区的又一重大贡献。在基准测试中,它在所有类别上的表现都与 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Flash 非常接近,并且在编码和软件任务上更胜一筹。Qwen3.8-27B 也将很快开放权重。权重将于下周发布。定价:输入:$2.0 / 百万 tokens;输出:$6.0 / 百万 tokens;隐式缓存:$0.25 / 百万 tokens
相似文章
@TheAhmadOsman: 顺便说一下,DeepSeek V4 Flash 0731 击败了 Qwen 3.8 27B
Ahmad 在推特上表示 DeepSeek V4 Flash 0731 性能优于 Qwen 3.8 27B,并列举了其他模型如 Kimi K3、GLM 5.2 和 MiniMax H3。
Deepseek V4 Flash 现已成为仅次于 Kimi K3 的第二大开源权重模型,且成本低 50 倍以上
DeepSeek 的新 V4 Flash 模型据报道是仅次于 Kimi K3 的第二大开源权重模型,以超过 50 倍更低的成本(每 100 万 tokens 0.09/0.18 美元)提供强劲性能,并具备扎实的代码和推理能力。
Qwen 3.8 27b 对比 Deepseek Flash
这篇文章对比了开源AI模型Qwen 3.8 (27B) 和 Deepseek Flash,讨论了基准测试,并寻求用户经验以评估它们的性能。
DeepSeek v4 Flash 对比 Qwen3.6-27B、Qwen3.5-122B 和 Gemma 4 31B 基准测试
用户在本地编码基准测试中对 DeepSeek v4 Flash 与 Qwen3.6-27B、Qwen3.5-122B 和 Gemma 4 31B 进行了对比,发现 Flash 总体胜出,但 Qwen 122B 表现惊人,首次尝试成功率更高且 token 消耗更低。
Qwen3.8-Flash-Next
Qwen 发布了 Qwen3.8-Flash-Next,这是一款开放权重的多模态 MoE 模型,拥有 125B tokens,但只有 6B 活跃参数,提供了性能提升,并作为 Qwen4 架构的早期预览。