阿里發布Qwen3.8-Max，DeepSeek低價加劇中國AI競爭
Taylor Wilson
阿里巴巴發布2.4萬億參數的通義千問3.8-Max，同日DeepSeek V4-Flash以約Claude Fable 5百分之一的成本入場——中國AI競爭從能力比拼擴展至規模、效率與分發策略的全維度角力。
通義千問3.8-Max到底有多大？
總參數2.4萬億，每次推理只激活950億——採用混合專家架構（MoE，將模型拆成多個專項模塊，每次只調用相關的幾個，而非全量運行）。
這意味著→ 模型雖然「體型」巨大，但單次推理的實際計算量遠小於全參數運行，成本和延遲都被壓低。
支持文本、圖像和視頻輸入，上下文窗口最長100萬token。
排名真有阿里說的那麼高嗎？
阿里內部測試稱排名第二（僅次於Claude Fable 5），但獨立平台Arena給出更保守的結果：文本第五、視覺第二、編程第四。
文本排名落後於Anthropic四款模型；編程落後於Claude Opus 5 Max、Kimi K3和Claude Opus 5 High。
簡單來說＝ 它是Arena文本類別裡排名最高的中國模型，但距離全球頂尖仍有差距，阿里內部測試的結論偏樂觀。
DeepSeek的定價低到甚麼程度？
V4-Flash定價：未緩存輸入$0.14/百萬token，輸出$0.28/百萬token。
Artificial Analysis估算同等任務平均成本：V4-Flash約$0.03，Kimi K3約$0.86，GPT-5.6 Sol約$1.86，Claude Fable 5約$3.15。
這意味著→ V4-Flash完成同樣任務的成本約為Claude Fable 5的1%——價格差距不是「便宜一點」，而是數量級碾壓。
阿里和月之暗面的定價處在甚麼位置？
通義千問3.8-Max：輸入$2/百萬token，輸出$6/百萬token。
Kimi K3：輸入$3，輸出$15——比阿里貴約一倍。
這反映出 中國AI市場已形成三檔定價：DeepSeek極低價、阿里中間價、Kimi高性能高價，三家卡位邏輯各不相同。
「開放權重」到底開放了甚麼？
DeepSeek V4-Flash已發布開放權重；阿里計劃下週跟進。
簡單來說＝ 開放權重 = 開發者可以下載並定制模型參數，但不一定包含訓練數據或訓練代碼，不等於完全開源。
Omdia首席分析師蘇連傑指出：許多業務並不需要最頂尖模型，需要的是夠用、便宜、透明、易獲取的模型——開放權重正好滿足這一需求。
「DeepSeek死亡地帶」意味著甚麼？
八週內多款中國模型接近全球基準前列，競爭格局形成所謂「DeepSeek死亡地帶」。
這意味著→ 同價位能力不如DeepSeek、或同能力價格高於DeepSeek的產品，都面臨生存壓力。
通義千問3.8-Max和Kimi K3目前佔據高性能檔位，但能否在成本端持續與DeepSeek拉開差距，是這一格局能否持續的關鍵變量。
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