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阿里巴巴今日发布Qwen3.8-Max，其2.4万亿参数规模为当前中国最大AI模型，采用混合专家架构，单次仅激活约950亿参数，降低成本与响应延迟。该模型支持文本、图像、视频处理，最大上下文窗口达100万token，完成16天软件工程项目验证。规模接近Moonshot AI的Kimi K3（2.8万亿参数，7月发布），定价为输入2美元/百万tokens、输出6美元/百万tokens，低于Kimi K3（3美元/百万输入、15美元/百万输出）。在竞技场平台，Qwen3.8-Max位列中文文本模型第一，图像分析类模型排名第二（仅次于Anthropic Claude Fable 5变体）。
DeepSeek推出V4-Flash模型，以低价策略切入市场，输入成本0.14美元/百万tokens，输出0.28美元/百万tokens，显著低于主流系统。其缓存输入成本低至0.003美元/百万tokens（98%折扣），测试成本仅0.03美元/次，远低于Kimi K3（0.86美元）和GPT-5.6 Sol（1.86美元）。该模型总参数2840亿，推理时仅激活130亿，输出速率118 tokens/秒。
模型推理成本取决于架构、活跃参数、token消耗及任务调用次数，非仅规模。Moonshot Kimi K3虽参数更大，但Qwen3.8-Max通过优化架构和定价策略形成竞争优势。当前中国AI模型市场聚焦参数规模与价格双维度竞争，能力与成本平衡成关键。
