1 块钱一百万 token:Qwen3.8-Flash 开源,AI 的「白菜价时代」又近了一步

1 块钱一百万 token:Qwen3.8-Flash 开源,AI 的「白菜价时代」又近了一步

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8 月 26 日晚,阿里发布并同步开源了千问系列的新模型 Qwen3.8-Flash。官方定价一出来,不少人在群里转发:每百万 tokens 输入只要 1 元、输出 3 元。

这是什么概念?相比国际头部闭源模型动辄几十上百元每百万 tokens 的价格,这个价位差不多便宜了两位数。AI 的「白菜价时代」,又往前挪了一大步。

今天这篇,把这次发布的重点、争议点、以及对普通人的意义,一次讲清楚。

1. 这次发布了什么

综合财联社、新浪财经等报道,几个关键信息:

背景补一句:8 月初发布的旗舰 Qwen3.8-Max 是 2.4 万亿参数的重型选手,这次 Flash 走的是另一条路——用更小的激活参数、更低的成本,把能力铺到更多人用得起的价位上。

2. 「性能超 Opus 4.6」,该怎么看

这两天传播最广的一句话是:Qwen3.8-Flash 性能超过 Claude Opus 4.6,价格只有对方的约 3%。

看这类说法,建议记住两个常识:

第一,注意出处和口径。 这类对比数据主要来自厂商公布的基准测试,经媒体广泛转述(新浪、网易、量子位等均有报道)。在编程基准 SWE-bench Pro 上,开源的 Qwen3.8-27B 变体领先 Opus 4.6 Max 8.3 分等数据,同样是媒体引述的基准成绩。

第二,注意测试主体。 跑榜的往往是开源权重版本(如 27B),和你通过 API 用到的在线服务、以及各家不同的部署配置,不完全是一回事。

对普通用户来说,与其纠结单个榜单数字,不如看大趋势:同等能力的获取成本,正在以肉眼可见的速度下降。 一年前要花大价钱才能调用的能力,现在正变成白菜价。

3. 对普通人意味着什么

其一,AI 工具的使用成本还有下降空间。 模型是绝大多数 AI 工具的最大成本项。当底层模型便宜一个数量级,工具端的定价、免费额度,都有了更大的腾挪空间。这也是为什么我们一直认为,「用得起」比「最强」更能决定 AI 普及的速度。

其二,本地部署的门槛真的降下来了。 据电子工程专辑等媒体报道,Qwen3.8-27B 的 4bit 量化版本只需 17~19GB 内存,一张 RTX 4090、甚至 24GB 统一内存的 Mac 就能跑。对隐私敏感、或者想离线用 AI 的用户,这是个实打实的新选项。

其三,开源生态的红利会外溢到应用层。 Apache 2.0 协议意味着商用友好,基于它做二次开发的团队会更多,最终变成你能用到的更丰富的工具。关于中国开源模型在全球的位置,可以看这篇梳理

4. 我们的观察

做 AI家园这段时间,我们最深的体会是:真正改变普通人生活的,从来不是跑分最高的模型,而是在合适的场景里、以用得起的价格、稳定干活的能力组合

所以看到这类发布,我们的高兴点很朴素——不是「谁赢了」,而是「又有多少人能用上了」。

如果你想感受低成本 AI 能干的事,可以从这些已上线的免费入口开始:把任意网页一键转成干净 Markdown 的 URL 转 Markdown,或者逛逛 AI家园的工具箱——从写作、办公到健康、防诈,每款工具都可以先免费试一次。

Q: Qwen3.8-Flash 和 Qwen3.8-Max 有什么区别?

两者同属 Qwen3.8 系列:Max 是 2.4 万亿参数的旗舰模型,主打最强能力和超长上下文;Flash 走普惠路线,用 MoE 架构压低激活参数和成本,定价为每百万 tokens 输入 1 元、输出 3 元,适合大规模日常调用。

Q: 「性能超 Opus 4.6」是真的吗?

这一说法来自厂商公布的基准测试,经多家媒体转述;跑榜主体多为开源权重版本(如 27B 变体)。基准成绩有参考价值,但与具体部署环境下的实际体验不能直接画等号,建议把它当作趋势信号而非绝对结论。

Q: 普通人怎么用上 Qwen3.8-Flash?

两条路:一是通过千问 AI 平台的 API 按量调用,适合开发者和企业;二是关注魔搭社区上的开源版本,有条件的可以在本地部署体验。如果只是日常使用,直接用基于这类模型构建的上层工具即可,无需自己折腾。

Q: 开源模型便宜这么多,以后 AI 工具会免费吗?

模型成本下降会让工具的免费额度更慷慨、定价更低,但工具除了模型成本,还有开发、服务器和运维投入。「白菜价」的方向是确定的,「全免费」短期内还不现实,但「用得起、先免费试」正在成为行业常态。

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