阿里巴巴週一發布參數規模高達 2.4 兆的最新大模型，帶動港股股價勁揚 7%。同時，DeepSeek以不到 Anthropic Claude Fable 5一百分之一的成本， 推出新一代平價模型，正面挑戰美系龍頭。
重點摘要：
- 阿里巴巴 Qwen3.8-Max 採混合專家架構，總參數 2.4 兆，每次推理啟用約 950 億參數，權重預計下週開源。
- 阿里港股收盤大漲 7%，紐約掛牌美國存託憑證（ADR）盤前一度上漲約 4%。
- DeepSeek V4-Flash 每次基準測試成本約 0.03 美元，遠低於 Claude Fable 5 的 3.15 美元。
阿里巴巴 Qwen3.8-Max 登場 股價應聲走高
阿里巴巴總部所在地杭州周一宣布推出 Qwen3.8-Max，並稱其為迄今 Qwen 家族中最強模型。該系統具備 2.4 兆總參數——亦即模型從數據中學習到的權重設定—— 但每次推理僅啟用約 950 億參數，以提升效能與成本效率。消息公布後，阿里港股收盤上漲 7%， 紐約掛牌 ADR 盤前也上漲約 4%。
Qwen3.8-Max 支援文字、圖像與影片輸入，單次可處理多達 100 萬個 token，明顯瞄準長上下文應用場景。該模型建立在先前 Qwen3.5 架構之上，採用「混合專家」（Mixture-of-Experts, MoE）設計，每次只喚醒部分子網路，以在性能與算力成本間 取得平衡。
依阿里對外說明，模型在內部測試中，曾花費 16 天時間，獨力開發並優化一套命令列工具，凸顯其在長期任務與工具使用方面的 能力。
在第三方評測平台 Arena.AI 上，Qwen3.8-Max 已躋身文字模型榜單中表現最佳的中國模型，不過整體表現仍落後於 Claude Fable 5，以及 Anthropic 的三款 Opus 旗艦變體。在支援圖像等多模態輸入的模型排行榜上，Qwen3.8-Max 則躍居全球第二名，僅次於國際頂級對手，表現引人關注。最新排行顯示， 該模型的視覺理解能力已站上全球第一梯隊。
阿里預計於下週釋出 Qwen3.8-Max 的開放權重，這將是 Qwen「Max 級」產品首度公開權重，並計畫同步上架 Hugging Face 與 ModelScope，供開發者下載微調，擴大生態圈。
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DeepSeek V4-Flash：以「地板價」挑戰 Claude Fable 5
DeepSeek 於上週五推出 V4-Flash 模型，定價策略極具殺傷力：輸入每百萬 token 收費 0.14 美元，輸出每百萬 token 則為 0.28 美元。第三方研究機構 Artificial Analysis估算， 以標準化基準測試計算，V4-Flash 平均每次測試成本僅約 0.03 美元，明顯低於中國同業 Moonshot AI 的 Kimi K3（0.86 美元）、OpenAI GPT-5.6 Sol（1.86 美元），以及 Anthropic 的 Claude Fable 5（3.15 美元）。
「中國 AI 廠商已經找到了關鍵市場切入點。」研究機構 Omdia 首席分析師 **蘇連傑（Lian Jye Su）**表示， 對多數企業來說，AI 只要「夠用且價格可負擔」，就足以導入到大量實際工作流程中，未必需要最頂規、最昂貴的模型。
中國 AI 價格戰 重塑大模型商業邏輯
所謂「開放權重」，是指廠商向外釋出模型訓練後的完整參數設定，讓開發者可下載並在本地或私有雲環境中進行微調與二次開發。 相較之下，Anthropic、OpenAI 與 Google 至今仍以封閉 API 為主，尚未在旗艦產品上走向開放權重路線。
從效能來看，V4-Flash 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上取得 50 分（滿分 100 分），與 Google 的 Gemini 3.6 Flash 打成平手。Moonshot 的 Kimi K3 則拿到 57 分，而 Anthropic 與 OpenAI 的旗艦模型，普遍再高出約 9 分，顯示高階模型在綜合能力上仍具一定領先。
不過，V4-Flash 的回應風格偏向詳盡冗長，在測試中輸出的 token 數量約為同場模型中位數的兩倍，代表其在相同任務下 會產生更大量內容，對成本與使用體驗形成不同權衡。
DeepSeek 早在 2025 年初就曾吸引全球市場目光。當時，其 R1 與 V3 模型橫空出世，短時間內拖累科技股走勢，並引發 投資人對美國 AI 資本支出回報的疑慮。隨後公司將價格永久性下調 75%，迫使中國一眾競爭者跟進降價，包括 Moonshot、 MiniMax、Z.AI、字節跳動與阿里巴巴等，中國大模型市場從此進入「長期價格戰」格局。
在性能逼近、成本卻大幅下探的情況下，中國 AI 廠商正重新定義大模型的經濟學：美系封閉高價模式，正遭到開放權重、 極致低價策略的正面挑戰。