30 秒看重點

  • 阿里巴巴 8 月 3 日開放 Qwen3.8-Max 給所有人使用，這顆 2.4 兆參數的模型每次查詢只啟用 950 億參數，支援 100 萬 token 上下文，開放權重下週上架 Hugging Face 與 ModelScope。
  • Qwen3.8-Max 的 API 定價是每百萬輸入 token 2 美元、輸出 6 美元，官方跑分在 Terminal-Bench 2.1 拿 86.6，贏過 Claude Opus 4.8 的 84.6，但 SWE-Pro 只有 67.7，落後 Fable 5 的 80.0。
  • 微軟被抓到在 MAI Playground 偷測全雙工語音模型 MAI-Realtime，支援 17 種語言，官方到現在沒承認。

Qwen3.8-Max 開權重，對一般人有什麼影響？

先講結論：它會讓「跑得動好模型」的門檻再往下掉一階，你用到的 AI 服務有機會更便宜。阿里巴巴 8 月 3 日把 Qwen3.8-Max 開放給所有人用，根據 MarkTechPost 與南華早報報導，開放權重下週釋出，Qwen3.8-27B 也會一起開。

規格上這顆是 2.4 兆總參數的 MoE，每次查詢只啟用 950 億，吃文字、圖片、影片，吐文字，上下文 100 萬 token（大約 75 萬個英文字）。API 走 OpenAI 相容格式，換個網址跟模型名稱就能接。定價每百萬輸入 token 2 美元、輸出 6 美元。

阿里巴巴主打的是「長時程」：測試裡它自己寫完軟體、重現並改良一篇論文的結果、還跑了一間模擬電商。Terminal-Bench 2.1 拿 86.6，贏 Claude Opus 4.8 的 84.6，輸給 GPT-5.6 Sol 的 88.8；PaperBench 93.0、IFBench 82.8 也排在前面。可是 SWE-Pro 只有 67.7，Fable 5 是 80.0，FrontierSWE 更是 73.5 對 88.8，差距不小。這些數字全部是廠商自己給的，畢竟球員兼裁判，看看就好。

名詞小教室：MoE（Mixture of Experts，混合專家模型）就像一間藏書 2.4 兆本的圖書館，但你每問一題，只有最懂那題的幾個館員跑出來回答。所以模型可以很大，實際運算卻只花小模型的力氣。

中國開源模型真的在搶生意嗎？

真的在搶，而且搶的是帳單。Z.ai 的 GLM-5.2 用 MIT 授權開權重，定價每百萬輸入 token 1.4 美元、輸出 4.4 美元。根據 VentureBeat 報導，它在 Vercel 追蹤的第一個完整週裡，每日 token 用量成長約 27 倍、客戶數約 80 倍（第一週就這樣，有點猛）。

2026 年美國公司在 OpenRouter 上，最高有 46% 的 token 流向中國開放權重模型。這批模型比 OpenAI、Anthropic 的旗艦便宜 60% 到 90%。

「那大家不就全跑光了？」也沒有。多家報導都提到，資安、法遵跟地緣政治還是卡著，金融、醫療這類受監管的產業不太敢把資料丟進去。前幾天月之暗面提前釋出 Kimi K3 完整權重時也是同一個結論：權重免費，不代表你養得起。

微軟為什麼要自己做語音模型？

因為它想少依賴 OpenAI 一點。根據 TestingCatalog 的獨家報導，8 月 2 日有人在微軟的 MAI Playground 裡發現一個沒有公開的早期存取模型 MAI-Realtime，少數合作夥伴已經摸得到。

它跟現在的語音助理差在「全雙工」：以前是你講完、它辨識、再合成聲音回你，中間有一段空白；MAI-Realtime 是邊聽邊想邊講，你話還沒說完它就能接。開放測試的有 Victoria 跟 Grant 兩個聲音，可以自己調要不要被打斷，支援 17 種語言（中文有在裡面），還能呼叫網頁搜尋之類的工具。

不過微軟到現在完全沒承認，沒有 model card、沒有定價、也沒說要在哪些地區上線 所以也可能明天就消失。真的能用還早，但方向很明白：Azure 的原生語音一直靠 OpenAI 的即時模型撐著，微軟顯然想換成自家的。

編輯觀點：這三則其實在講同一件事

三則新聞攤開來看，動機是同一個：大家都在拆掉對別人的依賴。阿里巴巴用開權重拆掉開發者對閉源 API 的依賴，Z.ai 用價格拆掉企業對美國模型的依賴，微軟則是拆掉自己對 OpenAI 的依賴。位置不同，動作一模一樣。

有個細節容易被跳過。Qwen3.8-Max 在 Terminal-Bench 2.1 的 86.6，跟前天 DeepSeek-V4-Flash-0731 的 82.7擺在一起看，三天內同一張榜就被中國模型刷了兩次。

對台灣團隊我的建議很實際：先別急著自架。2.4 兆參數的權重載下來，一般公司根本沒有機器跑得動，開權重真正的價值是「你多了一張跟雲端廠商殺價的牌」，不是真的要自己養。老實講，我覺得這次最被過度解讀的就是那幾張跑分表，最被低估的反而是 2 美元的輸入定價。

明天值得關注

Qwen3.8-Max 跟 Qwen3.8-27B 的權重下週要上 Hugging Face 與 ModelScope，社群實測一出來，就知道那幾張跑分表到底有幾分真。另一條線是微軟會不會正式承認 MAI-Realtime。

常見問題 FAQ

Qwen3.8-Max 是什麼？

Qwen3.8-Max 是阿里巴巴在 2026 年 8 月 3 日開放使用的大型語言模型，採用 2.4 兆總參數的混合專家架構，每次查詢啟用 950 億參數，支援 100 萬 token 上下文，可輸入文字、圖片與影片。開放權重預計下週釋出。

開放權重的模型可以免費使用嗎？

可以下載、修改、自行部署，但不等於零成本。兆級參數的模型要多張高階加速器才跑得動，一般企業自架的硬體與電費開銷往往比直接付 API 費用還高，多數團隊還是會選雲端服務。

全雙工語音模型跟一般語音助理差在哪？

一般語音助理是「你講完、它才回」的接力模式，全雙工模型則能一邊聽你說話、一邊思考並回應，中間不需要等待空檔。微軟正在測試的 MAI-Realtime 就屬於這一類，對話節奏會更接近真人。

整理一下今天的重點：中國模型這次真的把價格壓得很兇，微軟則悄悄在補自己的語音缺口，三則新聞的底層動機其實一樣。

希望這一篇有讓你抓到今天的 AI 動向哩～如果覺得有幫助，歡迎分享給同樣在追 AI 的朋友。

我們明天見囉～

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