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千问AI平台上线Qwen3.8-Flash,极致性价比助力Agent任务

千问AI平台正式上线Qwen3.8-Flash模型,该模型采用全新架构,以极低的API价格提供高性能服务,特别适合Agent任务。模型权重已在Hugging Face和魔搭社区开源,为Qwen4的开发奠定基础。

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Qwen3.8-Flash上线:0.8元/百万Token的极致性价比,能否成为Agent时代的“水电煤”?

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千问AI平台发布Qwen3.8-Flash,以输入0.8元/百万Token的价格切入Agent高频调用场景,背后是全新架构带来的效率跃升。本文拆解其技术亮点、定价策略与开源生态,探讨这一“极致性价比”模型能否定义下一代大模型的竞争范式。

  • Qwen3.8-Flash定价:输入0.8元/百万Token,输出2.7元/百万Token,缓存命中仅0.1元/百万Token。
  • 采用MoE架构,千亿总参数仅激活60亿,创下效率新基准。
  • 引入QSA稀疏注意力,1M长上下文缓存命中场景提速8倍以上。
展开章节目录价格屠夫:0.8元/百万Token的底气从何而来?

价格屠夫:0.8元/百万Token的底气从何而来?

8月27日,千问AI平台正式上线Qwen3.8-Flash,打出“极致性价比”旗号。根据官方发布,其输入价格低至每百万Token 0.8元,输出2.7元,缓存命中更是降至0.1元。这一价格显著低于主流大模型,尤其适合Agent这类需要大量、频繁调用的场景。

价格优势并非单纯补贴,而是源于架构创新带来的成本下降。官方称,Qwen3.8-Flash采用多模态混合专家(MoE)架构,千亿总参数仅激活60亿,大幅降低推理计算量。同时,自研的QSA(Qwen Sparse Attention)机制与GDN融合,在高缓存命中的1M长上下文场景中可提速8倍以上,直接摊薄了单位成本。

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本文信息均来自阿里云开发者官方公众号发布,属于第一方宣传材料,未包含独立第三方验证。所有技术指标和价格均为官方声称,实际性能与成本效益需以真实测试为准。

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