行业拐点已经到来。
出品 | 电商派 Pro 作者 | 老电团队
Qwen3.8-Max 发布：编程与办公能力全面跃升
日前，阿里巴巴正式发布新一代基座大模型 Qwen3.8，其在编程（Coding）和专业办公（Cowork）领域的能力实现大幅突破。行业测试反馈显示，该模型回归了用户期待的高水准表现。
参数规模与性能突破
Qwen3.8-Max 首次将千问大模型总参数量拓展至 2.4T，激活参数量达 95B，显著提升了推理效率与速度。模型支持 1M Tokens 上下文长度及视觉理解功能，是阿里迄今为止规模最大、性能最强的模型。
在权威榜单 Arena 中，Qwen3.8-Max 以 1496 分位居全球第二，仅次于 Anthropic 的 Claude 系列。在 Code Arena（编程）和 Vision Arena（视觉理解）细分榜单上，该模型均稳居全球第一梯队。
极致性价比与普惠访问
除了性能强劲，Qwen3.8-Max 在定价上也极具竞争力。国内价格为输入 12 元/百万 Tokens、输出 36 元/百万 Tokens，隐式缓存命中仅 1.5 元；国际价格仅为 Claude Opus5 的 40%（输入）与 24%（输出）。目前，全球开发者均可通过千问 AI 平台直接调用 API。
同日，“千问办公”开启公测，内置 Qwen3.8-Max 模型。用户无需代码基础或配置开发环境，即可通过网页版和 PC 客户端直接使用。
从参数竞赛到落地交付：真实场景实测
在大模型竞争的下半场，核心指标已从单纯的参数跑分转向实际业务价值——即能否帮企业干活、省钱、提效。Qwen3.8-Max 的核心优势在于推动复杂任务的端到端闭环完成。
多维度的端到端执行能力
测试数据显示，该模型在多个维度展现出强大的自主执行能力：
- 编程方面：能从空文件夹出发，自主运行约 16 天，完成从需求理解、工程搭建到运行验证的全流程，交付完整开源项目。
- 长程任务：在模拟 365 天的电商经营中，能根据反馈持续调整策略，最终实现最高 4 倍回报。
- 专业工作：处理数百份法律文档仅需一小时（人工需一周）；能在数十分钟内拆解 160 小时比赛录像，生成包含 8400 多个攻防回合的战术报告。
- 多模态智能体：可理解约 200 页财报及复杂 PDF，处理超 100 小时长视频，并自动完成信息分析、内容整理或 Vlog 剪辑。
实测一：深度财报分析与洞察
为验证其在办公与知识处理方面的能力，我们将亚马逊 2026 年 Q2 全英文财报（十余页）交由 Qwen3.8-Max 处理，要求提取核心数据、识别风险并输出分析报告。
模型迅速生成了一份 5000 字的完整汇报提纲，不仅包含"30 秒摘要”，且每条结论均标注原文出处和页码。例如，它精准指出 Q2 净利润 626 亿美元中，有 534 亿美元来自对 Anthropic 投资的重估收益，剔除后主业净利润约 210 亿美元，得出“利润高增有水分，但主业改善为实”的深度判断。
此外，报告还列出了自由现金流转负、长期债务激增等 8 条关键风险信号，并基于 Alexa for Shopping 数据拆解了“代理式购物”对国内即时零售及 AI 导购赛道的影响。
实测二：电商营销方案自动生成
针对商家日常需求，我们输入店铺基本信息，要求生成新品上市营销方案。Qwen3.8-Max 输出了包含完整方案、逐日排期甘特图及分模块执行清单在内的三件套。
方案将周期细分为准备、预热、爆发、返场四个阶段，明确各阶段任务与预算。甘特图按天排列 30 多个节点，涵盖卖点提炼、KOC 建联、搜推排期等全链路环节。执行清单则细化为 6 个模块、42 条任务，甚至精确到 KOC 铺量预算（7500 元）及达人背书费用（3000 元）。
更关键的是，模型还设定了动态规则，如“渠道 ROI 连续两天低于 2.0 则砍掉 50% 预算”，并规划了每日盯盘指标。这意味着中小商家无需专业策划团队，即可在十几分钟内获得一份结构完整、可直接落地的运营方案。
行业标杆用户的真实反馈
目前，Qwen3.8-Max 已深入多个行业的真实业务场景：
- 物流场景：菜鸟研发总监郭凤钊表示，该模型在交付流水线中自主完成了从设计、编码到部署的全链路，解决了多环节系统性一致的难题，实现了单次启动即可闭环。
- 法律服务：金杜律师事务所合伙人瞿淼指出，模型在法律检索中反馈精准、必有出处，且在不确定时主动提示而非编造，守住了法律行业的严谨底线。
- 企业开发：网易智企 CodeWave 技术负责人姜天意认为，在该模型加持下，企业级 AI 编程实现了 Spec 驱动下的代码可维护与可迭代，开发效率翻倍且成本大幅下降，让 AI 编程真正可用于生产项目。
大模型竞争下半场：从跑分到交付
全球最大的模型 API 聚合平台 OpenRouter 数据显示，美国企业调用中国模型的 Token 份额已从 2025 年初的 4.5% 攀升至今年 7 月的 63%，创下历史新高，且榜单前十名多为国产模型。
这一大规模迁移背后源于三大核心条件：
- 性能够用：以 Qwen 为代表的国产模型在编程、Agent 等主流场景已具备极强竞争力。
- 价格优势：中国开源模型使用成本比 Anthropic 和 OpenAI 便宜 60% 至 90%，助力企业大幅节省开支。
- 开放权重建立信任：企业可自行部署审计。Qwen 系列累计开源超 400 款模型，下载量破 10 亿次，是全球第一开源模型家族。Qwen3.8-Max 预计将于下周开源，同时还将开源 Qwen3.8-27B。
值得注意的是，这些调用中占比极高的是替企业干活的 Agent 工作流，而非闲聊。这表明 63% 的市场份额是靠实打实的业务应用赢得的。
综上所述，Qwen3.8 系列在各个场景下的表现证明，大模型的竞争终究不是比拼参数大小，而是看谁能率先帮企业把活干了、把效率提上去。