评测背景Qwen3.8-Max 于 2026 年 8 月 3 日正式发布重点面向复杂推理、代码生成、智能体任务与通用能力提升等基准任务。相比 Qwen3.7-MaxQwen3.8-Max 在推理、代码、通用和智能体四项一级能力上均有提升其中推理能力进步最为突出。本次我们基于晓天衡宇大语言模型榜单评测体系从 Agentic、Coding、General、Reasoning 四个一级维度及 20 主流评测集对 Qwen3.8-Max 进行了系统评测。这篇解读不只关注 Qwen3.8-Max 的排名更聚焦以下问题与 GPT-5.5xhigh、GPT 5.6 SolMax、Claude Fable 5 相比它的优势和短板分别是什么相比 Qwen3.7-Max其进步主要体现在哪些方面榜单概览点击跳转晓天衡宇评测社区查看大语言模型 8 月榜单完整结果。核心结论结论一综合得分 67.54位列总榜第 6较前代提升 7 个位次Qwen3.8-Max 综合得分 67.54在本次参评模型中位列第 6在本次评测的国产模型中仅次于 Kimi-K368.31位列第 2。距离 GPT-5.5xhigh仅 0.81 分距离 Kimi-K3 仅 0.77 分同时领先 Claude Opus 4.80.15、Grok 4.51.79和 Claude Sonnet 52.00。在同一期榜单口径下Qwen3.7-Max位列第13Qwen3.8-Max较前代高7个位次。结论二较 Qwen3.7-Max 提升 3.22 分四项一级能力全部上升Qwen3.8-Max 较 Qwen3.7-Max 的综合得分从 64.32 提升至 67.54增加 3.22 分。提升并非来自单一维度Agentic 增加 2.18 分Coding 和 General 均增加 3.50 分Reasoning 增加 4.21 分。四项一级能力同步上升说明其综合能力较前代有明显增强。结论三Reasoning 以 78.23 分位列榜单第 3是最突出的优势项Reasoning 是 Qwen3.8-Max 能力结构中提升最快、也最靠前的一项是它的相对优势所在。Qwen3.8-Max 的 Reasoning 得分为 78.23在本次榜单中位列第 3比榜单前二的 Claude Fable 5 和 Claude Opus 5 分别只低 0.06 分、0.68 分。与此同时它的 Reasoning 得分高于 GPT 5.6 SolMax1.43、GPT-5.5xhigh1.73和 Kimi-K32.28。结论四速度居中等推理成本明显低于多数高分模型Qwen3.8-Max 的推理速度为 44 Tokens/s快于 Kimi-K338 Tokens/s但低于 Claude Fable 564、GPT 5.6 SolMax68和 GPT-5.5xhigh78.6推理速度低于多数同分段高分模型在该组模型中处于中等偏下水平。成本方面Qwen3.8-Max 的 API 价格为 18 元/百万 Tokens本轮评测实际推理总成本为 14,400 元约为 Kimi-K3 的 50.8%、Claude Opus 4.8 的 23.5%、GPT-5.5xhigh的 17.4%、Claude Fable 5 的 12.1%。在综合得分接近的模型中Qwen3.8-Max 以中低价格和相对可控的总成本提供了接近总榜前列模型的综合能力成本优势较为明确。评测体系本榜单基于智能体、代码、通用、推理四大能力维度进行综合评估并根据各维度权重计算综合得分。其中智能体占比最高为 35%代码和推理各占 25%通用占 15%。完整评测体系及方法解读可点击查看大语言模型榜单评测体系详解深度解读Qwen3.8-Max 与高分模型的差距在哪里从本次评测结果来看Qwen3.8-Max 已经进入总榜前六但它的能力结构并不是全面均衡总体表现为Reasoning 突出Coding 接近部分高分闭源模型Agentic 持续改善General 仍有进一步提升空间。Agentic较前代提升与 Kimi-K3 基本接近Qwen3.8-Max 的 Agentic 得分为 54.66较自身前代 Qwen3.7-Max 提升 2.18 分与 Kimi-K354.98仅差 0.32 分并高于 Claude Opus 4.80.30、Grok 4.51.55和 Claude Sonnet 51.90。不过与更高分模型相比仍落后 GPT-5.5xhigh2.32 分、Claude Fable 5 2.72 分、GPT 5.6 SolMax2.94 分、Claude Opus 5 4.97 分。Agentic 是 Qwen3.8-Max 相对薄弱的环节虽然能力对比前代已有改善但距离本次榜单排名靠前的模型仍有一定追赶空间。从二级维度看增长主要来自 Seal-Hard从 29.10 涨到 33.70 已逼近榜首 Grok 4.5 的 35.40DeepPlanningShopping涨至 54.40BrowseComp-ZH 涨至 49.79是Agentic维度中唯一高于 GPT-5.5xhigh的评测集短板在 TAU3-Bench 与 DeepPlanning前者 80.74 与前代基本持平比 Claude Opus 5 的 89.90 低 9 分后者虽有提升仍低于 GPT-5.5xhigh的 61.70 和 Opus 5 的 62.60。作为权重最高的维度这两项是后续最值得补的位置。Coding已进入高分梯队接近 GPT-5.5xhigh和 Claude Opus 4.8Qwen3.8-Max 的 Coding 得分为 73.99较 Qwen3.7-Max 提升 3.50 分。它与 Claude Opus 4.874.34仅差 0.35 分与 GPT-5.5xhigh74.83相差 0.84 分同时高于 Grok 4.50.60、Claude Sonnet 50.93和 GLM-5.23.23。不过Qwen3.8-Max 与 Kimi-K3-3.68、Claude Opus 5-3.89和 Claude Fable 5-4.72仍有明显差距。从本次评测结果来看Coding 已进入高分模型竞争区是 Qwen3.8-Max 的较强能力项但相较该维度头部模型尚未形成领先优势。从二级维度看SWE-Multilingual 从 72.88 跃至 88.10是全部评测集中进步最大的一项Livecode-Bench-V6 涨至 94.75与榜首 GPT-5.5xhigh的 95.40 仅差 0.65已进入头部同一梯队短板集中在 ClawEval74.21 分低于前代的 80.40也落后 Claude Fable 5 的 85.98是唯一出现回落的评测集SciCode 52.90 涨幅有限Terminal-Bench-Pro 60.00 低于 Opus 5 的 66.95两项都还有明显空间。General有所进步但与高分模型仍有差距Qwen3.8-Max 的 General 得分为 69.03较 Qwen3.7-Max 的 65.53 提升 3.50 分。它高于 Claude Sonnet 50.57、 Seed 2.1 Pro1.20、Claude Opus 4.71.86和 GLM-5.22.37但对比 GPT-5.5xhigh-1.44、Kimi-K3-2.08、GPT 5.6 SolMax-2.23和 Claude Fable 5-6.89仍落后。可以看出General 仍是 Qwen3.8-Max 与榜单高分模型拉开差距的主要维度之一。从二级维度看五个子维度同步走高其中知识增长最快从 36.20 提到 41.40长上下文涨至 90.20、记忆涨至 76.90指令遵循 84.30 明显高于 GPT-5.5 的 76.00。短板是幻觉虽有提升但仍是全篇差距最大的子维度明显落后 Claude Opus 5知识和记忆的绝对分也低于 Claude Fable 5事实性与长程记忆仍是这个维度的主要弱项。Reasoning 位列第 3超过 GPT-5.5、GPT 5.6 Sol 和 Kimi-K3Reasoning 是 Qwen3.8-Max 在本次评测中最突出的一级能力。其得分 78.23仅次于 Claude Opus 578.91和 Claude Fable 578.29与后者只差 0.06 分同时超过 GPT 5.6 SolMax1.43、GPT-5.5xhigh1.73、Kimi-K32.28和 Claude Opus 4.82.01。与 Qwen3.7-Max 相比Reasoning 得分从 74.02 提升至 78.23增加 4.21 分是四项一级能力中增幅最大的一项。由此来看Qwen3.8-Max 的代际提升首先体现在更强的推理表现上。从二级维度看场景推理增长最明显从 47.10 提到 58.50并小幅超过 Claude Opus 5位列竞对第一数学推理和科学推理同步上行科学推理达到 92.40与头部模型的 94 分区间差距已很有限。短板在逻辑推理涨幅是四个子维度里最小的与 Claude Fable 5、Claude Opus 5 仍有 1 到 2 分差距科学推理虽绝对分高但头部模型在此高度密集排名仅第 10。效率与成本能力提升伴随一定速度和消耗代价推理速度44 Tokens/s较 Qwen3.7-Max 有所下调Qwen3.8-Max 的推理速度为 44 Tokens/s。它快于 Kimi-K338 Tokens/s但低于 Claude Opus 555.1、Claude Fable 564、GPT 5.6 SolMax68、GPT-5.5xhigh78.6和 Grok 4.586。与 Qwen3.7-Max 的 50.5 Tokens/s 相比Qwen3.8-Max 下降 6.5 Tokens/s。与前代相比Qwen3.8-Max 的推理速度下降约 12.9% 体现出其在能力提升与响应效率之间的权衡。成本效率API 价格与前代持平推理总成本显著低于高分模型Qwen3.8-Max 的 API 价格为 18 元与 Qwen3.7-Max 持平。注本文中的 API 价格为输入与输出价格按 3:1 加权计算的综合单价单位为元/百万 Tokens 。Qwen3.8-Max 的 Token 消耗为 32 MTokens较 Qwen3.7-Max 的 26 MTokens 增长约 23.1%能力提升伴随一定消耗增加。以 32 MTokens 的实测消耗计算本轮评测实际推理总成本为 14,400 元。在综合得分相近的模型中Qwen3.8-Max 的总成本优势明确仅为 Claude Opus 4.8 的 23.5%综合分 0.15、Kimi-K3 的 50.8%-0.77、GPT-5.5xhigh的 17.4%-0.81、GPT 5.6 SolMax的 20.3%、Claude Fable 5 的 12.1%。在本次榜单 65 分以上的高分段模型中Qwen3.8-Max 以显著更低的推理总成本拿到了总榜第 6 的位置。综合判断综合本次评测结果Qwen3.8-Max 位列总榜第 6、国产模型第 2与 Kimi-K3、GPT-5.5xhigh的综合分差均已收至 1 分以内并超过 Claude Opus 4.8、Grok 4.5、Claude Sonnet 5 等模型。从能力结构看Reasoning 和 Coding 是 Qwen3.8-Max 表现相对较强的能力维度Agentic 和 General 较 Qwen3.7-Max 均有进步但与更高分模型的分差随不同对象而变化例如对比 GPT-5.5xhigh分差主要来自 Agentic 维度对比 Kimi-K3 则分差主要来自 Coding 维度这些维度仍是后续迭代的关键突破口。从代际升级看Qwen3.8-Max 对比 Qwen3.7-Max 四项能力全面提升推理能力提升最显著。从效率结构看Qwen3.8-Max 的速度和 Token 消耗虽无明显优势但 API 价格足够低在同分段模型中总成本相对可控。在本期榜单综合得分 65 分以上的高分模型中Qwen3.8-Max 有明显的成本优势。注本文结论基于晓天衡宇本期评测体系与样本反映模型在该评测框架下的相对表现不代表所有业务场景中的绝对优劣。实际选型仍建议结合具体任务、成本预算与业务验证结果综合判断。写在最后最新大语言模型评测榜单已同步上线至晓天衡宇•评测社区官网欢迎大家访问查看更详细的评测数据关注晓天衡宇•评测社区官方账号获取更多大模型相关知识~
