Qwen3.8 Max Free 与 Qwen3.8 Flash Free 对比：Flash 够用吗？

对于大多数日常工作来说，够用。聊天、起草、信息提取、摘要以及编辑器内的编程辅助，Qwen3.8 Flash 都能胜任，而且回复只需几秒。按照 Qwen 官方的数据，它在办公任务和研究生水平的科学问题上，与 Max 相差约 1 分。Max 值得等待的场景有两类：高难度的专家级推理，以及多文件编程，这两类任务中 Qwen 官方数据显示的差距最大。另外，那些本来就要在后台运行的任务也适合用 Max。

在 AIHubMix 上，qwen3.8-max-free 和 qwen3.8-flash-free 两者目前都免费，活动截止时间约为 2026 年 11 月 13 日（太平洋时间），或直到活动赠送额度用完为止。因此，选择的关键不在价格，而在于时间以及共享的 token 额度池。两者都从同一个每日 100 万免费 token 额度中扣除，并且按付费价格计算，一个 Max token 的价值约等于 14 个 Flash token。想要最大程度利用本次活动，较好的做法是默认使用 Flash，只把 Flash 答错的问题交给 Max。

当前价格相同，其他方面差异很大

价格单位为每百万 token。延迟和吞吐量是 AIHubMix 对免费通道的实测数据，数据来自 2026 年 10 月 16 日 Qwen3.8 Max（免费）和 Qwen3.8 Flash（免费）页面所示结果，会随负载变化。Flash 的参数规模指的是开放权重版 Flash-Next 发布版本的参数。

活动结束后，Max 的输出价格是 Flash 的 13.3 倍（分别为每百万 token 5.07 美元和 0.38 美元）。AIHubMix 提供了免费组合和付费组合的并列对比页面。

在 Qwen 官方数据中，Flash 能跟上的地方

以下为 DataCamp 整理的 Qwen 官方自报发布数据（Max、Flash-Next）；尚无人对其进行独立复现。

Max 的数据来自其 8 月发布的成绩表。按 Qwen 的数据，其 0902 更新将 CoWorkBench 提升至 76.1，JobBench 提升至 64.0。Flash 的数据来自 Flash-Next 成绩表；托管版 Flash 的得分可能略有不同。

可以把这张表分成两组来看。在办公类任务（CoWorkBench、JobBench）和综合科学问题（GPQA Diamond）上，两个模型相差在几分以内，其中 Flash 在一项上领先。差距主要出现在真实代码仓库的修复（SWE-bench Pro，相差 5 分）和极难的专家级问题（Humanity's Last Exam，相差近 8 分）上。这正是 Max 体量优势的体现。

同一项任务：审查 Pull Request

以一次代码审查为例：一个 1,500 行的 Pull Request 加上其涉及的文件，约 30K 输入 token，模型输出约 6K token 的思考过程和评论。假设两个模型的 token 数相同。实际上，Max 往往输出更多内容，因为 Artificial Analysis 在其测试集上测得 Max 的输出 token 中位数是其两倍以上，因此这里对 Max 的估算偏低。

耗时为 55 秒或 5 秒的延迟，加上 6K token 以每秒 9 或 36 个 token 的速度输出。费用按 AIHubMix 付费价格计算，30K 输入和 6K 输出：Max 为 $0.0507 + $0.0304，Flash 为 $0.0034 + $0.0023。

活动期间，两次审查占用的额度比例相同，但 Max 耗时约为 Flash 的四倍。活动结束后，Flash 的审查费用不到 Max 的十四分之一。如果这次审查是 CI 中有人等待结果的关卡，Flash 更合适。如果是在夜间对涉及支付代码的 Pull Request 运行审查，那么 Max 在 SWE-bench Pro 上领先 5 分的优势就值得等待。

各类任务的选择

两个模型共享同一个端点和 SDK，因此只需几行代码即可在两者之间路由。先用 Flash，检查结果，只把失败的请求发给 Max：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    timeout=900,
)

def ask(model: str, prompt: str) -> str:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    return resp.choices[0].message.content

answer = ask("qwen3.8-flash-free", prompt)
if not passes_checks(answer):  # your tests, a schema check, or a reviewer
    answer = ask("qwen3.8-max-free", prompt)

这样大部分请求都能保持快速响应，同时把共享额度留给真正需要 Max 的调用。

如何选择

• 交互式、高调用量，以及计划在 11 月 13 日之后继续运行的任务，选 Flash。活动结束后，Max 每个输出 token 的价格超过 Flash 的 13 倍。
• 困难的尾部问题选 Max：Flash 没找到的 bug、它答错的专家问题，以及没有人在等待结果的长篇审查。
• 如果工作负载混合，则两者都用。先路由到 Flash 是最省钱的方式，既能在需要时获得 Max 级别的答案，无论是现在还是活动结束之后都适用。

常见问题

Qwen3.8 Flash 的编程能力够用吗？
对于小型修复、代码补全和编辑器内辅助，够用。按 Qwen 的官方数据，它在 SWE-bench Pro 上比 Max 低约 5 分，因此对于 Flash 解决不了的多文件 bug，值得尝试 Max。

为什么 Qwen3.8 Max 在免费通道上很慢？
它默认会先思考再回答，并且输出的内容较长。AIHubMix 实测免费通道的延迟约为 55 秒，吞吐量约为每秒 9 个 token。建议使用流式输出，并设置较长的客户端超时时间。

Max 和 Flash 共享同一免费额度吗？
是的。所有 AIHubMix 免费模型共享同一个每日额度池，即充值 1 美元或以上后，每天 100 次请求和 100 万 token，并限制为每分钟 10 次请求。

哪个模型能从免费 token 中获得更多价值？
Max。按 AIHubMix 的付费价格计算，一个 Max token 的价值约为一个 Flash token 的 14 倍，因此活动在 Max 调用上帮你节省的金额最多。

活动结束后费用如何？
在 AIHubMix 上，qwen3.8-max 每百万输入 token 为 1.69 美元，输出为 5.07 美元；qwen3.8-flash 则为 0.1126 美元和 0.38 美元。两者都低于 Qwen 的官方列表价格。

基准测试数据是独立的吗？
不是。这些是 Qwen 的自报数据。小的差距可视为平手，较大的差距可作为判断各模型优势所在的参考。

继续阅读：Qwen3.8 免费系列

• 如果你还没有设置免费模型 ID，可以先从限制条件、结束日期和第一次请求开始：AIHubMix 上的免费 Qwen3.8 Max 和 Flash API：限制、结束日期与你的第一次调用
• Max 的长时间等待和共享额度池是导致大多数错误的原因，下面这篇文章提供了相应的回退方案：AIHubMix 上的 Qwen3.8 免费模型：解决 429、"Rate Limited by Provider" 以及 Token 额度耗尽问题

来源

• Qwen3.8 Max（免费）与 Qwen3.8 Flash（免费）对比（AIHubMix）
• 免费 AI 模型与配额（AIHubMix）
• Qwen3.8-Max：功能、基准测试与定价（DataCamp）
• Qwen3.8-Flash-Next：功能、基准测试与定价（DataCamp）
• Qwen3.8 Max (0902)：智能、性能与价格分析（Artificial Analysis）