Qwen3 8B
MODEL PROFILE模型资料Alibaba · 2025-04-28 发布
Qwen3 8B 是阿里巴巴于 2025 年 4 月 28 日发布的轻量级模型，面向需要低成本、可大批量调用或希望自托管部署的开发者，用来承担分类、抽取、摘要、短问答等常规文本处理工作，而不是高难度推理任务。
模型介绍
Qwen3 8B 属于阿里通义千问的 Qwen3 系列，是该系列中 8B 参数档位的成员，定位在「够用且便宜」的一端。官方定价为输入 0.2 美元/百万 tokens、输出 0.2 美元/百万 tokens，输入与输出同价，明显低于同门更大档位的报价，适合把调用量做大、单次请求价值不高的场景。它要解决的问题不是追求最强智能，而是在可接受的质量下把单位任务成本压到很低，并给需要私有化部署的团队一个体量适中的选择。本站事实数据未标注具体能力标签，第三方 Artificial Analysis 口径的综合智能指数为 6.0，GPQA 45.2%、HLE 1.9%、LCR 0.0%，说明其能力集中在中等难度知识与常规生成，高难推理与长上下文检索并非强项。选型时应把它看作低成本流水线中的一环，而不是复杂任务的最终答案来源。
选型建议需要低成本、大批量、可自托管的常规文本处理时选它；涉及长文档检索、专家级难题或高质量长文写作时，应直接考虑更大的 Qwen3.8 档位。
关键指标
适用场景
- 批量对商品标题、用户评论做意图分类与标签抽取，控制单条处理成本
- 为客服知识库生成短摘要与常见问题草稿，再交人工复核后发布
- 在私有环境本地部署，处理不便外发的文本清洗、格式转换任务
- 充当 Agent 流程中的轻量路由节点，判断请求该转发到哪条链路
- 生成多语言短文本翻译初稿，再由更大档位模型润色定稿
暂无：上下文窗口、最大输出、知识截止、开源权重、模型家族、许可证、参数规模、输入模态、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 发布 562 天。
规格与能力
上面没列到的字段Qwen3 8B 采用稠密（dense）Transformer 结构，是 Qwen3 系列中参数量 8B 的中小档位，不走 MoE 稀疏激活路线，因此显存与部署门槛相对可控。
- 结构稠密架构意味着每次推理都会激活全部参数，单卡或小规模显存设备即可承载，部署形态比大参数量 MoE 模型简单。
- 能力Qwen3 系列支持思考与非思考两种模式的切换，8B 档位同样可选；常规任务关闭思考可降低延迟与输出 token 消耗。
- 披露层数、注意力细节、上下文长度、训练数据规模等均未在本站事实数据中给出，公开资料较少，不宜引用具体数值。
能力
资料未标注
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3 8B | Alibaba | 8B | 131.1K | $0.18/M | $0.7/M |
| Qwen3-8B-Base | Qwen | 8B | — | — | — |
| Qwen3-8B-DFlash-b16 | z-lab | 8B | — | — | — |
| Qwen3-8B-NVFP4 | NVIDIA | 8B | — | — | — |
| Qwen3-8B-speculator.eagle3 | RedHatAI | 8B | — | — | — |
| qwen3-8b-heretic | DreamFast | 8B | — | — | — |
| Qwen3-8B-64k-Context-2X-Josiefied-Uncensored | DavidAU | 8B | — | — | — |
| Qwen3 8B | Alibaba | — | — | — | — |
性能表现
第三方 Artificial Analysis 口径给出综合智能指数 6.0，配合 GPQA 45.2%、HLE 1.9%、LCR 0.0%，可以看出它的能力集中在中等难度知识与常规文本生成，而非高难题与长上下文检索。
- 强项常规写作、改写、分类、抽取与短问答等任务上足以给出可用结果，配合极低单价，单位任务成本优势明显。
- 短板HLE 仅 1.9%、LCR 为 0.0%，说明专家级难题与长上下文检索定位基本不可依赖，复杂多步推理也容易失准。
- 适合把它放在流水线前置环节做过滤、打标、初稿，再由更大档位模型复核或润色，比全程使用大模型更经济。
跑分与榜单
第三方评测口径这些跑分分别测什么？（2 项口径说明）
| 基准 | 类别 | 说明 | 满分口径 | 前沿水平 | 状态 | 污染风险 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond基准主页 | 知识 | Graduate-level Google-Proof Questions, Diamond subset. 198 expert-validated PhD-hard physics, chemistry, biology questions. | 0-100% accuracy | 96.3% (Artificial Analysis run) | 已饱和 | 低 |
| Humanity's Last Exam基准主页 | 知识 | Joint CAIS/Scale benchmark of expert-validated questions across 100+ disciplines, finalized in April 2025 at 2,500 public questions after bug-bounty and searchable items were replaced, with a private held-out set kept for overfitting checks. CAIS also maintains HLE-Rolling, a fork updated continuously from community feedback, and released a new version of it on 2026-09-17 that swapped some easier questions for harder held-out ones, so rolling snapshots do not compare with each other or with the static set. Vendors report it both with and without tools, and tool setups (search blocklists, fetch restrictions) vary, so check the configuration before comparing. | 0-100% accuracy | 61.4% no tools (Artificial Analysis run; previous best 59.1%, Claude Fable 5.1) | 仍在维护 | 低 |
说明文字来自公开基准注册表；「已饱和」表示前沿模型已接近上限、区分度下降，「污染风险高」表示该基准的题目可能已进入训练数据。
跑分来自第三方公开评测（Artificial Analysis 口径），榜位与用量来自 OpenRouter 公开榜单，只反映静态基准与实际调用份额，与本站的真实性、稳定性检测相互独立。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方输入、输出均为 0.2 美元/百万 tokens，属 Qwen3 系列中的低价档，输入输出同价让长输出场景的成本结构相对友好。
- 定位定价面向高并发、低单价的批量任务，适合把调用量做大的场景，而非少量高价值请求。
- 横向对比相对 Qwen3.8 Max（输入 $2/M、输出 $6/M）价差约 +900%；与 Qwen3.8 27B（输入 $0.425/M、输出 $2.55/M）相比也明显更低。
- 平台差价本站目前只见 HowToken 报价，输入输出均为 $0.2/M、与官方一致，暂无第二家渠道可比，跨平台议价空间无法判断。
- 省钱输入输出同价意味着输出占比高的摘要、改写、批量生成任务不吃输出溢价，比输出单价高的模型更容易控预算。
- 免费替代同门 Qwen3.8-Flash-Next 报价为免费（相对本模型输入价 -100%），成本极敏感且能接受其能力上限时可先试免费档。
平台报价对比
1 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| HowToken | $0.2/M | $0.2/M | — | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.2/M / $0.2/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Max 0902 | 1M | $2/M | $6/M | +900.0% | 155.8 |
| Qwen3.7 Max | 1M | $2.5/M | $7.5/M | +1150.0% | 154.5 |
| Qwen3.5 397B-A17B | 262.1K | $0.6/M | $3.6/M | +200.0% | 147.9 |
| Qwen3.7 Plus | 1M | $0.4/M | $1.6/M | +100.0% | 147.8 |
| Qwen3.6 27B | 262.1K | $0.6/M | $3.6/M | +200.0% | 146.7 |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Qwen3 8B 的常见问题
1 条Qwen3 8B 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.2/M、输出 $0.2/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
使用注意
- 口径跑分来自第三方 Artificial Analysis，仅代表该评测口径下的结果，GPQA 45.2%、HLE 1.9%、LCR 0.0% 不宜与其他榜单成绩混用或换算。
- 边界LCR 0.0% 指向长上下文检索任务表现很弱，HLE 1.9% 提示专家级难题基本不可依赖，长文档定位与复杂推理需求应换更大档位。
- 信息缺口官方未标注具体能力标签，可核验的部署与渠道信息有限，正式选型前建议用小样本自测确认质量是否达标。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
