几天没留意，"千问"已经从一个App变成了一条产品线。
光是8月，千问就密集落地了一串东西：Qwen3.8-Max正式版、开源模型Qwen3.8-27B、第三方蒸馏的9B版本、GUI智能体基座模型Qwen-UI-Agent，还有7月下旬发布的Qwen-Image-3.0。它们都叫Qwen，版本号前缀也一样，但用法、门槛和成本完全不同。今天把这套全家桶逐个拆开，最后给一份对号入座表。
一、两个"Qwen3.8"，完全是两回事
最容易搞混的是这两个：Qwen3.8-Max和Qwen3.8-27B。
Qwen3.8-Max是旗舰闭源模型，8月3日上线正式版，走官方渠道或API调用。社区的评价是它已经进了第一梯队，但现在就说全面超过某个闭源模型还太早，真正值得看的是把长时间工作、多工具调用、视觉反馈和成本放进了同一个产品里。知乎
Qwen3.8-27B走的是开源路线：阿里把它开源了，27B参数的原生多模态模型，Apache-2.0协议，权重完整放开，8月上线HuggingFace、ModelScope同步，能看图、能看视频，上下文原生262K。知乎一句话区分：Max是用来调用的，27B是可以搬回家的。
从官方公布的评测看，27B的提升集中在编程和Agentic任务上：竞争性编程、指令遵循等几个榜单项目，得分高于同一榜单中的Claude Opus 4.6 Max；图像视频理解的几项得分同样高于后者。36氪
二、"斩杀线"争议：分数持平不等于体验持平
27B周围最吵的声音，是"模型斩杀线"这个说法。正方最硬的证据是分数：Artificial Analysis Intelligence Index里，Qwen3.8-27B拿到52分，GPT-5.6 Luna同样是52分，DeepSeek V4 Pro和GLM-5.2是53分——一个可以被个人拥有并本地运行的开放权重模型，第一次真正摸到了前沿闭源模型的能力区间。知乎海外社区更亢奋。相关讨论冲上Hacker News热帖，一度拿到1437分、792条评论，核心观点是中小尺寸模型正在杀死昂贵的云端API。知乎X上还有一个被广泛转发的玩笑：“Anthropic CEO Dario Amodei得知一个27B模型在LiveCodeBench上得分超过Opus 4.6 Max，还能在一张900美元的二手显卡上离线运行后，紧急要求与立法者开会”——发布者后来澄清是玩笑，但分数和900美元二手显卡这两部分是真的。36氪
反方的声音同样真实。B站一条《Qwen3.8-27B劝退，对普通用户没意义。》的视频收了90多条评论，核心观点是：分数是分数，体验是体验。哔哩哔哩高赞的本地部署实测也承认：它确实慢、确实啰嗦，但和Opus 4.6一样，也能把活儿交出来了——前提是你接受它的慢，而且桌子底下有一台跑得动它的机器。哔哩哔哩所以分歧不在27B强不强，而在谁有资格说它强。对家里有显卡、有耐心调参数的人，这是开源小模型第一次摸到前沿区间；对只想打开网页问问题的普通用户，这些数字的意义就小得多。
三、本地跑"斩杀线"，先看自己的硬件
这是最容易被带偏的部分：榜单分数对应的是"能跑"的门槛，不是"好用"的门槛。
AMD已经展示过27B在Ryzen AI Max+ 395上约24.5 token/s、Radeon AI PRO R9700上约51.8 token/s，给出的舒适运行建议大约是24GB以上显存/可变显存。知乎结合社区实测看，24GB显存确实是一道分水岭。
显存档的实测相当活跃。有人用双3090跑Q8量化、张量并行，跑出40+ tps。哔哩哔哩有人用3080魔改20G，测出生成速度39 t/s。哔哩哔哩还有人用4090 24G把主模型装进显存、再挂一个DFlash2草稿模型，报出了90 token/s的激进数字。知乎
Mac阵营有大统一内存的优势：Mac Studio M2跑到约33 t/s，按UP主原话是日常使用完全没问题，前提是不要太着急。哔哩哔哩苹果神经引擎的适配也在推进，评论区有人感慨Mac苦CUDA久矣。哔哩哔哩还有更省心的方案：有人直接出了7599元的一体机，跑40 t/s，不用碰Linux。哔哩哔哩
但如果你拿8GB显存的轻薄本来，结论完全不同。实测加了RTX 5060混合加速也只有约3.8～4.0 token/s，根本原因是8GB显存装不下整个27B的4-bit模型，大部分权重还得靠CPU和内存慢慢搬。知乎没有24GB以上显存或大统一内存，"斩杀线"落到你的机器上，可能就是每秒三四个字符。
四、不想折腾硬件，还有第三条路
27B的官方API也是开放的，社区8月查到的定价页显示输入价低至0.5美元/百万token。知乎不下载权重、不买显卡，小额充值就能调到同一个模型——先在云端确认它对你有没有用，再决定要不要为硬件掏钱。这是体验"斩杀线"成本最低的一张门票。
五、其他几位成员：有的能用，有的先看
Qwen3.8-9B：注意，它不是官方发布，而是第三方EmperoAI从Qwen3.8 Max蒸馏出来的版本，保留完整功能，可在单GPU部署。哔哩哔哩小显存设备拿它入门可以，正式场景别当官方模型用。
Qwen-Image-3.0 / Pro：7月下旬发布，走生图路线。一个值得留意的社区信号：gptimage审核收紧后，Qwen-Image成了一些人的日常生图下位替代。知乎
Qwen-UI-Agent：8月21日发布的GUI智能体基座模型，用百台真机训练。哔哩哔哩官方演示很抓眼球：AI先打开抖音，搜索收藏量最高的菜谱图文、记下配料，再跳进盒马，把调料之外的食材放进购物车，预约当天18:45送达。钛媒体
但先冷静：Qwen-UI-Agent目前公开的是技术报告、项目页和演示，旗舰模型权重还没开放，真正已经开源的是它的前身MAI-UI，2B和8B两档权重。钛媒体普通用户先观望，不用急着冲。
最后是千问App本身，它是整个家族的入口：已经打通淘宝，打开千问App与AI对话就能完成淘宝商品的挑选、对比和下单，公开数据显示已有2.5亿用户通过其智能体功能首次体验AI购物。微博
六、对号入座
只想日常问问题、查资料：千问App，免费，够用；
重度编程、长文档：Qwen3.8-Max，走官方渠道或API；
想体验"斩杀线"但不想买硬件：27B云端API，小额充值先验证需求；
已有24GB以上显存，或大统一内存的Mac：值得认真部署27B开源版；
轻薄本8GB显存：云端API或9B这类小模型，别硬上；
想为它专门买硬件：先冷静，用云端跑一个月，确认真有需求再动手。
七、两个值得继续盯的信号
一是27B衍生生态的膨胀速度。基模才发布一周，MOD开发者已经进场，用一位知乎作者的话说：优秀的性能决定了每个模型MOD开发者都不会放过他。知乎其中还包括不少去限制的"破限版"衍生模型，社区已经在分享下载渠道。哔哩哔哩这类版本来源复杂，数据安全要自己把关。
二是Qwen-UI-Agent的落地形态。后续如果开放旗舰权重，或者有主流手机厂商采用MAI-UI，这条路线才算从演示变成产品，届时值得重新评估。
