一对一对比
Kimi K3 vs 通义千问 Qwen3.8-Max
综合分相差 3.1 分，但真正的差异在维度结构。下面用同一套权重拆开看：谁在什么场景领先，以及溢价是否值得。
八维雷达叠加
同权重、同尺度，重叠越多越接近
- Kimi K392.3
- 通义千问 Qwen3.8-Max95.4
逐项差值
左为 A，右为 B；每项满分为 100
Kimi K3 领先 0 项，通义千问 Qwen3.8-Max 领先 7 项，持平 1 项。
规格对照
硬指标放在一张表里
| 项目 | Kimi K3 | 通义千问 Qwen3.8-Max |
|---|---|---|
| 综合分 | 92.3 | 95.4 |
| 梯队 | S | S+ |
| 视觉感知与定位 | 95 | 97WIN |
| 文档解析与中文 OCR | 92 | 97WIN |
| 图表与文档推理 | 93 | 96WIN |
| 视频与长时序理解 | 90 | 93WIN |
| GUI Agent 与工具调用 | 95 | 95 |
| 生成与图像编辑 | 84 | 90WIN |
| 中文语境与文化 | 93 | 95WIN |
| 生态、成本与可用性 | 90 | 96WIN |
| 输出价格 | ¥16 / M | ¥18 / M |
| 上下文 | 2M | 1M（原生 256K） |
| 参数规模 | 2.8T 总参（MoE，开源） | 未公开（MoE，万亿级总参） |
| 许可证 | 开放权重（社区许可） | 闭源商用 API（同代中小尺寸另开源） |
| 原生多模态 | 是 | 是 |
| 证据等级 | A | B |
怎么选
选 Kimi K3，如果…
- 工程手册与 API 文档问答
- 论文图表复现与代码截图
- 超长多模态知识库
- 你不接受它的主要局限：生成与图像编辑能力弱，不适合创意设计流。
怎么选
选 通义千问 Qwen3.8-Max，如果…
- 长文档 + 图表密集型的企业知识库
- 需要 1M 上下文的整册手册问答
- 跨应用 GUI Agent 与自动化流程
- 你不接受它的主要局限：输出单价 ¥18/百万 token，是本站最贵的三款之一，高频图像分析账单会很重。
场景对照
五个场景，谁更稳
| 场景 | Kimi K3 | 通义千问 Qwen3.8-Max | 更稳 |
|---|---|---|---|
| 中文票据 OCR | 90 | 97 | 通义千问 Qwen3.8-Max |
| 图表取数 | 95 | 96 | 通义千问 Qwen3.8-Max |
| 30 分钟视频问答 | 88 | 92 | 通义千问 Qwen3.8-Max |
| 手机 GUI 操作 | 94 | 95 | 通义千问 Qwen3.8-Max |
| 中文文化理解 | 92 | 95 | 通义千问 Qwen3.8-Max |
对比常见问题
Kimi K3 和 通义千问 Qwen3.8-Max 哪个更强？
综合分 Kimi K3 92.3，通义千问 Qwen3.8-Max 95.4。Kimi K3 在 无 上领先；通义千问 Qwen3.8-Max 在 视觉感知与定位、文档解析与中文 OCR、图表与文档推理、视频与长时序理解、生成与图像编辑、中文语境与文化、生态、成本与可用性 上领先。综合更强的是 通义千问 Qwen3.8-Max。
Kimi K3 比 通义千问 Qwen3.8-Max 贵多少？
Kimi K3 为 ¥16/百万输出 token，通义千问 Qwen3.8-Max 为 ¥18/百万。按输出价，通义千问 Qwen3.8-Max 更贵；实际成本还要看图像 token 与输入占比。
通义千问 Qwen3.8-Max 能替代 Kimi K3 吗？
取决于你的主场景。如果主场景落在 通义千问 Qwen3.8-Max 的强项（长文档 + 图表密集型的企业知识库、需要 1M 上下文的整册手册问答、跨应用 GUI Agent 与自动化流程），可以替代；如果需要 Kimi K3 的 工程手册与 API 文档问答，替代会造成明显质量损失。
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