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正面对比 · 更新于 2026-09-08
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模型对比 · 正面对决

Gemini 3.1 Pro vs Qwen3.8-Max

Gemini 3.1 Pro 在综合领先;Qwen3.8-Max 在编码领先。下方逐字段对比,并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。

厂商Google / Alibaba
数据维度15+ 维度
更新于2026-09-08
阅读约 9 分钟
01

结论速览

一句话结论:当你最看重 其更强的维度 时选 Gemini 3.1 Pro;当 其更强的维度 是首要目标时选 Qwen3.8-Max

Gemini 3.1 Pro,如果你……

  • 原生音频与视频
  • 科学计算强
  • 最大 2M 上下文
  • 深度集成搜索
  • 最适合:多模态、科学推理、音频与视频

Qwen3.8-Max,如果你……

  • 中文能力第一梯队
  • 多模态均衡
  • 阿里云生态
  • 性价比好
  • 最适合:中文任务、多模态、编码
02

正面对比综合分

分数为 0–100,由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。

Gemini 3.1 Pro 综合更高
Google · 综合第5
综合83
编码74
多模态92
VS
Qwen3.8-Max
Alibaba · 综合第6
综合82
编码77
多模态92

聚合自公开信息并独立加权,方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。

03

规格与价格——逐字段并排

标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。

维度Gemini 3.1 ProQwen3.8-Max结论
厂商Google(US)Alibaba(CN)不同厂商
发布时间2026.052026.07Qwen3.8-Max 更新
综合(名次)83 · 第582 · 第6Gemini 3.1 Pro 高 1 分
编码74 · 第1377 · 第10Qwen3.8-Max 高 3 分
多模态92 · 第392 · 第3持平
上下文窗口2M1MGemini 3.1 Pro 更大
最大输出128K128K持平
有效上下文9295Qwen3.8-Max 更可靠
输入 $/百万 token$2$2.5Gemini 3.1 Pro 更便宜
输出 $/百万 token$12$7.5Qwen3.8-Max 更便宜
缓存折扣省 80%Qwen3.8-Max 折扣更大
速度约 60 tok/s约 55 tok/sGemini 3.1 Pro 更快
首 token 延迟0.7s0.6sQwen3.8-Max 响应更快
函数调用7888Qwen3.8-Max 领先
拒答率约 12%约 10%Qwen3.8-Max 限制更少
英文9078Gemini 3.1 Pro
中文7598Qwen3.8-Max
模态text、image、audio、videotext、image覆盖不同
开源权重两者均闭源
微调
免费档Gemini App 免费但额度有限;API 提供免费档阿里云百炼新用户赠送免费额度
SOC2 / 不训练是 / 是否 / 是
私有化部署Qwen3.8-Max

字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集;速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。

04

逐维度分析

推理与综合智能

Gemini 3.1 Pro 综合分领先 1 分(83 对 82)。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势;而 Qwen3.8-Max 仍是强劲的通用模型,处理常规任务并不吃力。

智能体编码

这是小幅差距:Qwen3.8-Max 得 77 分,Gemini 3.1 Pro 得 74 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中,Qwen3.8-Max 需要的纠错轮次更少;Gemini 3.1 Pro 写脚本和补全仍然胜任,但任务复杂度上来后会落后。

多模态

两者多模态分持平,均为 92。一个具体的模态差异:Gemini 3.1 Pro 额外支持 audio、video。

速度与延迟

交互场景下 Gemini 3.1 Pro 更快:约 60 tok/s、首 token 0.7s,对比 Qwen3.8-Max 的 约 55 tok/s、首 token 0.6s(吞吐约为 1.1 倍)。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言,即便原始推理分略低,这份速度优势也是真实的产品因素。

上下文:窗口大小 vs 可用记忆

名义上下文窗口:Gemini 3.1 Pro 为 2M,Qwen3.8-Max 为 1M。关键在于,名义窗口更大并不等于可用记忆更强:Gemini 3.1 Pro 标称 2M,但 Qwen3.8-Max 的有效上下文得分更高(95 对 92),也就是说它实际能更牢地记住给到的内容。

价格与总成本

Gemini 3.1 Pro 的 API 更便宜,每百万输入/输出 token 为 $2/$12,而 Qwen3.8-Max 为 $2.5/$7.5——标价输入约低 1.2 倍。缓存折扣(Qwen3.8-Max 80%)会改变实际账单,下方有完整测算。

中文 vs 英文

英文:Gemini 3.1 Pro 90 对 Qwen3.8-Max 78。中文:75 对 98。面向中文生产环境,Qwen3.8-Max 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。

工具调用与生态

函数调用得分:Gemini 3.1 Pro 78 对 Qwen3.8-Max 88,结构化工具使用上 Qwen3.8-Max 占优。Gemini 3.1 ProQwen3.8-Max 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。

05

成本示例——相同工作量、真实 token 测算

假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token,其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。

场景 · 每月Gemini 3.1 ProQwen3.8-Max差距
标价未使用缓存$5601 亿输入 × $2  +  3000 万输出 × $12$4751 亿输入 × $2.5  +  3000 万输出 × $7.51.18×有差距
计入缓存90% 输入命中缓存$560无公开缓存折扣$2959000 万命中缓存输入 × $0.5  +  1000 万输入 × $2.5  +  3000 万输出 × $7.51.90×有差距

示意模型;你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。

06

决策树

如果 工作负载是智能体或多文件编码、且首轮出错代价很高  →  Qwen3.8-Max(编码 77 对 74)
如果 你要服务实时用户、延迟是产品级 KPI  →  Gemini 3.1 Pro(约 60 tok/s,首 token 0.7s)
如果 你在常规、高量业务上以成本为首要驱动  →  Qwen3.8-Max(每百万输入/输出 $$2.5/$$7.5)
如果 长文档召回必须近乎无遗漏  →  Qwen3.8-Max(有效上下文 95 对 92)
07

常见问题

每月 1 亿 token、并使用缓存时成本差多少?
按 1 亿输入 + 3000 万输出、其中 90% 输入命中缓存测算,Gemini 3.1 Pro 约每月 $560,Qwen3.8-Max 约每月 $295(标价则分别为 $560、$475)。
更大的上下文窗口真的有用吗?
名义窗口分别为 Gemini 3.1 Pro(2M)和 Qwen3.8-Max(1M),但可用召回要看有效上下文得分(92 对 95)。长文档工作若不容有失,应选有效上下文更高的那个。
中文能力与数据驻留上两者有何不同?
Qwen3.8-Max 是中国大陆模型(中文分 98、国内云、可私有化部署),Gemini 3.1 Pro 是海外模型(中文 75、海外 API)。按语言质量、接入路径和数据必须驻留的位置来选。
谁处理多模态输入更好?
多模态分分别为 92(Gemini 3.1 Pro)和 92(Qwen3.8-Max),模态覆盖为 text/image/audio/video 对 text/image。按你产品实际会收到的输入类型来匹配即可。
一句话推荐是什么?
Gemini 3.1 Pro 适合 多模态、科学推理;Qwen3.8-Max 适合 中文任务、多模态。
这些排名多久会变?
Modelspectra 会随新的公开基准和价格出现而刷新综合分。3 分以内视为持平,正式采购前请再核对一次。