Qwen3.8-27BvsDeepSeek-V4-Flash
在 3 个共同 benchmark 中，Qwen3.8-27B 整体领先：Qwen3.8-27B 领先 2 项，DeepSeek-V4-Flash 领先 0 项，持平 1 项，平均分差 +44.28。
Qwen3.8-27B
阿里巴巴 · 2026-08-14 · 推理大模型
DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek-AI · 2026-04-24 · 推理大模型
Qwen3.8-27B2 项(67%)持平1(0%)0 项DeepSeek-V4-Flash
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 3 项。
写作与创意表达
Qwen3.8-27B 领先 1/1| 评测项 | Qwen3.8-27B | DeepSeek-V4-Flash | 分差 |
|---|---|---|---|
| Creative Writing | 1,66832 / 106Normal (No Tools) | 1,55646 / 106Normal (No Tools) | +112.70 |
多轮记忆与持续上下文
Qwen3.8-27B 领先 1/1| 评测项 | Qwen3.8-27B | DeepSeek-V4-Flash | 分差 |
|---|---|---|---|
| Context Arena | 46.6293 / 126Normal (No Tools) | 26.47117 / 126Normal (No Tools) | +20.15 |
科学知识与推理
胶着 1/1| 评测项 | Qwen3.8-27B | DeepSeek-V4-Flash | 分差 |
|---|---|---|---|
| CritPt | 0.30186 / 204Normal (No Tools) | 0.30186 / 204Normal (No Tools) | 持平 |
规格对比
| 字段 | Qwen3.8-27B | DeepSeek-V4-Flash |
|---|---|---|
| 发布机构 | 阿里巴巴 | DeepSeek-AI |
| 发布时间 | 2026-08-14 | 2026-04-24 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | 稠密模型 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 270亿 | 2840亿 |
| 上下文长度 | 256K | 1M |
| 最大输出 | 128K | 384K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | Qwen3.8-27B | DeepSeek-V4-Flash |
|---|---|---|
| 文本输入 | $0.5 / 1M tokens | $0.14 / 1M tokens |
| 文本输出 | $3 / 1M tokens | $0.28 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.1 / 1M tokens | $0.0028 / 1M tokens |
小结
- Qwen3.8-27B在以下类目领先:写作与创意表达 (1/1)、多轮记忆与持续上下文 (1/1)
- 胶着类目:科学知识与推理
3 个共同 benchmark 上，Qwen3.8-27B 平均高出 44.28 分。
单项差距最大的 benchmark：Creative Writing — Qwen3.8-27B 1,668，DeepSeek-V4-Flash 1,556（分差 +112.70）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。