Qwen4-Max-Preview免费体验：千问4架构旗舰，1M上下文
一句话速览 ：2026 年 11 月 11 日，阿里云在千问 AI 平台上架了通义千问新一代旗舰 Qwen4-Max-Preview------这是 Qwen4 架构的首个可用预览版，采用 GDN + QSA 混合注意力、门控残差、N-gram Embedding 和 Muon 优化器，支持文本生成、图片视频理解、深度思考、联网搜索和工具调用，上下文窗口 100 万 tokens。当前仅支持 Token Plan，预览期内可限时折扣体验，11 月 25 日截止。
📚 目录
- 背景：Qwen4 架构终于落地旗舰
- 一、Qwen4-Max-Preview 档案
- 二、Qwen4 架构四大创新
- 三、能力全景：多模态 + 深度思考 + Agent 友好
- 四、定价与接入方式
- 五、免费怎么薅：Token Plan 预览期限时折扣
- 六、Qwen4-Max-Preview vs Qwen3.8-Max
- 七、局限性（官方没说的部分）
- 总结
- 参考链接
背景：Qwen4 架构终于落地旗舰
2026 年 9 月，阿里云 Qwen 团队宣布 Qwen4 架构正在训练中。两个月后，11 月 11 日，千问 AI 平台上架了 Qwen4-Max-Preview------这是 Qwen4 架构在旗舰档位的首次亮相。
今年 8 月发布的 Qwen3.8-Flash-Next 其实已经是 Qwen4 架构的早期预览（官方原话），但它是 125B 总参数、6B 激活的轻量档，主要用来「让社区在完整 Qwen4 模型家族构建之前就检查架构变化」。而 Qwen4-Max-Preview 是旗舰档位------官方没有公布总参数，但参照 Qwen3.8-Max 的 2.4T 总参、95B 激活，规模至少不低于这个量级。
一个值得注意的细节：Qwen4-Max-Preview 仅支持 Token Plan，没有按量付费选项。这是千问平台首个强制要求 Token Plan 的旗舰模型，背后的逻辑可能是：预览期的算力成本需要 Credits 池化来分担，且 Token Plan 的「编程工具内交互式使用」定位刚好匹配旗舰模型的 agent 场景。
一、Qwen4-Max-Preview 档案
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 上架时间 | 2026 年 11 月 11 日 |
| 模型 ID | qwen4-max-preview（别名 qwen4.0-max-preview，账单统一显示 qwen4.0-max-preview） |
| 定位 | 通义千问新一代旗舰多模态模型 |
| 架构 | Qwen4 架构（四大创新详见第二节） |
| 总参数 | 官方未公布（参照 Qwen3.8-Max 2.4T / 95B 激活，规模相当或更大） |
| 上下文窗口 | 1,000,000 tokens |
| 最大输出 | 131,072 tokens（深度思考模式同样 131K） |
| 最大思维链 | 262,144 tokens |
| 深度思考 | 支持，reasoning_effort 可选 xhigh（默认）/medium/low |
| 多模态 | 文本 + 图片 + 视频理解 |
| 工具调用 | 支持函数调用、结构化输出、联网搜索、PDF 理解、代码解释器、网页抓取、以图搜图 |
| 兼容接口 | OpenAI 兼容 + Anthropic 兼容 |
| 定价方式 | 仅支持 Token Plan（无按量付费） |
| 开源状态 | 未开源，无本地权重可下载 |
二、Qwen4 架构四大创新
官方对 Qwen4 架构的描述来自 Qwen3.8-Flash-Next 的发布博客（后者是 Qwen4 架构的早期预览），四个维度的系统升级：
2.1 GDN + QSA 混合注意力
传统 Transformer 用全注意力计算每个 token 和所有历史 token 的关系，长序列下计算量爆炸。Qwen4 的方案是两段式：
- Gated DeltaNet（GDN）：用门控 DeltaNet 高效压缩历史信息，类似把长文本「总结」成紧凑表示
- Qwen Sparse Attention（QSA）：用压缩后的轻量级索引器在微块粒度上选择重要上下文，大幅降低长序列注意力成本
官方给出的 Qwen3.8-Flash-Next 数据：1M 上下文预填充加速 7.6 倍。对 agent 长会话、长文档分析场景，这个加速比直接决定了能不能用。
2.2 Gated Residual（GR）门控残差
传统残差流是单通道，信息在层间传递时被压扁。Qwen4 把门控残差扩展为 4 条并行通道，用动态门控控制读写------哪条通道写、写多少、读的时候从哪条通道读。官方说这「加强了跨层信息流和训练稳定性」。
2.3 N-gram Embedding
传统 embedding 查表是「一个 token 对应一个向量」。Qwen4 引入 N-gram Embedding：用本地上下文查表，以极少量额外计算扩展模型容量 。官方给出的 Qwen3.8-Flash-Next 数据：51B 额外参数，近乎零额外计算。embedding 表还可以卸载到 CPU，进一步节省显存。
2.4 Muon 优化器
训练阶段使用 Muon 优化器替代 Adam，官方说「进一步提升了收敛效率」。这是训练技术的升级，对推理用户透明，但意味着 Qwen4-Max-Preview 的训练过程更高效、模型质量上限更高。
三、能力全景：多模态 + 深度思考 + Agent 友好
3.1 深度思考（默认开启）
reasoning_effort 三档可调：
| 档位 | 适用场景 | 说明 |
|---|---|---|
xhigh（默认） |
数学证明、架构设计、复杂编程 | 最大推理深度 |
medium |
日常开发、文档生成 | 平衡推理与速度 |
low |
简单问答、信息提取 | 快速响应 |
思考模式下 temperature 默认 0.6。如需整体关闭思考，设 enable_thinking=false。
3.2 多模态理解
| 模态 | 说明 |
|---|---|
| 图片 | 通过 image_url 传入，支持截图分析、设计稿还原、文档 OCR |
| 视频 | 通过 video_url 传入，自动抽帧，可通过 fps 控制抽帧频率 |
以 file_url 或 Base64 file_data 传入，解析文字与图片 |
高分辨率图像默认压缩，可通过 vl_high_resolution_images 和 max_pixels 调整视觉 token 上限。
3.3 Agent 工具链（全支持）
| 工具 | 说明 |
|---|---|
| 函数调用 | tools + tool_choice，多轮调用时需回传 reasoning_content |
| 结构化输出 | JSON schema 约束 |
| 联网搜索 | 内置 web search |
| PDF 理解 | 直接解析 |
| 代码解释器 | 内置 code interpreter |
| 网页抓取 | web scraping |
| 以图搜图 / 以文搜图 | 视觉检索 |
preserve_thinking 默认开启------多轮对话会把思考过程拼接到下一轮输入，提升长链 agent 准确性。
3.4 上下文缓存
支持隐式缓存（自动开启，不保证命中）、显式缓存（手动创建，确定性命中）、会话缓存（Responses API 专用）三种模式，重叠请求公共前缀自动缓存，降低成本、加快响应。
四、定价与接入方式
定价方式：仅 Token Plan。Qwen4-Max-Preview 是千问平台首个强制要求 Token Plan 的旗舰模型，没有按量付费选项。
Token Plan 个人版：
| 套餐 | 月费（预览期价） | Credits / 月 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Lite | ¥19.50 / 月起 | 7,000 | 基础档，可同时跑 1-2 个 agent |
| Essential | ¥39.50 / 月起 | 25,500 | 主力档 |
预览期限时折扣，原价更高。此外有全模型通享低至 4.5 折的节省计划。
API 接入（OpenAI 兼容）：
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="你的 DASHSCOPE_API_KEY",
base_url="https://maas.qianwenaiapi.com/compatible-mode/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen4-max-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "用动态规划解决最长递增子序列，给出时间复杂度分析"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)编程工具内使用 ：支持 Claude Code、Cursor、Qwen Code、Qoder、OpenClaw 等主流 AI 编程和 agent 工具，在 /connect 或模型选择里选 Token Plan 即可。
缓存命中折扣：上下文缓存命中时，输入费用按原价的 1/10 计费（千问平台通用规则）。
夜间折扣：22:00-08:00（UTC+8）调用 qwen3.8-max / qwen3.8-flash 有额外折扣，但 Qwen4-Max-Preview 的夜间折扣规则预览期内未公布。
五、免费怎么薅：Token Plan 预览期限时折扣
预览期：2026 年 11 月 11 日 10:00 至 2026 年 11 月 25 日 24:00（UTC+8）
免费路径一：千问 App 免费额度
千问 App（移动端 + 网页端）对所有用户开放免费额度，包含 Qwen4-Max-Preview 的体验权限。不需要 API Key，直接在对话里选模型即可。适合纯试玩场景。
免费路径二：Token Plan 新用户首月
Token Plan 个人版新用户可享限时折扣------Lite 套餐 ¥19.50 / 月起、Essential 套餐 ¥39.50 / 月起，原价更高。如果只是想跑一两周测试，买最低档的 Lite 套餐（7,000 Credits / 月），跑两周后取消即可。注意个人版目前不支持取消，订阅到期后自动停服，重新购买原 API Key 继续生效。
免费路径三：阿里云百炼双十一活动
阿里云百炼平台 2026 年双十一期间 Token Plan 折扣 + 节省计划低至 4.5 折，适合已经在百炼上有账号的用户叠加优惠。
注意事项：
- Token Plan 个人版仅限交互式使用（编程工具内的 slash command、agent 调用），禁止自动化脚本、自建后端、非交互式批量调用
- Token Plan 新加坡区域部署，跨境数据传输------涉及合规场景先确认法务
- 一个账号只能订一个个人版 Token Plan
- 订阅到期后 API Key 自动失效，续费后原 Key 直接恢复
六、Qwen4-Max-Preview vs Qwen3.8-Max
| 维度 | Qwen4-Max-Preview | Qwen3.8-Max |
|---|---|---|
| 发布时间 | 2026.11.11 | 2026.08.03 |
| 架构 | Qwen4 架构（四大创新） | Qwen3.8 架构 |
| 注意力 | GDN + QSA 混合 | 传统注意力 |
| 残差 | 4 通道门控残差 | 单通道残差 |
| Embedding | N-gram Embedding | 传统 embedding |
| 优化器 | Muon | Adam 系列 |
| 上下文预填充加速 | 7.6 倍（同规模 Qwen3.8-Flash-Next 数据） | 基准 |
| 定价方式 | 仅 Token Plan | 按量付费 + Token Plan |
| 开源 | 未开源 | 已开源（2.4T-A95B） |
| 官方 benchmark | 未公布（Qwen4 在训练中，正式版数据待发布） | Terminal Bench 86.6、SWE-bench Pro 有数据 |
关键差异：Qwen4-Max-Preview 是架构全面升级但无开源、无官方 benchmark、仅 Token Plan 的预览版；Qwen3.8-Max 是架构稍旧但已开源、有 benchmark、支持按量付费的成熟版。对需要可复现实验或本地部署的团队，Qwen3.8-Max 仍是更稳妥的选择。
七、局限性（官方没说的部分）
| 局限 | 说明 |
|---|---|
| 官方 benchmark 未公布 | Qwen4 在训练中，所有现有 benchmark（Terminal Bench、SWE-bench 等）都是 Qwen3.8 系列的，Qwen4-Max-Preview 的实测表现只能靠开发者自己跑任务验证 |
| 未开源 | 只有 API 预览版，无本地权重，无法离线部署、无法微调，Qwen3.8-Max 已开源可本地跑 |
| 仅支持 Token Plan | 没有按量付费选项，最低 ¥19.50 / 月起的门槛；且仅限交互式使用，禁止自动化脚本 |
| 跨境数据 | Token Plan 新加坡部署，跨境传输------涉及合规的企业场景需确认法务 |
| 订阅不支持取消 | 个人版目前不能取消，只能等到期自动停服 |
| 总参数未公布 | 官方只说「旗舰」，未公布具体总参数和激活参数，参照 Qwen3.8-Max 的 2.4T / 95B 但不能等同 |
| 区域限制 | Token Plan 仅新加坡部署，部分地区访问可能有延迟 |
总结
| 场景 | 建议 | 理由 |
|---|---|---|
| 试玩体验 | 千问 App 免费额度 | 零门槛直接用 |
| 编程工具 / Agent | Token Plan Lite 档 | ¥19.50 / 月起，跑两周取消 |
| 生产关键路径 | 等正式版 | 预览版无 benchmark、参数未公布 |
| 本地部署 / 微调 | 用 Qwen3.8-Max | 已开源、2.4T-A95B 权重可下载 |
| 合规敏感 | 慎用 | Token Plan 跨境数据传输 |
核心结论：Qwen4-Max-Preview 是 2026 年下半年最重要的架构级更新------GDN + QSA 混合注意力把 1M 上下文预填充加速了 7.6 倍，门控残差、N-gram Embedding 和 Muon 优化器从训练到推理全链路升级。但它目前只是预览版：无开源、无官方 benchmark、仅 Token Plan、总参数未公布。对个人开发者，趁 11 月 25 日截止前用千问 App 免费额度或 Token Plan 最低档跑一轮自己的真实任务，比看任何评测都靠谱；对需要可复现实验的团队，Qwen3.8-Max 仍是更稳妥的选择。
参考链接
- 千问 AI 平台模型上架与更新日志（2026.11.11）：https://platform.qianwenai.com/docs/changelog/models
- Qwen3.8-Flash-Next 发布博客（Qwen4 架构预览）：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next
- Token Plan 个人版文档：https://docs.qwencloud.com/token-plan/personal/token-plan-personal-overview
- QwenCloud API 定价页：https://www.qwencloud.com/pricing/api
- WEEL 日文站 Qwen4-Max 详解（确认发布时间与预览期）：https://weel.co.jp/media/tech/qwen4-max/
觉得有用？点赞 + 收藏 + 关注，并留你最关心的内容，后续考虑持续跟进更多相关内容。
声明：资源可能存在第三方来源，若有侵权请联系删除！