均衡 vs 尖峰
三軸平衡 69.0。軸向落差大，更適合專長路由而非一刀切。
專長尖兵CF-1.3reasoning
Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max 定位為「專長尖兵」：Cheese Index 68.7（#5）。相對群體在特定深度維度抬升明顯，適合對齊任務面後單點突破。場景上最貼近「長程任務」。
2026-08-21 快照。 Alibaba Cloud / Qwen Team · 5 路交叉訊號 · 最佳 Fit 長程任務 · Alibaba Cloud / Qwen Team
CHEESE INDEX
57.5#50
DEPTH
86.9
OPS
30.9
VALUE
8.71
BALANCE
63.7
CONSENSUS
63.7
Σ COST
$6.6
LATENCY
7167 ms
優勢訊號
- 專長「agent」相對群體抬升 +34.8。
- 場景 Fit 首選「長程任務」（63.3）。
- 深度複合 86.8，能力覆蓋面不只單一軸。
風險與缺口
- 尚無部署體感訊號，上線前請補延遲／吞吐實測。
深度雷達
實線＝本模型 · 虛線＝群體中位
芝士軸
coding
agent
horizon
場景 Fit
★ 長程任務
編碼代理
均衡穩健
生成原型
成本優先
關鍵取捨
專長對齊
相對群體在「agent」抬升 +34.8。任務面不匹配時，抬升無法兌換成產品價值。
部署體感
Ops30.9
Latency7167 ms
Throughput63.4
I / O$— / $—
體感中段或偏弱：可作批次／離線，或搭配更快的分流模型。
驗證清單
- 用 3–5 個自家真實任務（含失敗案例）跑 A/B，勿只看排行分數。
- 記錄延遲 p50／p95、錯誤率與單位任務成本，對齊 Ops／Value 敘事。
- 只把「agent」相關流量路由過來，避免通用聊天稀釋優勢。
- 上線後追 7 日指數波動與產品 KPI，決定是否留在短名單。
能力細節
gpqa ★
hle ★
coding ★
agent ★
knowledge
instruction ★
multimodal ★
reasoning ★