Thanawat Wongchai

Posted on Aug 3 • Originally published at apidog.com

เปรียบเทียบ Qwen 3.8 กับ Qwen 3.7 Max: มีอะไรเปลี่ยนไปบ้าง

Alibaba เปิดตัว Qwen 3.8-Max ในช่วงต้นเดือนสิงหาคม 2026 หากคุณใช้ qwen3.7-max ในระบบจริงอยู่ คำถามไม่ใช่แค่ว่าโมเดลใหม่ดีกว่าหรือไม่ แต่คือควรสลับตอนนี้ รอให้โปรโมชันหมด หรือปรับลดไปใช้รุ่น Plus เพื่อควบคุมต้นทุน Qwen 3.8-Max เพิ่มความสามารถด้าน agentic workflow, งานวิจัย และอินพุตภาพ พร้อมราคาปลีกที่ต่ำกว่าเดิม ขณะที่ Qwen 3.7-Max ยังมีส่วนลด 50% ซึ่งทำให้ราคาปัจจุบันต่ำกว่า 3.8-Max

ลองใช้ Apidog วันนี้

หากต้องการภาพรวมของโมเดลใหม่ ดู คำอธิบาย Qwen 3.8-Max ของเรา และดูพื้นหลังของรุ่นเดิมได้ที่ สิ่งที่ Qwen 3.7 นำเสนอ

ตัวเลข benchmark ในบทความนี้มาจากตารางของ Alibaba ใน โพสต์เปิดตัว Qwen 3.8 อย่างเป็นทางการ โมเดลทั้งสองถูกประเมินโดยผู้ขายรายเดียวกัน จึงเปรียบเทียบความต่างภายในตารางได้ค่อนข้างสอดคล้องกัน แต่ผลทดสอบอิสระยังรอการยืนยัน หลายงาน coding ใช้ Claude Code harness และบาง benchmark เป็นการทดสอบภายในของ Qwen

เวอร์ชันย่อ: เลือกอย่างไร

สิ่งที่เปลี่ยนไป	Qwen 3.7-Max	Qwen 3.8-Max
Terminal Bench 2.1	74.5	86.6
SWE-bench Pro	60.6	67.7
PaperBench	64.8	93.0
IFBench	79.1	82.8
GPQA Diamond	92.4	92.6
HLE	41.4	43.6
ราคาปลีกต่อ 1M โทเค็น	$2.5 รับ / $7.5 ส่ง	$2 รับ / $6 ส่ง
ราคาปัจจุบัน	$1.25 รับ / $3.75 ส่ง	$2 รับ / $6 ส่ง
อินพุตภาพ	ไม่รองรับ	รองรับ
สถาปัตยกรรมที่เปิดเผย	ไม่เปิดเผย	2.4T รวม, 95B active MoE
น้ำหนักโมเดลแบบเปิด	ไม่เคยประกาศ	สัญญาว่าจะเปิดตัว “สัปดาห์หน้า”
Context window	1M โทเค็น	1M โทเค็น

สรุปสำหรับทีมที่ต้องตัดสินใจเร็ว

เลือก Qwen 3.8-Max หากงานหลักคือ coding agent, terminal workflow, งานวิจัยหลายขั้นตอน หรือวิเคราะห์ภาพหน้าจอ
ใช้ Qwen 3.7-Max ต่อ หากงานส่วนใหญ่เป็น Q&A, สรุปข้อความ และงานทั่วไปที่คุณภาพเดิมเพียงพอ โดยต้องการใช้โปรโมชัน 50%
พิจารณา qwen3.7-plus หากเป็นงาน routine เช่น classification, extraction หรือสร้างข้อความตามเทมเพลต และต้นทุนสำคัญที่สุด

ความแตกต่างของ benchmark: จุดที่ควรทดสอบกับงานจริง

การเพิ่มประสิทธิภาพของ Qwen 3.8-Max กระจุกตัวในงานแบบ agentic: โมเดลต้องวางแผน ใช้เครื่องมือ ดำเนินการ และแก้ปัญหาด้วยตัวเองในหลายขั้นตอน

Terminal Bench 2.1: 74.5 → 86.6

เพิ่มขึ้น 12 คะแนนในงาน agent ที่ทำงานผ่านเทอร์มินัล Alibaba ระบุคะแนน Claude Opus 4.8 และ Fable 5 ที่ 84.6 ในตารางเดียวกัน ขณะที่ GPT-5.6 Sol อยู่ที่ 88.8

เหมาะกับการอัปเกรดเมื่อคุณทำงานแบบนี้

Agent เรียก shell commands
Workflow ที่ต้องแก้ไฟล์และตรวจผลลัพธ์ซ้ำ
Automation ที่ใช้เครื่องมือหลายตัวต่อเนื่องกัน

SWE-bench Pro: 60.6 → 67.7

เพิ่มขึ้น 7 คะแนนในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์จริง แต่ยังตาม Fable 5 ที่ 80.0 ตามตารางเดียวกัน

ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: หากคุณใช้โมเดลเพื่อแก้ issue, เขียน patch หรือทำ PR automation การอัปเกรดน่าจะช่วยได้ แต่ไม่ควรตัดสินใจจาก benchmark เพียงอย่างเดียว ให้รันชุด issue และ repository จริงของทีมคุณก่อน

PaperBench: 64.8 → 93.0

เพิ่มขึ้น 28 คะแนน เป็นความต่างที่ใหญ่ที่สุดในตาราง สำหรับงานทำซ้ำการวิจัย AI และเหตุผลเชิงเทคนิคหลายขั้นตอน

ควรทดสอบ 3.8-Max ทันที หากคุณมีงานต่อไปนี้

สรุปและวิเคราะห์เอกสารเทคนิคขนาดยาว
สร้างแผนทดลอง
เปรียบเทียบงานวิจัยหลายฉบับ
สร้าง reasoning chain สำหรับปัญหาวิทยาศาสตร์หรือวิศวกรรม

IFBench: 79.1 → 82.8

เพิ่มขึ้นเกือบ 4 คะแนนด้านการทำตามคำสั่ง โดย 3.7-Max ก็มีผลลัพธ์ที่แข็งแรงอยู่แล้วในชุดทดสอบนี้

GPQA Diamond: 92.4 → 92.6

แทบไม่เปลี่ยนแปลง หาก workload ของคุณเป็นคำถามเชิงความรู้หรือ reasoning ทางวิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษาเป็นหลัก การอัปเกรดอาจไม่ให้ผลต่างด้านคุณภาพที่ชัดเจน

HLE: 41.4 → 43.6

เพิ่มขึ้น 2 คะแนน แต่ยังตาม Fable 5 ที่ 53.3 และ GPT-5.6 Sol ที่ 47.2 ในตารางเดียวกัน

สำหรับรายละเอียด benchmark, harness และข้อจำกัดของการทดสอบ ดู การวิเคราะห์ผลการทดสอบ Qwen 3.8

สถาปัตยกรรม: Qwen 3.8-Max เปิดเผยข้อมูลมากขึ้น

Qwen 3.8-Max เป็นโมเดล mixture-of-experts (MoE) ที่มีพารามิเตอร์รวม 2.4T และมีพารามิเตอร์ active 95B ต่อ forward pass โดยสร้างบนสถาปัตยกรรม Qwen 3.5

อัตรา active อยู่ราว 4% ซึ่งสำคัญต่อการประเมินต้นทุนการให้บริการ: การคำนวณหลักอิงกับ 95B active parameters ไม่ใช่ 2.4T ทั้งหมด

Qwen 3.7-Max ไม่เคยเปิดเผยข้อมูลขนาดโมเดล, อัตรา active หรือการกำหนดค่า expert ในระดับเดียวกัน แต่สำหรับ 3.8-Max ข้อมูลระบุไว้ใน เอกสารโมเดล Model Studio และโพสต์เปิดตัว

สำหรับบริบทของโมเดล open-weight:

Kimi K3: 2.8T total parameters, 104B active parameters
Qwen 3.8-Max: 2.4T total parameters, 95B active parameters

Multimodal: ความสามารถใหม่ที่ 3.7-Max ไม่มี

Qwen 3.7-Max เป็นโมเดลข้อความเท่านั้น ขณะที่ Qwen 3.8-Max รับอินพุตภาพได้โดยตรง

Alibaba รายงานคะแนน multimodal ที่โดดเด่น ได้แก่:

MathVision: 95.2
LogicVista: 91.9
OSWorld-Verified: 86.1

ไม่มีคอลัมน์ Qwen 3.7-Max สำหรับตารางนี้ เพราะรุ่นเดิมไม่รองรับภาพ

ผลกระทบต่อ implementation

ก่อนหน้านี้คุณอาจต้องเรียก vision model แยกต่างหากสำหรับงาน เช่น:

วิเคราะห์ screenshot จากระบบ
อ่านเอกสารในรูปภาพ
ดึงข้อมูลจากกราฟและแผนภูมิ
UI automation ที่ต้องเข้าใจหน้าจอ

ด้วย Qwen 3.8-Max คุณสามารถรวมงานข้อความและภาพไว้ภายใต้ model ID เดียวได้ อย่างไรก็ตาม ความสามารถด้านวิดีโอและเอกสารยาวที่แสดงในโพสต์เปิดตัวไม่ควรถูกตีความว่าเป็นรูปแบบ API ใหม่โดยอัตโนมัติ ควรตรวจสอบเอกสาร API สำหรับ input type ที่ระบบของคุณต้องใช้

ราคา: 3.8-Max ถูกกว่าที่ราคาปลีก แต่ไม่ใช่ราคาปัจจุบัน

Qwen 3.8-Max เปิดตัวที่ $2 รับ / $6 ส่ง ต่อ 1M โทเค็น และเป็นอัตราคงที่ตลอด context window 1M

เทียบกับ Qwen 3.7-Max ที่ราคาปลีก $2.5 รับ / $7.5 ส่ง โมเดลใหม่จึงถูกกว่า 20%

แต่ Qwen 3.7-Max มีโปรโมชันลด 50% แบบจำกัดเวลา ทำให้ราคาปัจจุบันเป็น:

โมเดล	Input ต่อ 1M tokens	Output ต่อ 1M tokens
Qwen 3.7-Max ช่วงโปรโมชัน	$1.25	$3.75
Qwen 3.8-Max	$2.00	$6.00

ดังนั้น ณ ราคาปัจจุบัน Qwen 3.7-Max ถูกกว่า Qwen 3.8-Max ราว 38% รายละเอียดอัตราค่าบริการอยู่ที่ หน้า Model Studio pricing

วิธีประเมินต้นทุนก่อนสลับ

รวบรวมจำนวน input และ output tokens จากคำขอจริงในช่วง 7–30 วัน
แยก workload ตามประเภท เช่น Q&A, extraction, coding agent และ vision
รัน workload เดิมกับทั้งสองโมเดล
วัดคุณภาพ, latency และ token usage
คำนวณต้นทุนจาก output จริง ไม่ใช่แค่ prompt token

ระวังว่า Qwen 3.8-Max ตั้งค่าเริ่มต้นเป็น reasoning_effort: xhigh และคิดค่าโทเค็น “ความคิด” เป็น output tokens ต้นทุนต่อ request จึงอาจสูงกว่าที่คาดจาก prompt เพียงอย่างเดียว

ดูรายละเอียดเรื่อง cache และต้นทุนต่องานใน คู่มือราคา Qwen 3.8

หากรุ่น Max แพงเกินงบ qwen3.7-plus ที่ราคา $0.4 / $1.6 และมีส่วนลด 20% ในขณะนั้น อาจเพียงพอสำหรับงานทั่วไป ดูเกณฑ์เลือกได้จาก การเปรียบเทียบ Plus กับ Max

น้ำหนักโมเดลแบบเปิด: ปัจจัยสำหรับ procurement และ compliance

Qwen-Max รุ่นก่อนหน้าไม่เคยเปิดตัวน้ำหนักโมเดลแบบเปิด รวมถึง Qwen 3.7-Max

Qwen 3.8-Max แตกต่างออกไป โดยโพสต์เปิดตัวระบุว่าจะปล่อย weights บน Hugging Face และ ModelScope “สัปดาห์หน้า” หรือราววันที่ 10 สิงหาคม 2026

ณ วันที่เขียนต้นฉบับคือ 3 สิงหาคม 2026 weights ยังดาวน์โหลดไม่ได้ ดังนั้นให้ถือว่าเป็นคำมั่นสัญญา ไม่ใช่ความสามารถที่พร้อมใช้งานแล้ว

แม้น้ำหนักโมเดลจะเปิดเผย การโฮสต์โมเดล 2.4T parameters ด้วยตัวเองยังเป็นงานหลายโหนดและใช้ทรัพยากรสูง แม้ผ่านการ quantize แล้ว สำหรับทีมส่วนใหญ่ ผลกระทบที่เป็นจริงน่าจะเป็นตัวเลือกจากผู้ให้บริการโฮสต์ภายนอก มากกว่าการติดตั้งใน infrastructure ของทีมเอง

หาก open weights เป็นข้อกำหนดด้าน procurement, data governance หรือ compliance นี่อาจเป็นตัวตัดสินระหว่าง 3.7-Max และ 3.8-Max ได้โดยตรง

สิ่งที่ไม่เปลี่ยนแปลง

Context window: ทั้งคู่รองรับ 1M โทเค็น
ช่องทางเข้าถึง: ทั้งคู่ให้บริการผ่าน Alibaba Cloud Model Studio และ OpenAI-compatible endpoint
การย้ายระบบพื้นฐาน: เปลี่ยน model ID จาก qwen3.7-max เป็น qwen3.8-max
การควบคุม reasoning: Qwen 3.8-Max รองรับ reasoning_effort อย่างเป็นทางการ โดยมี xhigh, medium และ low รวมถึง enable_thinking และ preserve_thinking
Anthropic-compatible API: 3.8-Max เพิ่ม API surface ที่เข้ากันได้กับ Anthropic ซึ่งสามารถทดลองได้ผ่านเครื่องมืออย่าง Apidog หาก toolchain ของคุณรองรับ protocol นี้

วิธีทดสอบการสลับโมเดลก่อน deploy

อย่าตัดสินใจจาก benchmark ของผู้ขายเพียงอย่างเดียว ให้ทดสอบกับ prompts, tools และข้อมูลจริงของระบบคุณ

1. ทำให้ model ID เป็น environment variable

สำหรับ OpenAI-compatible endpoint ให้ย้ายชื่อโมเดลไปเป็นตัวแปร เช่น:

{
  "model": "{{model_id}}",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "{{prompt}}"
    }
  ]
}

จากนั้นสร้างสอง environment:

Environment: qwen-3.7
model_id=qwen3.7-max

Environment: qwen-3.8
model_id=qwen3.8-max

2. ระบุ reasoning ให้ชัดเจนสำหรับ 3.8-Max

เนื่องจาก 3.8-Max ใช้ xhigh เป็นค่าเริ่มต้น ให้ควบคุมพฤติกรรมและต้นทุนอย่างชัดเจน:

{
  "model": "qwen3.8-max",
  "reasoning_effort": "medium",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "วิเคราะห์ข้อผิดพลาดและเสนอ patch ที่เล็กที่สุด"
    }
  ]
}

เริ่มจาก medium หรือ low สำหรับงาน routine แล้วเปรียบเทียบกับ xhigh ในงานที่ต้องใช้ reasoning หนัก

3. สร้างชุดทดสอบจาก production prompts

เลือกตัวอย่างที่แทน workload จริง เช่น:

20 คำขอ Q&A หรือสรุปข้อความ
20 งาน extraction ที่มี expected schema
10 งาน coding หรือ debugging
10 งาน agent ที่เรียกใช้เครื่องมือ
งานภาพหน้าจอหรือเอกสาร หากคุณต้องการใช้ multimodal

เก็บผลลัพธ์ในรูปแบบที่ reviewer เปรียบเทียบได้โดยไม่รู้ว่า output มาจากโมเดลใด

4. วัดมากกว่าคุณภาพคำตอบ

สำหรับแต่ละ request ให้บันทึก:

Metric	เหตุผล
ความถูกต้อง	วัดผลตาม acceptance criteria ของระบบ
Format compliance	ตรวจ JSON, schema หรือคำสั่งที่ต้องทำตาม
Latency	สำคัญกับ API ที่ผู้ใช้รอผล
Input/output tokens	ใช้คำนวณต้นทุนจริง
Tool-call success rate	สำคัญกับ agentic workflow
Retry rate	บอกต้นทุนและความเสถียรที่ซ่อนอยู่

5. สลับ environment และรัน collection เดิม

ใน Apidog คุณสามารถชี้ collection เดียวไปยัง Model Studio endpoint แล้วสลับ environment ระหว่าง qwen3.7-max กับ qwen3.8-max ได้โดยไม่ต้องแก้ request ซ้ำ

แนวทางนี้ช่วยให้คุณเปรียบเทียบ output, latency และ token usage จาก workload เดียวกัน และนำ scenarios เดิมกลับมารันซ้ำได้เมื่อ Alibaba เปลี่ยนราคา ออกโมเดลอัปเดต หรือเมื่อโปรโมชันสิ้นสุดลง

ข้อแนะนำสุดท้าย

อัปเกรดเป็น Qwen 3.8-Max ตอนนี้ หากคุณต้องการ:

Agent ที่ทำงานกับ terminal หรือ tool calls
งานวิจัยและการวิเคราะห์หลายขั้นตอน
อินพุตภาพ เช่น screenshot, เอกสาร หรือกราฟ
ข้อมูลสถาปัตยกรรมที่ชัดเจนขึ้น
ทางเลือก open weights เมื่อเปิดตัวจริง

ใช้ Qwen 3.7-Max ต่อในช่วงโปรโมชัน หาก:

งานเป็น Q&A, summarization หรือ chat ทั่วไป
คุณภาพของ 3.7-Max เพียงพออยู่แล้ว
ต้นทุนต่อ token สำคัญกว่าความสามารถ multimodal และ agentic ที่เพิ่มขึ้น
คุณยอมรับความเสี่ยงที่โปรโมชันไม่มีวันสิ้นสุดประกาศชัดเจน

ลดระดับไปใช้ qwen3.7-plus หาก:

งานเป็น classification, extraction หรือ template generation
ไม่ต้องการ reasoning ระดับ Max
ต้องการลดต้นทุนให้มากที่สุด

ดูรายละเอียดของรุ่น Plus ได้ที่ Qwen 3.7-Plus

คำถามที่พบบ่อย

Qwen 3.8-Max ถูกกว่า Qwen 3.7-Max หรือไม่?

ที่ราคาปลีก ถูกกว่า: $2 / $6 เทียบกับ $2.5 / $7.5 ต่อ 1M โทเค็น

แต่ราคาปัจจุบันของ Qwen 3.7-Max ช่วงโปรโมชันคือ $1.25 / $3.75 ซึ่งถูกกว่า Qwen 3.8-Max ราว 38% โปรโมชันไม่มีวันสิ้นสุดที่เผยแพร่ไว้ ดูรายละเอียดได้ใน คู่มือราคา Qwen 3.8

ต้องเปลี่ยนโค้ดเพื่อสลับจาก `qwen3.7-max` เป็น `qwen3.8-max` หรือไม่?

สำหรับการใช้งานพื้นฐาน ไม่จำเป็น ทั้งคู่ใช้ OpenAI-compatible endpoint ของ Model Studio จึงเปลี่ยน model ID ได้โดยตรง

อย่างไรก็ตาม ควรตั้งค่า reasoning_effort อย่างชัดเจนสำหรับ 3.8-Max เพื่อควบคุมคุณภาพและต้นทุน และหากส่งรูปภาพ คุณต้องใช้รูปแบบ input สำหรับ image content ที่ API รองรับ

Qwen 3.7-Max มีน้ำหนักโมเดลแบบเปิดหรือไม่?

ไม่มี และ Alibaba ไม่เคยประกาศว่าจะเปิด weights ของ Qwen 3.7-Max

Qwen 3.8-Max เป็นรุ่น Max แรกที่มีคำมั่นว่าจะเปิด weights บน Hugging Face และ ModelScope ราววันที่ 10 สิงหาคม 2026 แต่ ณ วันที่ 3 สิงหาคม 2026 ยังดาวน์โหลดไม่ได้

Qwen 3.8-Max ดีกว่า Claude หรือ GPT แล้วหรือยัง?

ขึ้นอยู่กับประเภทงาน และผลที่อ้างอิงเป็นตัวเลขจาก Alibaba เอง

ในตารางของ Alibaba นั้น Qwen 3.8-Max นำ Claude Opus 4.8 และ Fable 5 บน Terminal Bench 2.1 และนำใน PaperBench กับ IFBench แต่ยังตาม Fable 5 บน SWE-bench Pro และตามโมเดลแนวหน้าบน HLE

ควรรอผลประเมินจากบุคคลที่สาม และทดสอบกับ workload ของคุณเองก่อนตัดสินใจย้าย production configuration

DEV Community

เปรียบเทียบ Qwen 3.8 กับ Qwen 3.7 Max: มีอะไรเปลี่ยนไปบ้าง

เวอร์ชันย่อ: เลือกอย่างไร

ความแตกต่างของ benchmark: จุดที่ควรทดสอบกับงานจริง

Terminal Bench 2.1: 74.5 → 86.6

SWE-bench Pro: 60.6 → 67.7

PaperBench: 64.8 → 93.0

IFBench: 79.1 → 82.8

GPQA Diamond: 92.4 → 92.6

HLE: 41.4 → 43.6

สถาปัตยกรรม: Qwen 3.8-Max เปิดเผยข้อมูลมากขึ้น

Multimodal: ความสามารถใหม่ที่ 3.7-Max ไม่มี

ผลกระทบต่อ implementation

ราคา: 3.8-Max ถูกกว่าที่ราคาปลีก แต่ไม่ใช่ราคาปัจจุบัน

วิธีประเมินต้นทุนก่อนสลับ

น้ำหนักโมเดลแบบเปิด: ปัจจัยสำหรับ procurement และ compliance

สิ่งที่ไม่เปลี่ยนแปลง

วิธีทดสอบการสลับโมเดลก่อน deploy

1. ทำให้ model ID เป็น environment variable

2. ระบุ reasoning ให้ชัดเจนสำหรับ 3.8-Max

3. สร้างชุดทดสอบจาก production prompts

4. วัดมากกว่าคุณภาพคำตอบ

5. สลับ environment และรัน collection เดิม

ข้อแนะนำสุดท้าย

คำถามที่พบบ่อย

Qwen 3.8-Max ถูกกว่า Qwen 3.7-Max หรือไม่?

ต้องเปลี่ยนโค้ดเพื่อสลับจาก `qwen3.7-max` เป็น `qwen3.8-max` หรือไม่?

Qwen 3.7-Max มีน้ำหนักโมเดลแบบเปิดหรือไม่?

Qwen 3.8-Max ดีกว่า Claude หรือ GPT แล้วหรือยัง?

Top comments (0)

เวอร์ชันย่อ: เลือกอย่างไร

ความแตกต่างของ benchmark: จุดที่ควรทดสอบกับงานจริง

Terminal Bench 2.1: 74.5 → 86.6

SWE-bench Pro: 60.6 → 67.7

PaperBench: 64.8 → 93.0

IFBench: 79.1 → 82.8

GPQA Diamond: 92.4 → 92.6

HLE: 41.4 → 43.6

สถาปัตยกรรม: Qwen 3.8-Max เปิดเผยข้อมูลมากขึ้น

Multimodal: ความสามารถใหม่ที่ 3.7-Max ไม่มี

ผลกระทบต่อ implementation

ราคา: 3.8-Max ถูกกว่าที่ราคาปลีก แต่ไม่ใช่ราคาปัจจุบัน

วิธีประเมินต้นทุนก่อนสลับ

น้ำหนักโมเดลแบบเปิด: ปัจจัยสำหรับ procurement และ compliance

สิ่งที่ไม่เปลี่ยนแปลง

วิธีทดสอบการสลับโมเดลก่อน deploy

1. ทำให้ model ID เป็น environment variable

2. ระบุ reasoning ให้ชัดเจนสำหรับ 3.8-Max

3. สร้างชุดทดสอบจาก production prompts

4. วัดมากกว่าคุณภาพคำตอบ

5. สลับ environment และรัน collection เดิม

ข้อแนะนำสุดท้าย

คำถามที่พบบ่อย

Qwen 3.8-Max ถูกกว่า Qwen 3.7-Max หรือไม่?

ต้องเปลี่ยนโค้ดเพื่อสลับจาก qwen3.7-max เป็น qwen3.8-max หรือไม่?

Qwen 3.7-Max มีน้ำหนักโมเดลแบบเปิดหรือไม่?

Qwen 3.8-Max ดีกว่า Claude หรือ GPT แล้วหรือยัง?

ต้องเปลี่ยนโค้ดเพื่อสลับจาก `qwen3.7-max` เป็น `qwen3.8-max` หรือไม่?