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title: "Qwen とは？料金・性能・Qwen3.8-Max のスペックを解説 - ai-garage"
description: "Qwen（Alibaba）の料金・得意なこと・注意点・最新バージョンをまとめて解説。Qwen3.8-Max は API 入力 $2 / 出力 $6、コンテキスト 1M トークン。比較ページ・関連ニュース・一次ソース付き。"
source: https://ai-garage.jp/models/qwen/
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🧩 オープンソース  Alibaba

# Qwenとは？

Alibaba 製の高性能モデル群。旗艦は2026年8月に正式リリースされた Qwen3.8-Max で、手元で動く Qwen3.8-27B まで一通り揃う。

⚡ 基本情報

## Qwen の基本データ

| 提供元 | Alibaba |
| --- | --- |
| カテゴリ | [🧩 オープンソース](https://ai-garage.jp/categories/opensource/) |
| 最新バージョン | Qwen3.8-Max-0902（2026-09-02 API 更新版・$2/$6 据え置き）／ Qwen3.8-Max（2026-08-03 正式リリース・総2.4兆パラメータ MoE）／ Qwen3.8-Flash-Next（2026-08-26 オープンウェイト公開・Qwen4 設計の先行版・Qwen Community License 1.0。API 製品版は Qwen3.8-Flash $0.15/$0.47）／ Qwen3.8-27B（2026-08-15 オープンウェイト公開・Apache 2.0）／ Qwen3.7 Max（従来の旗艦）／ Qwen3.7 Plus（安価マルチモーダル） |
| 料金 | 2026年8月3日に正式リリースされた Qwen3.8-Max は $2.00/$6.00 per MTok（context 1M）。廉価版 Qwen3.8-Flash（Flash-Next の製品版）は $0.15/$0.47（国際版・context 1M、2026-09-10 確認）。前世代の旗艦 Qwen3.7 Max は $2.50/$7.50、安価マルチモーダル版 Qwen3.7 Plus は $0.32/$1.28（いずれも Alibaba Cloud Model Studio）。オープンウェイト版は無料で、2026年8月15日0時（日本時間）に公開された Qwen3.8-27B が Apache 2.0（BF16 約51.7GB／FP8 約28.7GB）。旗艦の Qwen3.8-Max の重みも公開されているが、そちらは独自の `qwen3.8-max` ライセンス。2026年9月2日に QwenCloud の API へ登場した更新版 Qwen3.8-Max-0902 も $2.00/$6.00 で据え置き（キャッシュ命中時の入力は明示キャッシュ $0.17／暗黙キャッシュ $0.25）。定額プラン「Token Plan 個人版」は月39元／139元／499元の3段階で、プレビュー期間中は Qwen3.8-Max のクレジット消費が1/10（夜間は1/50）に抑えられていた（正式リリース後もこの優遇が続くかは公表されていない） |
| はじめて度 | ★★☆☆☆  2 / 5 |
| 公式サイト | [https://qwen.ai](https://qwen.ai) |

最新バージョンの公開日: 2026-09-02  ページ情報の確認日: 2026-10-09

◎ 得意なこと

## Qwen は何が得意？

- ◎ 日本語含む多言語が得意
- ◎ 現行旗艦 Qwen3.8-Max は $2.00/$6.00（2026-09-02 の更新版 Qwen3.8-Max-0902 も据え置き）、前世代 Qwen3.7 Max は $2.50/$7.50 と frontier 級では安い部類
- ◎ コーディングとエージェント（PC操作・ターミナル作業）に強く、コンテキストは 1M tokens
- ◎ 2026-09-02（日本時間。米国時間では 9-01 夜）に QwenCloud の API で提供が始まった Qwen3.8-Max-0902 は、コーディングと Cowork 向けに追加学習した更新版（2.4T・1M コンテキスト）
- ◎ オープンウェイト版は Qwen3.8-27B（2026-08-15 公開・Apache 2.0・約278億パラメータ・画像/動画対応）まで揃い、安価マルチモーダル版（3.7 Plus）もある
- ◎ Qwen4 世代の設計を先取りした Qwen3.8-Flash-Next（2026-08-26 公開）もオープンウェイト。総125B に 51B の N-gram 埋め込みが付き、1トークンあたり動くのは 6B のマルチモーダル MoE。ライセンスは Apache 2.0 ではなく Qwen Community License 1.0

△ 注意点

## 使う前に知っておきたいこと

- △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
- △ 旗艦 Qwen3.8-Max の重みも公開されているが、ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の `qwen3.8-max`。Apache 2.0 なのは小型の Qwen3.8-27B のほう（Qwen3.8-Flash-Next も Apache 2.0 ではなく Qwen Community License 1.0）
- △ バージョンが 3.5 → 3.6 → 3.7 → 3.8 と小刻みに上がるので、単価やスペックの記述はすぐ古くなる（「Qwen 4」本体は 2026-09-22 に「学習中」と公式発表されたが、2026-10-09 時点で未公開。Qwen4 の設計を先取りしたのは 2026-08-26 公開の Qwen3.8-Flash-Next）

💡 使いどころ 中華系 LLM では品質安定派。安くて強い。

📊 スペック

## Qwen のベンチマークと料金

公表されていない指標は「—」のままにしています（他モデルや旧バージョンの値では埋めません）。

| モデル | AA指数 | SWE-bench | HLE | GPQA | 入力 | 出力 | 文脈長 | 公開日 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Qwen3.8-Max | 45 | — | — | 92.6% | $2 | $6 | 1M | 2026-09-02 |
| Qwen3.8-Flash | 40 | — | — | — | $0.15 | $0.47 | 1M | 2026-08-26 |

入力・出力は100万トークンあたりの API 料金（USD）。文脈長は一度に読める量。 AA指数は第三者計測の Artificial Analysis Intelligence Index。

📝 編集部メモ

Qwen3.8-Max

Alibaba の現行フラッグシップ。2026年7月19日のプレビューを経て 8月3日に正式リリースされた、総2.4兆パラメータ（95B アクティブ）の MoE。9月2日にはその改良版スナップショット qwen3.8-max-0902（別名 qwen3.8-max-2026-09-02）が出て、Alibaba は9月5日に qwen3.8-max の呼び出し先を 0902 版へ切り替えると告知した（料金と一度に読める量は変わらない。改良点はコーディング、特に長い工程の開発、複数の道具を使うエージェント作業、図表や文書の読み取り）。本表の知能スコアはこの 0902 版の値。前世代 Qwen3.7 Max と違ってマルチモーダルに対応し、context は 1M、料金は $2.00/$6.00。公表ベンチ（8月3日版）は GPQA Diamond 92.6・Terminal-Bench 2.1 86.6・SWE-bench Pro 67.7。第三者機関 Artificial Analysis は 0902 版を「Qwen3.8 Max」として測っており、AA Intelligence Index は 45（v4.3.2・2026-09-23 確認）。8月3日版は同じ指標で 40 で、同社では旧版扱いになった。本表の SWE-bench Verified・MMLU・AIME は公式・第三者とも数値を出しておらず「—」（SWE-bench Pro は名前が似ているだけの別のテストなので流用しません）。前世代 Qwen3.7 Max（2026-05-19・$1.25/$3.75・SWE-bench Verified 80.4・GPQA 92.4・知能は v4.3 で 30）も引き続き提供されており、SWE-bench Verified の実測値が要るならそちらが参考になる。重みは 2026年8月12日 19:24 JST（HF 上のファイル最終更新）に公開済み＝`Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` と FP8 版、ModelScope も同名。ただし公開されたのは8月3日版の重みで、本表の知能スコア 45 の 0902 版は API だけで使える（Hugging Face の Qwen 公式に 0902 版のリポジトリは無い・2026-10-09 確認）。案内の同日11時 JST からは遅れて公開された。ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の `qwen3.8-max`、モデルカードの context 記載は 262,144（最大 1,010,000 まで拡張可）で AA 表記の 1M とは条件が異なる。小型の Qwen3.8-27B は 2026年8月15日 0:00 JST（HF 上のファイル最終更新）に公開され、こちらはライセンスが商用可の Apache 2.0＝`Qwen/Qwen3.8-27B`（BF16・約51.7GB）と FP8 版（約28.7GB）、ModelScope も同名。約278億パラメータ・画像/動画対応・context 262,144（最大 1,000,000）で、Qwen 公表値は SWE-bench Pro 61.7・LiveCodeBench v6 90.3・GPQA Diamond 89.2・HLE 30.8（比較対象の Claude Opus 4.6 Max は 53.4 / 88.8 / 91.3 / 40.0）。手元のパソコンで動かすオープンウェイトが要るならこの 27B が受け皿。中国製のため業務利用時は規約確認を。なお本表の context 100万トークンはホスト版 API の窓のほうで、上記のモデルカード既定 262,144 とは条件が違う。入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。

Qwen3.8-Flash

Alibaba の廉価版で、旗艦 Qwen3.8-Max の下に付くグレード（Alibaba Cloud Model Studio の API モデル名は qwen3.8-flash）。 重みを公開したオープン版 Qwen3.8-Flash-Next（2026-08-26 公開・Hugging Face のリポジトリ作成は 8/24）を製品化したもので、 Alibaba 自身が「次の Qwen4 を支える設計の先行版」と位置づけています。 総パラメータ1,250億のうち実際に動くのは60億の専門家分業型（MoE）で、テキスト・画像・動画を入力できます。 一度に読める量は API 版が100万トークン（入力の上限 991,808・出力の上限 131,072。オープン版は素の状態で 262,144、 YaRN という引き伸ばし手法で100万まで）。考える機能（thinking）はオン・オフを選べます（2026-09-10 に公式ドキュメントで確認）。 【料金】本表の $0.15 / $0.47 は Alibaba Cloud Model Studio の国際版（シンガポール）の値で、入力100万トークンまでの段（2026-09-10 に公式料金ページで確認）。 中国版（北京）は $0.113 / $0.382、Alibaba Cloud の発表記事では「1元 / 3元（$0.16 / $0.47）」と書かれています。 GLM-5.3-Flash（$0.15 / $0.50）とほぼ同額で、出力が3セント安いぶんブレンド料金（入力3:出力1）は $0.23 です（本表では 2026-09-22 公開の GPT-6 Luna が $0.10 / $0.50・ブレンド $0.20 で、これより安くなりました）。 【性能】第三者測定の Artificial Analysis Intelligence Index は 40（v4.3.2・2026-09-23 確認）で、料金が約13倍の旗艦 Qwen3.8-Max（45・$2/$6）より5ポイント低い位置です（2026-09-10 の v4.3 では旗艦も 40 で同点でしたが、AA の Qwen3.8-Max のページが 9月2日版に差し替わって 45 になりました）。 SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公式・第三者とも数値を公表しておらず本表では「—」 （Alibaba が挙げているのは SWE-bench Pro・CoWorkBench・Toolathlon Verified・MathVision・AndroidWorld・ERQA で 「DeepSeek-V4-Flash や Claude Opus 4.6 と競合する」という相対表現のみ）。 【重み】オープン版 Qwen3.8-Flash-Next は Qwen Community License 1.0（商用利用は条件つき）で Hugging Face に公開されています。 中国製のため業務利用は規約とデータの取り扱いを確認してください。

⚖️ 比較

## Qwen と他のモデル、どっちがいい？

[Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick  料金・性能を横並びで比較 →](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-llama/)[Qwen3.8-Max vs Mistral Large 4  料金・性能を横並びで比較 →](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-mistral/)[Qwen3.8-Max vs Gemini 3.5 Flash-Lite  料金・性能を横並びで比較 →](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-gemini-flash-lite/)

[→ 全モデルの比較表を見る](https://ai-garage.jp/compare/) [→ 1対1で比べる](https://ai-garage.jp/vs/)

❓ FAQ

## Qwen についてよくある質問

Q. Qwen の料金は？

A. Qwen（提供元 Alibaba）の料金は「2026年8月3日に正式リリースされた Qwen3.8-Max は $2.00/$6.00 per MTok（context 1M）。廉価版 Qwen3.8-Flash（Flash-Next の製品版）は $0.15/$0.47（国際版・context 1M、2026-09-10 確認）。前世代の旗艦 Qwen3.7 Max は $2.50/$7.50、安価マルチモーダル版 Qwen3.7 Plus は $0.32/$1.28（いずれも Alibaba Cloud Model Studio）。オープンウェイト版は無料で、2026年8月15日0時（日本時間）に公開された Qwen3.8-27B が Apache 2.0（BF16 約51.7GB／FP8 約28.7GB）。旗艦の Qwen3.8-Max の重みも公開されているが、そちらは独自の `qwen3.8-max` ライセンス。2026年9月2日に QwenCloud の API へ登場した更新版 Qwen3.8-Max-0902 も $2.00/$6.00 で据え置き（キャッシュ命中時の入力は明示キャッシュ $0.17／暗黙キャッシュ $0.25）。定額プラン「Token Plan 個人版」は月39元／139元／499元の3段階で、プレビュー期間中は Qwen3.8-Max のクレジット消費が1/10（夜間は1/50）に抑えられていた（正式リリース後もこの優遇が続くかは公表されていない）」です。API を直接使う場合、Qwen3.8-Max は100万トークンあたり入力 $2 / 出力 $6 です。

Q. Qwen の最新モデルは？

A. Qwen3.8-Max-0902（2026-09-02 API 更新版・$2/$6 据え置き）／ Qwen3.8-Max（2026-08-03 正式リリース・総2.4兆パラメータ MoE）／ Qwen3.8-Flash-Next（2026-08-26 オープンウェイト公開・Qwen4 設計の先行版・Qwen Community License 1.0。API 製品版は Qwen3.8-Flash $0.15/$0.47）／ Qwen3.8-27B（2026-08-15 オープンウェイト公開・Apache 2.0）／ Qwen3.7 Max（従来の旗艦）／ Qwen3.7 Plus（安価マルチモーダル）です。この版が出た（または直近で大きく動いた）のは 2026-09-02 です。

Q. Qwen は何が得意？

A. Alibaba 製の高性能モデル群。旗艦は2026年8月に正式リリースされた Qwen3.8-Max で、手元で動く Qwen3.8-27B まで一通り揃う。 具体的には、日本語含む多言語が得意／現行旗艦 Qwen3.8-Max は $2.00/$6.00（2026-09-02 の更新版 Qwen3.8-Max-0902 も据え置き）、前世代 Qwen3.7 Max は $2.50/$7.50 と frontier 級では安い部類／コーディングとエージェント（PC操作・ターミナル作業）に強く、コンテキストは 1M tokens——といった点が強みです。

Q. Qwen の弱点・注意点は？

A. 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を。旗艦 Qwen3.8-Max の重みも公開されているが、ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の `qwen3.8-max`。Apache 2.0 なのは小型の Qwen3.8-27B のほう（Qwen3.8-Flash-Next も Apache 2.0 ではなく Qwen Community License 1.0）。バージョンが 3.5 → 3.6 → 3.7 → 3.8 と小刻みに上がるので、単価やスペックの記述はすぐ古くなる（「Qwen 4」本体は 2026-09-22 に「学習中」と公式発表されたが、2026-10-09 時点で未公開。Qwen4 の設計を先取りしたのは 2026-08-26 公開の Qwen3.8-Flash-Next）。用途がここに当たる場合は、他のモデルと併用するのが現実的です。

Q. Qwen3.8-Max のベンチマークスコアは？

A. 第三者計測の Artificial Analysis Intelligence Index は 45です（2026-09-02 公開時点の掲載値）。各社が公表していない指標は当サイトでは「—」のままにしており、他モデルや旧バージョンの値で埋めることはしていません。

Q. Qwen は無料で使える？

A. 料金体系は「2026年8月3日に正式リリースされた Qwen3.8-Max は $2.00/$6.00 per MTok（context 1M）。廉価版 Qwen3.8-Flash（Flash-Next の製品版）は $0.15/$0.47（国際版・context 1M、2026-09-10 確認）。前世代の旗艦 Qwen3.7 Max は $2.50/$7.50、安価マルチモーダル版 Qwen3.7 Plus は $0.32/$1.28（いずれも Alibaba Cloud Model Studio）。オープンウェイト版は無料で、2026年8月15日0時（日本時間）に公開された Qwen3.8-27B が Apache 2.0（BF16 約51.7GB／FP8 約28.7GB）。旗艦の Qwen3.8-Max の重みも公開されているが、そちらは独自の `qwen3.8-max` ライセンス。2026年9月2日に QwenCloud の API へ登場した更新版 Qwen3.8-Max-0902 も $2.00/$6.00 で据え置き（キャッシュ命中時の入力は明示キャッシュ $0.17／暗黙キャッシュ $0.25）。定額プラン「Token Plan 個人版」は月39元／139元／499元の3段階で、プレビュー期間中は Qwen3.8-Max のクレジット消費が1/10（夜間は1/50）に抑えられていた（正式リリース後もこの優遇が続くかは公表されていない）」です。無料枠の有無や条件は変更されることがあるので、最終確認は公式サイト（https://qwen.ai）でお願いします。

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📚 関連用語

[オープンウェイト](https://ai-garage.jp/glossary/open-weight/)[オンプレ（自社運用）](https://ai-garage.jp/glossary/on-premise/)[量子化](https://ai-garage.jp/glossary/quantization/)

📎 SOURCES

## 一次ソース

- [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B（Qwen3.8-Max のオープンウェイト・独自 qwen3.8-max ライセンス）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B)
- [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-27B（オープンウェイト公式リポジトリ・Apache 2.0／2026-08-15 公開）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B)
- [→ Alibaba Qwen 公式 X：Qwen3.8-Max-0902 発表（2026-09-02・$2/$6 据え置き・QwenCloud API）](https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2094968708288680276)
- [→ Hugging Face API：Qwen の Flash-Next リポジトリ一覧（Qwen3.8-Flash-Next / -FP8・ライセンス名 qwen-community-1.0）](https://huggingface.co/api/models?author=Qwen&search=Flash-Next)
- [→ Artificial Analysis：Qwen3.7 Max](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-7-max)
- [→ MarkTechPost：Qwen3.8-Max 正式リリース（ベンチマーク表・料金 $2.00/$6.00・2026-08-03）](https://www.marktechpost.com/2026/08/03/alibaba-qwen-releases-qwen3-8-max/)
- [→ MarkTechPost：Qwen3.8-Max プレビュー（2026-07-19）](https://www.marktechpost.com/2026/07/19/alibaba-previews-qwen3-8-max-a-2-4-trillion-parameter-multimodal-model-days-after-moonshots-kimi-k3-open-weight-launch/)
- [→ Qwen Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen)
- [→ Alibaba Cloud Model Studio](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio)
- [→ Artificial Analysis：Qwen3.8 Max（0902）（Intelligence Index v4.3.2 で 45・2026-09-23 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-max)
- [→ Artificial Analysis：Qwen3.8 Max（8月3日版・v4.3.2 で 40・旧版扱い）](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-max-0803)
- [→ Alibaba Cloud Model Studio：Newly released models（Qwen3.8-Max-0902 は qwen3.8-max の改良版スナップショット）](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/newly-released-models)
- [→ Alibaba Cloud：qwen3.8-max の呼び出し先を 0902 版へ切り替える告知（2026-09-05 10:00 UTC+8 予定・料金据え置き）](https://www.alibabacloud.com/en/notice/model_studio_update_notice_for_qwen38max_models_863?_p_lc=1)
- [→ llm-stats：Qwen3.7 Max（前世代の SWE-bench Verified 80.4）](https://llm-stats.com/models/qwen3.7-max)
- [→ Alibaba Cloud Model Studio：qwen3.8-flash モデル情報（context 1M・入力上限 991,808・出力上限 131,072・thinking 対応・画像/動画/テキスト入力・2026-09-10 確認）](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen3-8-flash)
- [→ Alibaba Cloud Model Studio：料金表（qwen3.8-flash シンガポール $0.15/$0.47・北京 $0.113/$0.382・2026-09-10 確認）](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing)
- [→ Alibaba Cloud 公式ブログ：Qwen3.8-Flash 発表（2026-08-27・1元/3元＝$0.16/$0.47・125B/6B active・Qwen4 設計の先行版）](https://www.alibabacloud.com/blog/alibaba-releases-qwen3-8-flash-with-innovative-model-architecture-delivering-optimal-price-performance_603503)
- [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-Flash-Next（オープン版の公式モデルカード・Qwen Community License 1.0・262,144 native／1M extensible・画像/動画/テキスト入力）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next)
- [→ Artificial Analysis：Qwen3.8-Flash-Next（Intelligence Index v4.3.2 で 40・$0.15/$0.47・2026-09-23 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-flash-next)
- [→ MarkTechPost：Qwen3.8-Flash-Next 公開（2026-08-26・125B マルチモーダル MoE・6B active）](https://www.marktechpost.com/2026/08/26/alibabas-qwen-team-releases-qwen3-8-flash-next-a-125b-multimodal-moe-with-6b-active-parameters-previewing-the-qwen4-architecture/)

オープンソース の他のモデル

[DeepSeek](https://ai-garage.jp/models/deepseek/)[Kimi](https://ai-garage.jp/models/kimi/)[Llama](https://ai-garage.jp/models/llama/)[Mistral](https://ai-garage.jp/models/mistral/)[GLM](https://ai-garage.jp/models/glm/)

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