--- title: "Alibaba「Qwen3.8-Max」が8月3日に正式リリース！総2.4兆パラメータ… | AIニュース - ai-garage" description: "Alibaba の旗艦 Qwen3.8-Max が8月3日に正式リリースされたよ。Terminal-Bench 2.1 は86.6で Claude Fable 5（84.6）超え。でも SWE-bench Pro は67.7で Fable 5（80.0）に届かず、FrontierSWE も差があるんだ。" source: https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-max-preview/ --- News 2026年7月20日 最終更新 2026/8/15 # Alibaba「Qwen3.8-Max」が8月3日に正式リリース！総2.4兆パラメータ、Terminal-Bench 2.1 は86.6で Fable 5 超え・SWE-bench Pro は67.7で届かず Alibaba の旗艦 Qwen3.8-Max が8月3日に正式リリースされたよ。Terminal-Bench 2.1 は86.6で Claude Fable 5（84.6）超え。でも SWE-bench Pro は67.7で Fable 5（80.0）に届かず、FrontierSWE も差があるんだ。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#Alibaba](https://ai-garage.jp/tags/Alibaba/)[#Qwen](https://ai-garage.jp/tags/Qwen/)[#Qwen3.8](https://ai-garage.jp/tags/Qwen3.8/) この記事の要点 - 2026年7月19日にプレビュー公開された Qwen3.8-Max が、8月3日に正式リリース。総2.4兆パラメータの専門家分業型（MoE）で、テキスト・画像・動画・文書を扱えるよ。 - 公表されたベンチマークは Terminal-Bench 2.1 が86.6で Claude Fable 5（84.6）超え。ただし GPT-5.6 Sol（88.8）には届いていないよ。 - ソフトウェア開発系は差が残っていて、SWE-bench Pro は67.7（Fable 5 は80.0）、FrontierSWE は73.5（同88.8）。DeepSWE 1.1 は56.6で、前世代 Qwen3.7-Max の21.6から大きく伸びたよ。 - 重み（オープンウェイト）は公開されたよ。案内の2026年8月12日11時（日本時間）からは遅れて、Hugging Face 上のファイルの最終更新は同日19時24分（日本時間）。`Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` と FP8 版の2本で、ModelScope にも出ているよ。 - ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の `qwen3.8-max`。BF16 版は分割ファイル213本という大きさで、公式は SGLang・vLLM・TokenSpeed のような専用の実行環境を薦めているんだ。小型の Qwen3.8-27B は2026年8月15日0時（日本時間）に公開され、こちらのライセンスは商用利用できる Apache 2.0 だよ。 > **【2026年8月15日 追記】** **小型の「Qwen3.8-27B」も公開されたよ。** Hugging Face 上のファイル最終更新は**2026年8月15日0時00分**（日本時間）。`Qwen/Qwen3.8-27B`（約51.7GB）と `Qwen/Qwen3.8-27B-FP8`（約28.7GB）、ModelScope にも同じ名前で出ているんだ。**ライセンスは Max の独自ライセンスと違って、商用利用できる Apache 2.0** だよ。詳しくは [Qwen3.8-27B の記事](https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-27b-open-weights/) を見てね。 > > **【2026年8月13日 追記】** **重み（オープンウェイト）が公開されたよ！** 置き場は Hugging Face の `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` と、軽くした `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8` の2本。ModelScope にも同じ名前で出ているよ。案内されていた公開時刻は「8月12日11時（日本時間）」で、ぼくが同日19時に見たときはまだ無かったんだけど、Hugging Face 上のファイルの最終更新は**同日19時24分**（日本時間）。**案内から8時間ほど遅れて出た**みたいだね。ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の **`qwen3.8-max`** だよ。いっぽう**小型の「Qwen3.8-27B」は、8月13日時点ではまだ公開されていなかった**よ（**その後、8月15日0時に公開された**。上の追記を見てね）。 > > **【2026年8月12日 追記】** （公開前の記録として残しておくね）重みの公開は「8月12日11時（日本時間）」と案内されていたけど、その時刻を過ぎた同日19時の時点では、Hugging Face の Qwen 公式アカウントにも ModelScope にも Qwen3.8 系のファイル置き場は見当たらなかったよ。「Qwen3.8-27B」という名前の置き場を第三者が作っている例はあったけど、中身は説明書きだけの空っぽだったんだ。 > **【2026年8月4日 追記】** この記事はもともと7月19日のプレビュー公開を扱ったものだよ。**その後、2026年8月3日に Qwen3.8-Max が正式リリースされ、保留にしていたベンチマークの数字も公表された**んだ。約束どおり、公表された数字で「Fable 5 に次ぐ2位」という自称を検証して、この記事を全面的に更新したよ。 やっほー、ぼくてんびん丸！中国のオープン勢がまた動いたよ。今度は Alibaba（アリババ）の Qwen チーム。結論からいくね。 ## 結論：Qwen3.8-Max が正式リリース、数字が出そろった（2026年8月3日） - **2026年7月19日にプレビュー公開**された Alibaba の次期旗艦「**Qwen3.8-Max**」が、**8月3日に正式リリース**されたよ。総パラメータ数は**2.4兆**（2.4T）の**専門家分業型**（MoE）で、テキスト・画像・動画・文書を扱う**マルチモーダル**モデルなんだ。 - プレビューのときは「**Fable 5 に次ぐ2位**」という Alibaba の**自称**しかなくて、ぼくは「数字が出るまで保留」と書いていた。**その数字がようやく出た**よ。 - 結果は**まだら模様**。**Terminal-Bench 2.1 は86.6で Claude Fable 5（84.6）超え**。でも**SWE-bench Pro は67.7で Fable 5（80.0）に届かない**んだ。 - **重み（オープンウェイト）は公開された**よ。案内の「8月12日11時（日本時間）」からは遅れて、Hugging Face 上のファイルの最終更新は**同日19時24分**（日本時間）。置き場は `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` と FP8 版の2本で、ModelScope にも出ているんだ。**ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の `qwen3.8-max`**。いっぽう**小型の Qwen3.8-27B も8月15日0時（日本時間）に公開**されて、そちらは**商用利用できる Apache 2.0** だよ（→ [Qwen3.8-27B の記事](https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-27b-open-weights/)）。 - そして名前はやっぱり「**3.8**」。ネットで待たれている「Qwen 4」ではないよ（→ [「Qwen 4」はまだ？の整理はこちら](https://ai-garage.jp/news/qwen-4-release-status/)）。 ## 公表されたベンチマーク：どこで勝って、どこで負けたか 2026年8月3日に公表された主な数値がこれだよ。**Qwen3.8-Max が勝っている行と負けている行が混ざっている**のがポイント。 | ベンチマーク | Qwen3.8-Max | 比較対象 | | --- | --- | --- | | **Terminal-Bench 2.1**（端末での作業） | **86.6** | Claude Fable 5: 84.6 ／ Claude Opus 4.8: 84.6 ／ GPT-5.6 Sol: **88.8** | | **SWE-bench Pro**（実務のコード修正） | **67.7** | Claude Fable 5: **80.0** | | **FrontierSWE** | **73.5** | Claude Fable 5: **88.8** | | **DeepSWE 1.1** | **56.6** | 前世代 Qwen3.7-Max: 21.6 | | **GPQA Diamond**（大学院レベルの科学問題） | **92.6** | 前世代 Qwen3.7-Max: 92.4 | | **OSWorld-Verified**（パソコン操作） | 86.1 | — | | **Parametric CAD Bench** | 91.5 | — | | **OmniDocBench 1.5**（文書の読み取り） | 92.1 | — | ![Qwen3.8-Max の公表ベンチマークと Claude Fable 5・GPT-5.6 Sol との比較。Terminal-Bench 2.1 は86.6で上回るが、SWE-bench Pro と FrontierSWE では下回る](https://ai-garage.jp/images/article-figures/qwen-3-8-max-preview-1.webp) ## 「Fable 5 に次ぐ2位」は本当だったの？ ぼくの答えは「**部分的にだけ当たった**」だよ。 **当たっている部分：** **Terminal-Bench 2.1 の86.6**は、Claude Fable 5（84.6）と Claude Opus 4.8（84.6）の両方を上回っている。端末の中でコマンドを打って作業を進めるタイプの仕事では、確かに最上位グループに食い込んだんだ。 **当たっていない部分：** 同じ Terminal-Bench 2.1 でも **GPT-5.6 Sol（88.8）には負けている**。だからこのベンチに限っても「2位」ではなく3位グループなんだ。そして**ソフトウェア開発の評価では差がはっきり残っている**よ。 - **SWE-bench Pro：67.7 対 Fable 5 の80.0**（12.3ポイント差） - **FrontierSWE：73.5 対 Fable 5 の88.8**（15.3ポイント差） ITmedia は「SWE-bench Pro では GPT-5.6 Sol を上回った」と報じているんだけど、**Fable 5 との比較では下回っている**。つまり「一部のベンチで一部の相手に勝った」というのが実際のところで、**総合で2位、とは言い切れない**というのがぼくの読み方だよ。 一方で**素直にすごいと思うのは伸び幅**。**DeepSWE 1.1 が前世代の21.6から56.6**へ、ひと世代で35ポイントも上がっているんだ。GPQA Diamond は92.4 → 92.6でほぼ横ばいだから、**知識の量ではなく「手を動かして開発する力」に集中して伸ばした**世代だと分かるね。 ## わかっていること／まだのこと（更新版） | 項目 | 内容 | 確度 | | --- | --- | --- | | プレビュー公開日 | 2026年7月19日 | 確定 | | 正式リリース日 | **2026年8月3日** | 確定 | | 総パラメータ数 | 約2.4兆（2.4T）の専門家分業型（MoE） | Alibaba 発表 | | モダリティ | テキスト・画像・動画・文書のマルチモーダル | 発表ベース | | 互換性 | OpenAI / Anthropic のプロトコル互換 | 発表ベース | | **各種ベンチ** | **公表済み**（上の表） | **Alibaba 公表値** | | オープンウェイト（Max） | **公開済み**。Hugging Face `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` と FP8 版、ModelScope。ファイル最終更新は2026年8月12日19時24分（日本時間）で、案内の11時から遅れて公開 | 実物を確認 | | ライセンス | 独自の **`qwen3.8-max`**（Apache 2.0 ではない） | モデルカード記載 | | 一度に読める量（コンテキスト） | 262,144トークン（設定を変えれば最大1,010,000まで） | モデルカード記載 | | オープンウェイト（27B） | **2026年8月15日0時（日本時間）に公開** | `Qwen/Qwen3.8-27B`・FP8 版／Apache 2.0 | | 第三者による独立検証 | Artificial Analysis / LMArena などの測定はこれから | — | ひとつ注意しておくね。**表の数字は Alibaba が自社で公表したもの**で、Artificial Analysis のような第三者が同じ条件で測り直した値ではないんだ。モデルを出した会社の自己申告だから、**独立した測定が出てきたときに数字が動く可能性はある**よ。そこは引き続き見ておくね。 ## 中国オープン勢、7〜8月の連続攻勢 面白いのは、この動きが**単発じゃない**こと。 - **7月16日**：Moonshot AI が **Kimi K3**（総2.8兆パラメータ・オープンウェイト）を公開（→ [Kimi K3 まとめ](https://ai-garage.jp/news/kimi-k3-release-status/)） - **7月19日**：Alibaba が **Qwen3.8-Max**（総2.4兆パラメータ）をプレビュー - **8月3日**：Alibaba が **Qwen3.8-Max を正式リリース**、重みも「来週」公開予定と告知（のちに **8月12日11時**（日本時間）と案内された） - **8月12日**：案内された公開時刻（11時）には出てこなかったけれど、**同日19時24分（日本時間・ファイルの最終更新時刻）に重みが公開**された - **8月15日**：**小型の Qwen3.8-27B も0時00分（日本時間）に公開**。`Qwen/Qwen3.8-27B` と FP8 版で、**ライセンスは商用可の Apache 2.0** だよ Kimi K3 は7月27日に実際に重みを公開している。**「巨大 × オープン寄り」で存在感を出す**のが、いまの中国勢の共通戦略に見えるね。DeepSeek もこの系譜。オープンモデル全体の動きは [オープンソースAIの深掘り解説](https://ai-garage.jp/categories/opensource/) にまとめてるよ。 ## 「今すぐ確実に使いたい」なら？Qwen3.7 Max / Plus Qwen3.8-Max の重みは公開されたけど、**総2.4兆パラメータで分割ファイル213本という大きさ**なので、ふつうのパソコンで動かすものではないんだ。手元で動かしたい人や、料金がはっきりしている選択肢がほしい人には、**Qwen3.7 系**が引き続き答えだよ。 - **Qwen3.7 Max**（2026年5月・旗艦）：テキスト特化・クローズド。**SWE-Bench Verified 80.4／GPQA Diamond 92.4**、コンテキスト100万トークン、料金は **$1.25 / $3.75**（100万トークンあたり）と、フロンティア級としては破格の安さ。ぼくの [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) でも上位に入る「安くて強い」枠だよ。 - **Qwen3.7 Plus**（2026年6月）：**マルチモーダル**（画像入力対応）で **$0.32 / $1.28** とさらに安価。画面を読んで操作するようなエージェント用途に向いてる。 - **手元のパソコンで動かしたい**（オープンウェイト） なら、**Qwen3.8-27B** が候補になったよ。**2026年8月15日0時（日本時間）に公開**されて、**ライセンスは商用利用できる Apache 2.0**、容量は BF16 が約51.7GB・FP8 が約28.7GB なんだ（→ [Qwen3.8-27B の記事](https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-27b-open-weights/)）。Qwen3.8-Max の重みも出ているけれど、上に書いたとおりサーバー向けの大きさだよ。 なお、Qwen3.8-Max を月額で使う方法は [Token Plan 個人版の中身](https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-token-plan-price-guide/) にまとめてあるよ。横並びで見たい人は [AIモデル比較表](https://ai-garage.jp/compare/) や [コスパマトリクス](https://ai-garage.jp/matrix/) をどうぞ。 ## まとめ - **2026年8月3日、Qwen3.8-Max が正式リリース**。7月19日のプレビューで保留になっていた**ベンチマークの数字が公表された** - **Terminal-Bench 2.1 は86.6で Claude Fable 5（84.6）超え**。ただし **GPT-5.6 Sol（88.8）には届かない** - **SWE-bench Pro は67.7（Fable 5 は80.0）、FrontierSWE は73.5（同88.8）** と、ソフトウェア開発の評価では差が残る。「Fable 5 に次ぐ2位」は**部分的にだけ当たった** - **DeepSWE 1.1 は21.6 → 56.6** とひと世代で35ポイント上昇。知識より「開発する力」を伸ばした世代 - **重みは公開済み**。案内の8月12日11時（日本時間）から遅れて、同日19時24分（ファイルの最終更新時刻）に `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` と FP8 版が出たよ。**ライセンスは独自の `qwen3.8-max`**。**小型の Qwen3.8-27B も8月15日0時（日本時間）に公開**され、そちらは**商用可の Apache 2.0** だよ - 表の数字はいずれも Alibaba の自己申告で、第三者の独立検証はこれから。名前もまだ「4」じゃないよ じゃあまたねー！月ごとの動きは [月次AIレポート](https://ai-garage.jp/reports/) でも追えるよ。 よくある質問 Q.Qwen3.8-Max はもう使える？ A.使えます。2026年7月19日にプレビュー公開され、8月3日に正式リリースされました。総2.4兆パラメータの専門家分業型（MoE）モデルで、公式ベンチマークも同日に公表されています。重み（オープンウェイト）も公開済みで、Hugging Face の `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B`（および FP8 版）と ModelScope からダウンロードできます。ライセンスは独自の `qwen3.8-max` です。 Q.Qwen3.8-Max のベンチマークのスコアは？ A.2026年8月3日に公表された主な数値は、Terminal-Bench 2.1 が86.6、SWE-bench Pro が67.7、FrontierSWE が73.5、DeepSWE 1.1 が56.6、GPQA Diamond が92.6、OSWorld-Verified が86.1、Parametric CAD Bench が91.5、OmniDocBench 1.5 が92.1 です。 Q.「Fable 5 に次ぐ2位」は本当だった？ A.部分的にだけ当たりました。Terminal-Bench 2.1 では86.6で Claude Fable 5（84.6）と Claude Opus 4.8（84.6）を上回りましたが、GPT-5.6 Sol（88.8）には届いていません。SWE-bench Pro は67.7で Fable 5 の80.0、FrontierSWE は73.5で同88.8に及ばず、ソフトウェア開発の評価では差が残っています。 Q.これが「Qwen 4」なの？ A.いいえ。名前は「Qwen3.8-Max」で、「Qwen 4」ではありません。Qwen は 3 系のなかで 3.5 → 3.6 → 3.7 → 3.8 と刻んでいて、まだ整数の世代は上がっていません。 Q.Qwen3.8-Max のオープンウェイトはいつ公開された？どこでダウンロードできる？ A.公開されています。案内は2026年8月12日11時（日本時間）でしたが実際はそれより遅れ、Hugging Face 上のファイルの最終更新時刻は同日19時24分（日本時間）です。置き場は Hugging Face の `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B`（BF16）と `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8`（FP8 量子化版）の2本で、ModelScope にも同じ名前で出ています。ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の `qwen3.8-max` です。BF16 版は分割ファイル213本という規模なので、公式は SGLang・vLLM・TokenSpeed のような専用の実行環境を薦めています。 Q.Qwen3.8-27B のオープンウェイトは公開された？ A.公開されました。Hugging Face 上のファイル最終更新時刻は2026年8月15日0時00分（日本時間）で、置き場は `Qwen/Qwen3.8-27B`（BF16・約51.7GB）と `Qwen/Qwen3.8-27B-FP8`（約28.7GB）、ModelScope にも同名で出ています。ライセンスは Qwen3.8-Max の独自ライセンスと違い、商用利用できる Apache 2.0 です。詳しくは [Qwen3.8-27B の記事](/news/qwen-3-8-27b-open-weights/) にまとめています。 Q.Qwen3.8-Max と現行の Qwen3.7 Max はどう違う？ A.Qwen3.8-Max は総2.4兆パラメータのマルチモーダル（テキスト・画像・動画・文書）で、GPQA Diamond は92.6、DeepSWE 1.1 は56.6。Qwen3.7 Max は2026年5月公開のテキスト特化・クローズド版で、SWE-Bench Verified 80.4、GPQA Diamond 92.4、コンテキスト100万トークン、料金は100万トークンあたり $1.25 / $3.75 です。DeepSWE 1.1 は21.6から56.6へと世代間で大きく伸びました。 参考・一次ソース - [→ MarkTechPost：Alibaba Qwen Releases Qwen3.8-Max（正式リリース・ベンチマーク表／2026-08-03）](https://www.marktechpost.com/2026/08/03/alibaba-qwen-releases-qwen3-8-max/) - [→ ITmedia AI＋：「Qwen3.8-Max」登場、オープン化は「来週」 一部「Fable 5」「GPT-5.6 Sol」超えの性能うたう（2026-08-03）](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2608/03/2000000353/) - [→ PC Watch：一部 Fable 5 超え「Qwen3.8-Max」8月12日ダウンロード可能に！Qwen3.8-27Bも順次（オープンウェイト公開日時）](https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2131347.html) - [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B（オープンウェイト公式リポジトリ。BF16・ライセンス qwen3.8-max・コンテキスト262,144）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B) - [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8（FP8 量子化版の公式リポジトリ）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8) - [→ 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/) - [→ Artificial Analysis：Qwen3.7 Max（現行旗艦のスペック）](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-7-max) - [→ MarkTechPost：Kimi K3（数日前のオープンウェイト公開）](https://www.marktechpost.com/2026/07/16/moonshot-ai-releases-kimi-k3-a-2-8-trillion-parameter-open-moe-model-with-kimi-delta-attention-and-1m-context/) - [→ llm-stats：Qwen3.7 Max](https://llm-stats.com/models/qwen3.7-max) ⚖️ この2つを比べる Kimi K3 vs DeepSeek V4.1-Flash Moonshot AI 知能スコア 44 料金 $3 / $15 DeepSeek 知能スコア 39 料金 $0.15 / $0.6 料金・性能を横並びで比較 → いま比較表に載っている版どうしの比較です。知能スコアは第三者機関 Artificial Analysis の測定値、料金は API の100万トークンあたりの入力 / 出力（米ドル）。 この記事に出てきた用語・モデル 用語をやさしく解説 [モデル](https://ai-garage.jp/glossary/model/)[AIエージェント](https://ai-garage.jp/glossary/agent/)[Mixture of Experts（MoE）](https://ai-garage.jp/glossary/mixture-of-experts/)[オープンウェイト](https://ai-garage.jp/glossary/open-weight/)[パラメータ](https://ai-garage.jp/glossary/parameter/)[トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/) 関連 AI モデル [Qwen](https://ai-garage.jp/models/qwen/)[Kimi](https://ai-garage.jp/models/kimi/)[DeepSeek](https://ai-garage.jp/models/deepseek/) まとめて読む このテーマの動きは、時系列で1ページに整理しています。 - [Anthropic の2026年まとめ →](https://ai-garage.jp/column/anthropic-2026-timeline/) この記事をシェア [Xでシェア](https://twitter.com/intent/tweet?text=Alibaba%E3%80%8CQwen3.8-Max%E3%80%8D%E3%81%8C8%E6%9C%883%E6%97%A5%E3%81%AB%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E3%83%AA%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%B9%EF%BC%81%E7%B7%8F2.4%E5%85%86%E3%83%91%E3%83%A9%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%80%81Terminal-Bench%202.1%20%E3%81%AF86.6%E3%81%A7%20Fable%205%20%E8%B6%85%E3%81%88%E3%83%BBSWE-bench%20Pro%20%E3%81%AF67.7%E3%81%A7%E5%B1%8A%E3%81%8B%E3%81%9A%20%7C%20ai-garage&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fqwen-3-8-max-preview%2F) [はてなブックマークに追加](https://b.hatena.ne.jp/add?mode=confirm&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fqwen-3-8-max-preview%2F) 引用文は「『タイトル』 - ai-garage.jp URL」の形でコピーされます。出典として URL を残したまま貼れます。 関連記事 [![Qwen3.8-27B のウェイト公開！Apache 2.0で商用可、性能と必要な容量](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/qwen-3-8-27b-open-weights-card.webp)2026/8/15Qwen3.8-27B のウェイト公開！Apache 2.0で商用可、性能と必要な容量](https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-27b-open-weights/)[![「Qwen 4」はまだ出てない【2026年10月時点】主力は Qwen3.8-Max・いつ出る？](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/qwen-4-release-status-card.webp)2026/7/6「Qwen 4」はまだ出てない【2026年10月時点】主力は Qwen3.8-Max・いつ出る？](https://ai-garage.jp/news/qwen-4-release-status/)[![Qwen3.8-Max が月18ドル「Token Plan 個人版」の中身【2026年10月】](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/qwen-3-8-token-plan-price-guide-card.webp)2026/7/29Qwen3.8-Max が月18ドル「Token Plan 個人版」の中身【2026年10月】](https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-token-plan-price-guide/)[![国産オープンLLM「LLM-jp-4 33B」公開！商用可・必要容量66GB・性能はどこまで](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/llm-jp-4-33b-open-weights-card.webp)2026/8/20国産オープンLLM「LLM-jp-4 33B」公開！商用可・必要容量66GB・性能はどこまで](https://ai-garage.jp/news/llm-jp-4-33b-open-weights/) 執筆 Seiya Yagashiro（編集長） 公開・更新 公開 2026/7/20 / 最終更新 2026/8/15 この記事は AI（Claude / ChatGPT）の支援を受けて作成し、編集長による事実確認を経て公開しています。 誤りを発見した方は [@tenbin_maru](https://x.com/tenbin_maru) のDMまでご連絡ください。 詳しい編集方針は [編集方針](https://ai-garage.jp/editorial-policy/) ページをご覧ください。