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VS COMPARISON

Claude Haiku 5.5 vs Qwen3.8-Flash

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Haiku 5.5 43 対 Qwen3.8-Flash 40 で Claude Haiku 5.5 がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち:Claude Haiku 5.5 1 / Qwen3.8-Flash 0 料金で安い項目:Claude Haiku 5.5 0 / Qwen3.8-Flash 0 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Claude Haiku 5.5

  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 84 対 80)
  • ✓ AI をはじめて使う人

こんな人は Qwen3.8-Flash

  • ✓ 「日本語含む多言語が得意」を重視する人
  • ✓ 「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」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Claude Haiku 5.5 Qwen3.8-Flash
バージョン Haiku 5.5 Qwen3.8-Flash(オープン版は Qwen3.8-Flash-Next・125B / 6B active)
公開日 2026-10-07 2026-08-26
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M $0.1 $0.15
出力料金 $/1M $0.5 $0.47
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 84 勝ち 80

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能(AA Intelligence Index)

Claude Haiku 5.5
43 勝ち
Qwen3.8-Flash
40

最難関試験(HLE)

Claude Haiku 5.5
45.9%
Qwen3.8-Flash
—

※ AA Intelligence Index(第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標)/ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)/ HLE(Humanity's Last Exam・最難関試験)

※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう?

ベンチマークとは別の軸として、直近7日(2026-10-12 〜 2026-10-19)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Claude Haiku 5.5

X評判スコア 95 /100(n=24)

ポジ 18 / ネガ 1 / 中立 5

👍 コストが大幅に安い

👍 定型・軽い作業に強い

👎 複雑タスクで精度低下

👎 記憶保持の弱さ

Qwen3.8-Flash

X評判スコア 85 /100(n=32)

ポジ 22 / ネガ 4 / 中立 6

👍 低VRAMで大規模モデル動く

👍 速度が速く実用的

👎 日本語能力が微妙

👎 安定性・クラッシュ

※ Grok(x_search)で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度(感想・活用報告・他モデル比較)から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア=ポジ÷(ポジ+ネガ)×100(判定5件未満は「—」)。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Claude Haiku 5.5

2026-10-07(米国時間)公開の Anthropic の軽量・低価格モデル(API は claude-haiku-5-5)。9月22日の Opus 5.5、9月28日の Sonnet 5.5 に続く「Claude 5.5 ファミリー」の3本目で、これで Opus・Sonnet・Haiku の3つが 5.5 にそろった。同日から Claude API・Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundry と Claude アプリで使える。料金はプロンプトの長さで2段階になり、10万トークン以下のリクエストは入力$0.10/出力$0.50、10万トークンを超えるリクエストは入力$0.50/出力$2.50(キャッシュ読み込みは$0.01、超過時$0.05)。本表の $0.10/$0.50 は10万トークン以下の単価。Claude の 4.6 以降のモデルは100万トークンまで同じ単価なので、長さで単価が変わるのは Haiku 5.5 だけ。前の Haiku 4.5($1/$5)から単価は1割になり、Anthropic は「Haiku 4.5 へのリクエストの9割が10万トークン以下だったので、平均で約75%安く動かせる」と説明している(同社の試算。新しい数え方で同じ文章が約30%多いトークンになる分も含めた値)。入力3:出力1の平均額 $0.20 は GPT-6 Luna と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、GPT-6 Luna は27万2千トークンまで同じ単価なので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 43(v4.3.2・max 設定/2026-10-09 確認)で、同じ平均額の GPT-6 Luna(38)を5点上回る。設定を下げると xhigh 41、high 38、medium 34、low 29。公式の値(システムカード Table 8.1.A、max 設定・5回平均)は、Humanity's Last Exam がツールなし 45.9%(Haiku 4.5 は 10.2%)・ツールあり 57.4%、より難しいコード修正の SWE-bench Pro が 64.8%(Sonnet 5.5 は 81.3%)、SWE-bench Multilingual が 83.7%(Haiku 4.5 は 67.4%)、パソコン操作の OSWorld 2.1(インターネットにつながない82課題)が 72.4%(Haiku 4.5 は 15.7%、GPT-6 Luna は 48.9%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1620(GPT-6 Luna は 1437)。発表ページでは、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 39.2%(Haiku 4.5 は 0.0%、GPT-6 Luna は 16.4%)。SWE-bench Verified・GPQA・MMLU・AIME は公表されていないため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。入力はテキストと画像。考える量(effort)の既定は medium で、考える機能(adaptive thinking)は既定でオン。Haiku 4.5 向けのコードはそのままでは動かないことがある(考える量をトークン数で指定する budget_tokens や、既定以外の temperature・top_p・top_k の指定がエラーになる)。前の Haiku 4.5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったが引き続き使え、終了の予告はまだ出ていない(2026-10-09 確認)。Haiku 5.5 自身の提供終了は 2027-10-07 より前にはならない。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠)。

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。

PROS & CONS

強み・弱み

Claude Haiku 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

Qwen3.8-Flash

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。

◎ 強み

  • ◎ 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

  • △ 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)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Claude Haiku 5.5 と Qwen3.8-Flash、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Claude Haiku 5.5 43 対 Qwen3.8-Flash 40 で Claude Haiku 5.5 がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。

Q. Claude Haiku 5.5 と Qwen3.8-Flash、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Claude Haiku 5.5 が $0.1/1M、Qwen3.8-Flash が $0.15/1M。出力料金は Claude Haiku 5.5 が $0.5/1M、Qwen3.8-Flash が $0.47/1M です。入力・出力とも料金はほぼ同水準です。

Q. Claude Haiku 5.5 と Qwen3.8-Flash、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index(Claude Haiku 5.5 43/Qwen3.8-Flash 40)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Claude Haiku 5.5 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Haiku 5.5 が優勢です。

Q. Claude Haiku 5.5 と Qwen3.8-Flash、コスパがいいのはどっち?

A. AIコスパ指数(第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標)は Claude Haiku 5.5 が 84、Qwen3.8-Flash が 80。「安くて賢い」バランスでは Claude Haiku 5.5 が有利です。

Q. Claude Haiku 5.5 と Qwen3.8-Flash、初心者にはどっちがおすすめ?

A. 初心者へのおすすめ度は Claude Haiku 5.5 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Haiku 5.5 から始めると迷いにくいです。

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