---
title: "Claude Opus 5.5 vs Claude Fable 5.1 どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage"
description: "総合知能（AA Index）は Claude Opus 5.5 58 対 Claude Fable 5.1 53 で Claude Opus 5.5 がやや優位。用途しだいで逆転する差。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。"
source: https://ai-garage.jp/vs/claude-vs-fable-5/
---
VS COMPARISON

# Claude Opus 5.5 vs Claude Fable 5.1

Anthropic

## Claude Opus 5.5

Opus 5.5 ／ 2026-09-22

「Fable 5.1 並みの力で、お値段は Opus 5 より2割安。迷ったらまずこれ」

VS

Anthropic

## Claude Fable 5.1

Fable 5.1 ／ 2026-09-01

「お値段は本表トップ（GPT-6 Astra と同額）だから、Opus 5.5 でも足りない本当に難しい仕事だけに使いたいね」

編集部の総合判定

総合知能（AA Index）は Claude Opus 5.5 58 対 Claude Fable 5.1 53 で Claude Opus 5.5 がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち：Claude Opus 5.5 2 / Claude Fable 5.1 0 料金で安い項目：Claude Opus 5.5 2 / Claude Fable 5.1 0 データ最終更新：2026-10-17（編集部集計）

同じシリーズの別グレードで比べる

[Claude Opus 5.5 vs Claude Sonnet 5.5 →](https://ai-garage.jp/vs/claude-vs-claude-sonnet/)[Claude Sonnet 5.5 vs Claude Fable 5.1 →](https://ai-garage.jp/vs/claude-sonnet-vs-fable-5/)

WHICH ONE

## こんな人はどっち？

### こんな人は Claude Opus 5.5

- ✓ API 料金を抑えたい人（入力$4/出力$20）
- ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 68 対 55）

### こんな人は Claude Fable 5.1

- ✓ 「長い文書をまとめるのが得意（1M tokens context）」を重視する人
- ✓ 「コード生成・修正の精度が高い（SWE-Bench で常時トップ争い）」を重視する人

SPECS

## 仕様の比較

| 項目 | Claude Opus 5.5 | Claude Fable 5.1 |
| --- | --- | --- |
| バージョン | Opus 5.5 | Fable 5.1 |
| 公開日 | 2026-09-22 | 2026-09-01 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $4 安い | $10 |
| 出力料金 $/1M | $20 安い | $50 |
| 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](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 68 勝ち | 55 |

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 Opus 5.5

58

勝ち

Claude Fable 5.1

53

最難関試験（HLE）

Claude Opus 5.5

64.4%

勝ち

Claude Fable 5.1

60.9%

※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/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](https://ai-garage.jp/glossary/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](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)調べ。

### Claude Opus 5.5

X評判スコア 96 ／100（n=29）

ポジ 26 ／  ネガ 1 ／ 中立 2

👍 精度・体感が良い

👍 動画・演出作成優秀

👎 AI特有のミス

### Claude Fable 5.1

X評判スコア 85 ／100（n=25）

ポジ 17 ／  ネガ 3 ／ 中立 5

👍 仮想ドラフト作成の詳細さ

👍 コーディング業務の自律実行

👎 相性悪い

👎 手際が悪い

※ 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](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)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 Opus 5.5

2026-09-22 公開の Anthropic 主力モデル（API は claude-opus-5-5）。新しい「Claude 5.5 ファミリー」の1本目で、Anthropic は「ほとんどの仕事で Claude Fable 5.1 と同じ水準の力を出し、動かす費用は Opus 5 より40%安い」と説明している。公式ドキュメントの案内も「迷ったらまず Opus 5.5。重い推論や長時間の自動作業、Opus 5.5 の高い設定でも足りないときは Fable 5.1」に変わった。料金は入力$4／出力$20で、前世代 Opus 5（$5／$25）より20%安く、最上位 Fable 5.1（$10／$50）の4割。読み込んだ内容の使い回し（キャッシュ読み込み）は$0.20で、Opus 5 の$0.50 から60%下がった。まとめて後回しで処理する Batch は半額の$2／$10、速さ重視の Fast モード（Claude API 限定の試験提供）は$8／$40。「40%安い」は Anthropic 自身が既定の設定・典型的な作業で測った値で、単価の2割減に、1つの仕事で使うトークンの減少が重なった結果。あわせて既定の考える量（effort）は Opus 5 の high から medium に下がっている。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 58（v4.3.2・max 設定。安全装置が働いたときに別モデルへ切り替わる既定の状態で測定／2026-09-23 確認）で、同社のリーダーボード168モデル中1位、本表でも最高（2026-09-23 時点）。ただし max 設定では評価用の課題一式で2億6000万トークンを書いており（中央値は8800万）、1課題あたりの費用は$5.98。Humanity's Last Exam は 64.4%（ツールなし。ツールありは 67.7%。公式システムカードの値）。SWE-bench Verified は Anthropic が Opus 5.5 では公表しておらず本表では「—」（前世代 Opus 5 の 96.0% は流用しません）。代わりに公表されたのは、より難しい別テストの SWE-bench Pro の 89.9%（Opus 5 は 79.2%、Fable 5.1 は 81.2%）。ほかの公式値は、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 66.4%（xhigh 設定。max では 64.8%。Fable 5.1 は 55.8%、GPT-6 Astra は 57.9%）、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 81.8%（部分点あり。厳しめ判定は 48.7%）、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1846。一方、科学研究の自動化（Terminal-Bench-Science 0.1 で 58.7% 対 64.6%）と業務自動化（AutomationBench で 40.0% 対 41.4%）は GPT-6 Astra が上。ARC Prize 財団の検証では ARC-AGI-2 が 91.67%（max）。GPQA・MMLU・AIME は公式未公表のため「—」。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。じっくり考えるモードは常時オンで切れない。サイバーセキュリティ・生物・能力の抜き取り（蒸留）対策の安全装置は Fable 5.1 と同じ種類で、サイバー関連の作業の多くは Claude Opus 4.8 へ、生物学などの一部作業は Claude Opus 5 へ自動で切り替わる。前世代 Opus 5 は公式ドキュメントで旧世代（Legacy）扱いになったがまだ使え、提供終了は 2027-07-24 より前にはならない（Opus 5.5 自身は 2027-09-22 より前にはならない）。「Claude 5.5 ファミリー」の2本目の Claude Sonnet 5.5 は 2026-09-28 に公開され（$2／$10・AA 56）、Claude Haiku 5.5 も 2026-10-07 に公開された（10万トークン以下の依頼で入力$0.10／出力$0.50、超える依頼は$0.50／$2.50。2026-10-09 確認）。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つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる）。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う（2026-09-23 に公式ドキュメントで確認）。

### Claude Fable 5.1

2026-09-01 公開の Anthropic 最上位モデル（API は claude-fable-5-1）。公式の位置づけは「重い考えごとと、長時間ひとりで進める作業向け」で、2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 を高めの設定で試してもまだ足りないときに使う想定（公式ドキュメントは、迷ったらまず Opus 5.5 を使うよう案内している）。料金は前の Fable 5 と同じ $10/$50 のままで、読み込んだ内容の使い回し料金だけが $1 → $0.25（75%減）に下がった。Anthropic は「ふだんの作業でおよそ25%、AI が自分で手を動かす作業ではおよそ45%、費用が下がる」としている。Humanity's Last Exam（幅広い分野の難問テスト）は 60.9%（ツールなし。ツールありは 65.0%）で、前の Fable 5 の 57.8% と Claude Opus 5 の 56.3% を上回った（本表では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 の 64.4% が上）。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 53（v4.3.2・max 設定・2026-09-23 確認）で、AA 全体のランキングでは204モデル中5位（2026-10-09 確認。上位4つは Claude Opus 5.5 の max・xhigh・high と Claude Sonnet 5.5 の max の各設定で、本表の Opus 5.5 行は max の 58）。GPT-6 Astra も同じ 53 で、前世代の Opus 5 は 51。2026-09-08 の v4.3 では Fable 5.1 が130モデル中1位だった。SWE-bench Verified は Anthropic も第三者もまだ数値を出していないため本表では「—」（前の Fable 5 の 95.0% は流用しません）。公式が出したのはエージェント系・実務系のベンチで、Terminal-Bench 4.0 が 55.8%（Fable 5 は 42.0%）、Terminal-Bench-Science 0.1 が 52.6%（同 24.7%）、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 77.9%／厳しめ判定 41.7%（同 72.9%／36.1%）、事務作業の AutomationBench が 31.4%（同 17.1%）、コーディング支援の CursorBench 3.2.0 が 73.4%（同 70.5%）、知識仕事の GDPval-AA v2 が 1853（同 1723）。MMLU・GPQA・AIME は公式未公表。じっくり考えるモードは常時オンで、考える量の既定は5段階中 high。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。提供終了は 2027-09-01 より前にはならないと案内されている。姉妹モデルの Claude Mythos 5.1 は中身が同じで、サイバーセキュリティと生命科学の用途に限って制限をゆるめたもの（米国の認定を受けた組織だけが使えるため本表には載せていません）。前の Fable 5（2026-06-09 公開・SWE-bench Verified 95.0%・AA は v4.3 で 50）は公式ドキュメントで旧世代（Legacy）扱いになった（提供終了は 2027-06-09 より前にはならない）。Fable 5 は公開直後の 6-12 に米政府の輸出管理指令で全ユーザー停止となり、6-30 の規制解除を経て 7-1 にグローバル復帰（日本からは 7-2）した経緯がある。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つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる）。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う（2026-09-02 に公式ドキュメントで確認）。

PROS & CONS

## 強み・弱み

### Claude Opus 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 →

### Claude Fable 5.1

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 →

USE CASES

## 用途別のおすすめ

Claude Opus 5.5 か Claude Fable 5.1 を取り上げてるタスク 7件

[メール・チャットの返信を書く     Claude Opus 5.5（一押し）    Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[会議を要約する     Claude Opus 5.5（一押し）    Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#meeting-summary)[論文・資料を読み込ませる     Claude Opus 5.5    Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/picks/#paper-survey)[ブログ記事・レポートを書く     Claude Opus 5.5（一押し）    Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#long-write)[翻訳する     Claude Opus 5.5（一押し）    Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[営業メール・マーケコピーを作る     Claude Opus 5.5（一押し）    Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#email-marketing)[文章を校正・推敲する     Claude Opus 5.5（一押し）    Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#proofread)

PRIMARY SOURCES

## 一次ソース

Claude Opus 5.5

- [→ Anthropic：Introducing Claude Opus 5.5（2026-09-22・公式ベンチ表・料金・安全装置）](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)
- [→ Anthropic：Claude Opus 5.5 システムカード（Table 8.1.A：SWE-bench Pro 89.9%・HLE ツールなし 64.4%／ツールあり 67.7%）](https://anthropic.com/claude-opus-5-5-system-card)
- [→ Anthropic 公式ドキュメント：Claude Opus 5.5 overview（公開日・料金・仕様・提供終了の目安）](https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5-5/overview)
- [→ Anthropic 公式ドキュメント：What's new in Claude Opus 5.5（既定の effort は medium・そのままだと動かなくなる変更4つ）](https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5-5/whats-new-opus-5-5)
- [→ Anthropic Models Overview（最新ラインナップ。Opus 5 は旧世代扱い）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview)
- [→ Anthropic API 料金（$4 / $20 per MTok・キャッシュ読み込み $0.20）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)
- [→ Artificial Analysis：Claude Opus 5.5（Intelligence Index v4.3.2 で 58・リーダーボード204モデル中1位・max 設定・2026-10-09 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/claude-opus-5-5)
- [→ ARC Prize：リーダーボード（Claude Opus 5.5 の ARC-AGI-2 91.67%・max）](https://arcprize.org/leaderboard)
- [→ Anthropic 公式ドキュメント：Claude Opus 5 overview（旧世代扱い・提供終了は 2027-07-24 より前にはならない）](https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5/overview)
- [→ Anthropic：コンテキストウィンドウの仕様（1Mは入力と出力を合わせた枠）](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-windows)

Claude Fable 5.1

- [→ Anthropic：Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1 発表（2026-09-01・公式ベンチ一覧）](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1)
- [→ Anthropic Models Overview（claude-fable-5-1・$10/$50・context 1M・知識カットオフ 2026-06）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview)
- [→ Anthropic 公式ドキュメント：Claude Fable 5.1 overview](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-1/overview)
- [→ Artificial Analysis：Claude Fable 5.1（Intelligence Index v4.3.2 で 53・204モデル中5位・max 設定・2026-10-09 確認。v4.3 では130モデル中1位）](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1)
- [→ Anthropic API 料金（$10 / $50 per MTok・キャッシュ読み込み $0.25）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)
- [→ Anthropic 公式ドキュメント：Claude Fable 5 overview（Legacy 扱い）](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5/overview)
- [→ Anthropic：Claude Fable 5 / Mythos 5 発表（2026-06-09）](https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5)
- [→ Anthropic：Fable 5 提供再開（2026-06-30）](https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5)
- [→ Anthropic：コンテキストウィンドウの仕様（1Mは入力と出力を合わせた枠）](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-windows)

FAQ

## よくある質問

Q. Claude Opus 5.5 と Claude Fable 5.1、結局どっちがいい？

A. AA Intelligence Index は Claude Opus 5.5 58 対 Claude Fable 5.1 53 で Claude Opus 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 Opus 5.5 と Claude Fable 5.1、料金が安いのはどっち？

A. 入力料金は Claude Opus 5.5 が $4／1M、Claude Fable 5.1 が $10／1M。出力料金は Claude Opus 5.5 が $20／1M、Claude Fable 5.1 が $50／1M です。入力・出力とも Claude Opus 5.5 の方が安く、コスト重視なら Claude Opus 5.5 が有利です。

Q. Claude Opus 5.5 と Claude Fable 5.1、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2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 Opus 5.5 58／Claude Fable 5.1 53）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 Opus 5.5 の勝ち数が多く（2／0）、総合的なベンチ性能では Claude Opus 5.5 が優勢です。

Q. Claude Opus 5.5 と Claude Fable 5.1、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 Opus 5.5 が 68、Claude Fable 5.1 が 55。「安くて賢い」バランスでは Claude Opus 5.5 が有利です。

Q. Claude Opus 5.5 と Claude Fable 5.1、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 Opus 5.5・Claude Fable 5.1 とも同程度（4／5）。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。

LABS

## Claude を実際に動かして計った記事

公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事

[![Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-opus-5-5-gemini-tts-card.webp)  2026-09-26  Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた  話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った  検証メモ   読み間違いテスト（3.8 Flash） 18.3 / 19  約40秒の読み上げにかかった時間 14.5秒  1分のナレーションの料金 約2.7円](https://ai-garage.jp/labs/opus-5-5-gemini-tts/)[![AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-contract-review-card.webp)  2026-09-26  AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか  落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した  検証メモ   わかりやすい落とし穴（12回） 120 / 120  気づきにくい落とし穴（12回） 114 / 120  法律の条番号の取り違え 24本中2本](https://ai-garage.jp/labs/contract-review/)[![Claude Fable 5.1 徹底検証](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-fable-5-1-card.webp)  2026-09-13  Claude Fable 5.1 徹底検証  「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか  検証メモ   価格（Fable 5 と同じ） $10 / $50  本人の5段階×11課題（55セル） 満点でないのは 8  low → max のトークン（簡単 / 難問 / さらに難問） 3.5倍 / 6.8倍 / 7.4倍](https://ai-garage.jp/labs/fable-5-1/)

[→ LABS の検証記事一覧を見る](https://ai-garage.jp/labs/)

RELATED

## もっと深く知る

### 関連ニュース

[DeepSeek V4.1 Flash 1017とは？料金そのままで賢く、作業代は半分以下  2026-10-17](https://ai-garage.jp/news/deepseek-v4-1-flash-1017/)[Anthropic の上場はいつ？11月説の根拠と、7〜9月期の売上・日本で買えるか  2026-10-15](https://ai-garage.jp/news/anthropic-ipo-when/)[Perplexity の料金はいくら？無料・Pro・Max の違いと円での値段  2026-10-15](https://ai-garage.jp/news/perplexity-pricing-plans/)[Gemini 4 Argon が一般公開！アプリはAI Pro以上、API料金は12月に倍  2026-10-14](https://ai-garage.jp/news/gemini-4-argon-available/)

### 関連トピック

[AIエージェント時代の本格幕開け  「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。](https://ai-garage.jp/topics/ai-agent-era/)[AIブラウザ／Computer Use — 「PCを触るAI」の普及期  Dia・Comet などの AI ブラウザがブラウザのUIを作り変え、ChatGPT agent や Claude の Computer Use はAIにPCを触らせる。](https://ai-garage.jp/topics/ai-browser-era/)[推論モデル革命  「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。](https://ai-garage.jp/topics/reasoning-revolution/)[MCP（Model Context Protocol）が業界標準に  AnthropicがOSSで公開した「AIに道具を渡す共通規格」が、業界全体に広がっている。](https://ai-garage.jp/topics/mcp-standard/)

OTHER COMPARISONS

## 他のペアも見る

[GPT-6 Astra  vs  GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-chatgpt/)[Kimi K3  vs  GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-chatgpt/)[Qwen3.8-Max  vs  Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-llama/)[Qwen3.8-Max  vs  Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-mistral/)[DeepSeek V4.1-Flash  vs  Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-llama/)[DeepSeek V4.1-Flash  vs  Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-mistral/)

[全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)