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VS COMPARISON

DeepSeek V4.1-Flash vs Qwen3.8-Flash

編集部の総合判定

総合性能は拮抗(AA Index 39 対 40)。用途と料金で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:DeepSeek V4.1-Flash 0 / Qwen3.8-Flash 0 料金で安い項目:DeepSeek V4.1-Flash 0 / Qwen3.8-Flash 1 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 DeepSeek V4.1-Flash

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「2026-10-17 の改良版 V4.1-Flash-1017 は、料金と大きさを変えずにテストの点を上げ、答えを短く・速くした(DeepSeek 公表の DeepSWE v1.1 は 74.2 → 77.0、1課題あたりの費用は約 $0.49 → 約 $0.20)」を重視する人

こんな人は Qwen3.8-Flash

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$0.15/出力$0.47)
  • ✓ 「日本語含む多言語が得意」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 DeepSeek V4.1-Flash Qwen3.8-Flash
バージョン V4.1-Flash-1017 (552B / 8B prefill・16B decode active) Qwen3.8-Flash(オープン版は Qwen3.8-Flash-Next・125B / 6B active)
公開日 2026-10-17 2026-08-26
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M $0.15 $0.15
出力料金 $/1M $0.6 $0.47 安い
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 78 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)

DeepSeek V4.1-Flash
39
Qwen3.8-Flash
40

最難関試験(HLE)

DeepSeek V4.1-Flash
42.6%
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。

DeepSeek V4.1-Flash

X評判スコア 88 /100(n=36)

ポジ 21 / ネガ 3 / 中立 12

👍 安くて性能良い

👍 クオリティが高い

👎 トークン効率悪い

👎 時間がかかる

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

DeepSeek V4.1-Flash

2026-10-17 から API の deepseek-flash は改良版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 が答える(ウェブ版・アプリも同日に切り替え)。1017 は 2026-09-10 の V4.1-Flash を後から学習し直した版で、大きさと料金は同じ。本表の hle 42.6(道具なし)は DeepSeek が 1017 で公表した値(9/10 版は 36.8)。1017 では GPQA Diamond が公表されていないため、9/10 版の 90.9 は本表に持ち込まない。aaIndex 39 は Artificial Analysis が 9/10 版を測った値で、1017 は 2026-10-17 時点で未計測(測られたら差し替える)。1017 の DeepSWE v1.1 は 77.0(Mini-SWE-V2 で測定)、Terminal-Bench 4.0 は 42.3(Claude Code で測定)で、どちらも DeepSeek 自社公表値。DeepSeek のグラフでは DeepSWE の max 設定の1課題あたりの費用が約 $0.49 から約 $0.20 に下がった(答えが短くなったためで、単価は据え置き)。DeepSeek が比較した相手は Claude Opus 5 と GPT-5.6 Sol で、最新の Claude Opus 5.5 とは HLE で 42.6 対 64.4 の差がある。以下は 9/10 版の公開時からの記述。552B の MoE(土台のパラメータ。1トークンあたり実際に動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B)。KV キャッシュを 890 バイト/トークンまで圧縮し、旧 V4-Flash の約4分の1にしたことで入力側の単価を下げている。本表の $0.15 / $0.6 はオフピーク価格(入力はキャッシュミス時)で、キャッシュヒット時の入力は $0.003。ピーク時間帯はいずれもその2倍(入力 $0.3・出力 $1.2)。ピーク時間帯は UTC 月〜金の 01:00-04:00 と 06:00-10:00(日本時間 10:00-13:00 と 15:00-19:00)。2026-09-10 の公開に合わせて旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は引退し、モデル名 deepseek-flash で呼ぶ。なお deepseek-v4-pro も本モデルへの置き換えが予告されたが撤回され、V4-Pro は独自の料金(オフピークで入力 $0.66・出力 $1.98)のまま継続提供されている(2026-10-09 に公式料金ページで確認。本モデルの価格で課金されるのは、旧名の deepseek-v4-flash と deepseek-v4-flash-vision-exp で呼んだ場合だけ)。9/10 版の gpqa 90.9(GPQA Diamond)と hle 36.8(道具なし)は DeepSeek 自社公表値で reasoning_effort=100 の設定。9/10 版の DeepSWE v1.1 は 74.2 で Claude Opus 5 の 74.0 を上回るが、これは同社が併記した8種類のハーネスのうち最も高く出た mini-SWE の値で、Claude Code では 69.8・Codex では 65.6 と 8.7 ポイントの幅がある。SWE-Bench Verified は非公表のため本表に持たない。前世代 V4-Pro は 1.6T(49B アクティブ)・$0.66/$1.98・aaIndex 36・画像非対応だったので、置き換えで安く・賢く・画像対応になった形。中国製のため業務利用時は規約とデータ取扱の確認を。本表の100万トークンは公式料金ページの CONTEXT LENGTH(1M)で、出力の上限 384K は別枠(2026-09-11 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。

PROS & CONS

強み・弱み

DeepSeek V4.1-Flash

中国発、コスパとオープン性の象徴。2026年9月10日に出た V4.1-Flash が旗艦 V4-Pro を性能でも価格でも上回り、10月17日に料金そのままの改良版 1017 に更新された。予告された Pro の引退は撤回され、2本立てで提供中。

◎ 強み

  • ◎ 2026-10-17 の改良版 V4.1-Flash-1017 は、料金と大きさを変えずにテストの点を上げ、答えを短く・速くした(DeepSeek 公表の DeepSWE v1.1 は 74.2 → 77.0、1課題あたりの費用は約 $0.49 → 約 $0.20)
  • ◎ V4.1-Flash は 552B の MoE で、1トークンあたり動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B だけ
  • ◎ 会話の途中経過を覚えるメモ(KVキャッシュ)を 890 バイト/トークンまで圧縮(旧 V4-Flash の約4分の1)
  • ◎ 1M tokens の長文コンテキスト、1回の出力は最大 384K tokens
  • ◎ API 価格が安い(すいている時間帯で入力 $0.15・出力 $0.6、キャッシュヒット時の入力は $0.003)
  • ◎ 重みが MIT ライセンスでオープンウェイト公開(deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017・約510GB)
  • ◎ 画像と文章をそのまま一緒に扱える(V4-Pro は画像に非対応)
  • ◎ 考える深さを 1〜100 の数字で細かく指定できる(V4-Pro は low / high / max の3段だった)

△ 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
  • △ V5 / R2 は未リリース(公式モデルIDに存在せず、V4.1 系が現役)
  • △ 旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は2026-09-10に引退(旧名で呼ぶと V4.1-Flash が答え、V4.1-Flash の料金で課金される)。V4-Pro も2026-09-14 の引退が予告されたが撤回され、V4.1-Flash とは別の独自料金のまま継続提供(2026-10-09 に公式料金ページで確認)
  • △ SWE-bench Verified の公表値がない。1017 の DeepSWE v1.1 77.0 は Mini-SWE-V2 で測った DeepSeek 自社の値で、公開ランキングには未掲載(2026-10-17 時点)。9/10 版は足回り次第で 65.5〜74.2 と8.7ポイント動いた
  • △ DeepSeek の比較相手は一世代前の Claude Opus 5・GPT-5.6 Sol。道具を使わない難問(HLE 42.6)は Claude Opus 5.5 の 64.4(Anthropic 公表)に大きく届かない
  • △ 第三者機関 Artificial Analysis の総合指標 39 は 9/10 版の値で、1017 は未計測(2026-10-17 時点)
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. DeepSeek V4.1-Flash と Qwen3.8-Flash、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は DeepSeek V4.1-Flash 39、Qwen3.8-Flash 40 とほぼ同水準で、総合性能は拮抗しています。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Qwen3.8-Flash、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は DeepSeek V4.1-Flash が $0.15/1M、Qwen3.8-Flash が $0.15/1M。出力料金は DeepSeek V4.1-Flash が $0.6/1M、Qwen3.8-Flash が $0.47/1M です。安い項目は DeepSeek V4.1-Flash が 0 個、Qwen3.8-Flash が 1 個。用途に応じて選んでください。

Q. DeepSeek V4.1-Flash 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(DeepSeek V4.1-Flash 39/Qwen3.8-Flash 40)を軸に判断するのがおすすめです。その AA Intelligence Index でも明確な差は付いていないため、性能は同水準と見て、料金や使い勝手で選ぶのがおすすめです。

Q. DeepSeek V4.1-Flash 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 DeepSeek V4.1-Flash が 78、Qwen3.8-Flash が 80。差は僅かで、コスパはほぼ同水準。性能・使い勝手など他の軸で選ぶのがおすすめです。

Q. DeepSeek V4.1-Flash 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 DeepSeek V4.1-Flash の方が高め(3/5 対 2/5)。まず触ってみるなら DeepSeek V4.1-Flash から始めると迷いにくいです。

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