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VS COMPARISON

編集部の総合判定

総合性能は拮抗。用途で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:DeepSeek-V4 Preview 2 / Qwen3.6-27B 1 料金で安い項目:DeepSeek-V4 Preview 0 / Qwen3.6-27B 2

SPECS

仕様の比較

項目 DeepSeek-V4 Preview Qwen3.6-27B
バージョン V4-Pro / V4-Flash Qwen3.6-27B (dense)
公開日 2026-04-24 2026-04-22
コンテキスト長 1000K 勝ち 256K
入力料金 $/1M $0.55 $0.4 安い
出力料金 $/1M $2.19 $2 安い
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり

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。

SWE-Bench

DeepSeek-V4 Preview
65% 勝ち
Qwen3.6-27B

MMLU

DeepSeek-V4 Preview
86% 勝ち
Qwen3.6-27B
85%

GPQA

DeepSeek-V4 Preview
78%
Qwen3.6-27B
82% 勝ち

AIME

DeepSeek-V4 Preview
88%
Qwen3.6-27B
88%

※ 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)

PROS & CONS

強み・弱み

DeepSeek-V4 Preview

中国発、コスパとオープン性の象徴。V4 Preview で 1.6T パラメータ MoE が登場。

◎ 強み

  • V4-Pro 1.6T(49B active)/ V4-Flash 284B(13B active)の MoE
  • 1M tokens の長文コンテキスト
  • CSA+HCA ハイブリッドアテンションで効率改善
  • API 価格が圧倒的に安い
  • オープンウェイトで公開

△ 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
  • R2 は未リリース(公式モデルIDに存在せず、V4 が現役)
公式サイト →

Qwen3.6-27B

Alibaba 製の高性能オープンモデル群。Qwen3.6 で 397B MoE を超える dense モデルへ。

◎ 強み

  • 日本語含む多言語が得意
  • サイズのバリエーションが豊富(dense 27B / MoE 36B-A3B 等)
  • ベンチで上位常連、agentic coding で 397B MoE を超える
  • Apache 2.0 ライセンスで完全オープン
公式サイト →

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