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VS COMPARISON

Gemini 4 Argon vs Qwen3.8-Flash

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Gemini 4 Argon 53 対 Qwen3.8-Flash 40。現時点では Gemini 4 Argon が明確に優位

ベンチ勝ち:Gemini 4 Argon 1 / Qwen3.8-Flash 0 料金で安い項目:Gemini 4 Argon 0 / Qwen3.8-Flash 2 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 Gemini 4 Argon

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携」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)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 80 対 69)

SPECS

仕様の比較

項目 Gemini 4 Argon Qwen3.8-Flash
バージョン 4 Argon Qwen3.8-Flash(オープン版は Qwen3.8-Flash-Next・125B / 6B active)
公開日 2026-09-30 2026-08-26
コンテキスト長 1049K 1000K
入力料金 $/1M $2 $0.15 安い
出力料金 $/1M $10 $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 69 80 勝ち

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)

Gemini 4 Argon
53 勝ち
Qwen3.8-Flash
40

※ 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。

Gemini 4 Argon

X評判スコア 68 /100(n=23)

ポジ 15 / ネガ 7 / 中立 1

👍 コード生成が優秀

👍 性能が大幅向上

👎 微妙な点が多い

👎 制限が厳しい

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

Gemini 4 Argon

Google の Gemini でいちばん上のモデル。2026年9月30日(米国時間)に発表され、発表時は Google の Fairwind Program に入ったサイバー防御の組織だけへの限定提供だったが、2026年10月13日(米国時間)に一般提供が始まった(本表の公開日は発表日)。 API のモデル名は gemini-4-argon(Stable)で、使えるのは Gemini API の有料ティアだけ(無料枠なし)。Gemini アプリと Google 検索の AI モードでは Google AI Pro・Google AI Ultra の加入者が使える。 料金は2026年11月30日までが 入力 $2 / 出力 $10(キャッシュ入力 $0.10)、2026年12月1日から 入力 $4 / 出力 $20(キャッシュ入力 $0.20)(本表とコスパ指数は、いま実際に請求される11月30日までの価格で算出しています)。3.1 Pro と違い、20万トークンを超える依頼の割増料金はない。 本表の 1,048,576 トークンは入力と出力で共有する1つの枠で、Gemini 3.8 Flash などの「入力に使える上限」とは数え方が違う。 1回の出力は通常 65,536 トークンまでで、long decode(長い出力のモード)を使うと最大 1,048,576 トークンまで書ける。 入力はテキスト・画像・動画・音声・PDF、出力はテキストのみで、考える量(thinking level)は low / medium / high の3段階(2026-10-14 に公式モデルページで確認)。 第三者測定は Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で 53(High 設定・216モデル中8位・2026-10-14 確認)。 この評価一式で書いた出力は 110M トークン(全モデルの中央値は 85M)で、1課題あたりの費用は $1.99。 Google が公表した比較表と評価方法の資料には SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE が出てこないため、これらの欄は空欄です(名前の似た別のテストの値では埋めていません。たとえば資料にある Agent's Last Exam は HLE とは別のテスト。3.1 Pro の値も持ち込んでいません)。 Google の公式比較表では、実務系の Vals Index が 68.9%(Vals AI の測定)、長いプログラム修正の DeepSWE v1.1 が 77.9%、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 57.4%(この2つは Google 自身の測定)。 前の行の Gemini 3.1 Pro(2026年2月19日公開・入力 $2 / 出力 $12、20万トークン超は $4 / $18・SWE-bench Verified 80.6%・GPQA 94.3%・MMLU 91・AIME 95・知能スコア 30)は、Gemini アプリでは 4 Argon と並んで引き続き選べ(報道)、API のモデル名も gemini-3.1-pro-preview のままで終了日の告知はない(2026-10-14 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

Gemini 4 Argon

Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文+画像・動画・音声の読み取りが持ち味。最上位は 2026-10-13 に一般公開された Gemini 4 Argon(Gemini アプリは AI Pro・Ultra、API は有料ティア)、速くて安い Flash 系の最新は 3.8 Flash。

◎ 強み

  • ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
  • ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
  • ◎ 1M tokens の長いコンテキスト(API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン)
  • ◎ 動画理解の「agentic」処理(2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応):長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ
  • ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe(85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応)
  • ◎ Deep Research Max など独自機能

△ 注意点

  • △ 回答の口調がやや堅め
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. Gemini 4 Argon と Qwen3.8-Flash、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Gemini 4 Argon が 53、Qwen3.8-Flash が 40 と明確な差があり、現時点の総合性能では Gemini 4 Argon が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. Gemini 4 Argon と Qwen3.8-Flash、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Gemini 4 Argon が $2/1M、Qwen3.8-Flash が $0.15/1M。出力料金は Gemini 4 Argon が $10/1M、Qwen3.8-Flash が $0.47/1M です。入力・出力とも Qwen3.8-Flash の方が安く、コスト重視なら Qwen3.8-Flash が有利です。

Q. Gemini 4 Argon 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(Gemini 4 Argon 53/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 Gemini 4 Argon の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Gemini 4 Argon が優勢です。

Q. Gemini 4 Argon 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 Gemini 4 Argon が 69、Qwen3.8-Flash が 80。「安くて賢い」バランスでは Qwen3.8-Flash が有利です。

Q. Gemini 4 Argon 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 Gemini 4 Argon の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Gemini 4 Argon から始めると迷いにくいです。

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