GLM-5.3-Flash vs Qwen3.8-Flash

ポジ 24 ／ ネガ 8 ／ 中立 3

ポジ 22 ／ ネガ 4 ／ 中立 6

Z.ai の廉価版で、旗艦 GLM-5.3 の下に付くグレード（API のモデル名は glm-5.3-flash）。 総パラメータ3,200億のうち実際に動くのは180億の専門家分業型（MoE）で、 GLM-5 シリーズで初めて動画・画像・テキスト・ファイルを最初から扱えるようになりました。 考える機能は常にオンで切れません（公式ドキュメントに thinking.type は enabled のみと明記。推奨は reasoning_effort: max）。 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（2026-09-10 に公式ドキュメントで確認）。 【料金】公開時に付いていた50%オフ（入力 $0.075 / 出力 $0.25）は 2026-09-09 24時（シンガポール時間・UTC+8）で終了し、2026-09-10 から定価の入力 $0.15 / 出力 $0.50 になりました （キャッシュ済み入力は $0.03。2026-09-10 に公式料金ページで確認）。本表の値はこの定価です。 なお AI仲介サービスの OpenRouter は 2026-09-10 時点でまだ $0.075 / $0.25 を表示していますが、 終了日が公表されていないので続く前提では見ないでください。 【性能】コードを直す力は、誰でも見られる DeepSWE v1.1 の公式ランキング（113課題・ハーネスは mini-swe-agent・ max 設定／2026-09-03 更新・既定の表示は登録28モデルのうち21モデル）で 63%（誤差 ±4）・21モデル中12位。 1課題あたりの平均費用は $0.24 で、同じランキングで74%の Claude Opus 5（$11.84）の約49分の1、 前世代 GLM-5.2（44%・$3.92）からは19ポイント上がって16分の1です（2026-09-10 確認）。 第三者測定の Artificial Analysis Intelligence Index は 42（v4.3.2・2026-09-23 確認）で、 旗艦 GLM-5.3 の 45 に3ポイント差まで迫っています。 【重み】MIT ライセンスで Hugging Face に公開されているので自前運用もできます （FP8 版が約328.3GB、BF16 版が約642.6GB）。旗艦 GLM-5.3 のほうは MIT ではなく独自ライセンスなので、 MIT で使えるのはこの Flash だけです。 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「—」です。 2026-08-20 から8月下旬まで OpenRouter で提供元非公開・無料の「ox-alpha」として匿名テストされていたのがこのモデルです。 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。

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。

• → Z.ai 公式ドキュメント：GLM-5.3-Flash（100万トークン・出力12万8千トークン・320B/18B・動画/画像/テキスト/ファイル入力・thinking は常時オン）
• → Z.ai 公式料金ページ（GLM-5.3-Flash $0.15/$0.50・キャッシュ済み入力 $0.03・割引終了後の値・2026-09-10 確認）
• → DeepSWE 公式ランキング v1.1（glm-5.3-flash 63%・21モデル中12位・1課題あたり $0.24・2026-09-03 更新／2026-09-10 確認）
• → Artificial Analysis：GLM-5.3-Flash（Intelligence Index v4.3.2 で 42・2026-09-23 確認）
• → Hugging Face：zai-org/GLM-5.3-Flash（MIT ライセンスで公開されている重み）
• → Z.ai 公式 X：GLM-5.3-Flash 発表ポスト（2026-08-26・320B-A18B・MIT）

• → Alibaba Cloud Model Studio：qwen3.8-flash モデル情報（context 1M・入力上限 991,808・出力上限 131,072・thinking 対応・画像/動画/テキスト入力・2026-09-10 確認）
• → Alibaba Cloud Model Studio：料金表（qwen3.8-flash シンガポール $0.15/$0.47・北京 $0.113/$0.382・2026-09-10 確認）
• → Alibaba Cloud 公式ブログ：Qwen3.8-Flash 発表（2026-08-27・1元/3元＝$0.16/$0.47・125B/6B active・Qwen4 設計の先行版）
• → Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-Flash-Next（オープン版の公式モデルカード・Qwen Community License 1.0・262,144 native／1M extensible・画像/動画/テキスト入力）
• → Artificial Analysis：Qwen3.8-Flash-Next（Intelligence Index v4.3.2 で 40・$0.15/$0.47・2026-09-23 確認）
• → MarkTechPost：Qwen3.8-Flash-Next 公開（2026-08-26・125B マルチモーダル MoE・6B active）