VS COMPARISON
Moonshot AI
K3 (2.8T, MoE 896/16 active) ／ 2026-07-16
「オープンなのにフロンティア級。デカくて賢い自由派だよ」
Alibaba
Qwen3.8-Flash（オープン版は Qwen3.8-Flash-Next・125B / 6B active） ／ 2026-08-26
「旗艦の Qwen3.8-Max より賢さは一歩ゆずるけど、お値段は13分の1だよ」
編集部の総合判定
総合知能（AA Index）は Kimi K3 44 対 Qwen3.8-Flash 40 で Kimi K3 がやや優位。用途しだいで逆転する差
WHICH ONE
SPECS
| 項目 | Kimi K3 | Qwen3.8-Flash |
|---|---|---|
| バージョン | K3 (2.8T, MoE 896/16 active) | Qwen3.8-Flash（オープン版は Qwen3.8-Flash-Next・125B / 6B active） |
| 公開日 | 2026-07-16 | 2026-08-26 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $3 | $0.15 安い |
| 出力料金 $/1M | $15 | $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 | 56 | 80 勝ち |
BENCHMARKS
バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。
総合知能（AA Intelligence Index）
専門知識（GPQA）
最難関試験（HLE）
※ 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
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。
ポジ 5 ／ ネガ 4 ／ 中立 0
👍 コーディングに強い
👍 業務自動化で採用
👎 性能不足
👎 無料API消失
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
数値の背景と、いまの提供状況・注意点
総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16を活性化）の MoE で、オープンウェイトとしては最大級。新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）＋Attention Residuals で1Mコンテキストのデコードを高速化し、ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画）に対応。GPQA-Diamond 93.5、Humanity's Last Exam（HLE-Full）43.5、MMMU-Pro 81.6、Terminal-Bench 2.1 88.3、Artificial Analysis Intelligence Index は v4.3.2・max 設定で 44（168モデル中34位・2026-09-23 確認）と frontier 級で、Arena の Frontend Code では首位級。総合では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5（58）を筆頭に、Claude Fable 5.1 と GPT-6 Astra（53）、GPT-6 Sol と Muse Spark 1.3（48）、Grok 4.7（46）、GLM-5.3 と Qwen3.8-Max（45）に届かない（この比較は 2026-09-23 に v4.3.2 で確認した本表の値。v4.2 のころは Kimi K3 が 50 で Grok 4.6・GPT-5.6 Sol の 51 に迫る位置だった）。重みが配られているモデルとしては、本表では 2026-08-28 に重みが公開された GLM-5.3（45）に次ぐ位置で、各種リーダーボードでも上位級。SWE-bench Verified / MMLU / AIME は Moonshot が数値を公表しておらず（発表は DeepSWE・FrontierSWE・SWE Marathon などエージェント系ベンチ中心）本表では「—」。フルウェイトは予定どおり 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み（ライセンスは Kimi K3 License）。中国製のため業務利用は規約確認を。本表の100万トークンは Moonshot 公式ドキュメントの context window（1M-token context window）で、入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。
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
中国発 Moonshot AI のオープンモデル。K3 で総2.8兆パラメータ・100万トークンに到達し、オープン最大級のフロンティアモデルに。
◎ 強み
△ 注意点
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
△ 注意点
PRIMARY SOURCES
Kimi K3
Qwen3.8-Flash
FAQ
Q. Kimi K3 と Qwen3.8-Flash、結局どっちがいい？
A. AA Intelligence Index は Kimi K3 44 対 Qwen3.8-Flash 40 で Kimi K3 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. Kimi K3 と Qwen3.8-Flash、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は Kimi K3 が $3／1M、Qwen3.8-Flash が $0.15／1M。出力料金は Kimi K3 が $15／1M、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. Kimi K3 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（Kimi K3 44／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 Kimi K3 の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では Kimi K3 が優勢です。
Q. Kimi K3 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 Kimi K3 が 56、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. Kimi K3 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 Kimi K3 の方が高め（3／5 対 2／5）。まず触ってみるなら Kimi K3 から始めると迷いにくいです。
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