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VS COMPARISON

Qwen3.8-Flash vs GPT-5.6 Terra

編集部の総合判定

総合性能は拮抗(AA Index 40 対 42)。用途と料金で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:Qwen3.8-Flash 0 / GPT-5.6 Terra 0 料金で安い項目:Qwen3.8-Flash 2 / GPT-5.6 Terra 0 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 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 56)
  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)

こんな人は GPT-5.6 Terra

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Qwen3.8-Flash GPT-5.6 Terra
バージョン Qwen3.8-Flash(オープン版は Qwen3.8-Flash-Next・125B / 6B active) GPT-5.6 Terra
公開日 2026-08-26 2026-07-09
コンテキスト長 1000K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $0.15 安い $2
出力料金 $/1M $0.47 安い $12
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 80 勝ち 56

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)

Qwen3.8-Flash
40
GPT-5.6 Terra
42

※ 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。

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

GPT-5.6 Terra

X評判スコア — /100(n=0)

ポジ 0 / ネガ 0 / 中立 0 (判定材料が少なくスコアは保留)

※ 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

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。

GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 の3グレード(Sol / Terra / Luna)の中位にあたる「ふだん使い」向けモデル。 ChatGPT では登場時(2026-07-09)に無料プランと Go プランがこの Terra を使っていたが、2026-08-06 の変更で無料・Go は下位の Luna に移った(Plus・Pro は最上位の Sol)。 そのため現在の Terra は、ChatGPT の既定モデルとしてではなく API で中位グレードを選ぶときの選択肢という位置づけになっている。 2026-09-22 に出た GPT-6 世代は Astra・Sol・Luna の3本で、Terra にあたるモデルは無い(2026-09-23 時点。OpenAI の開発者向けドキュメントは「GPT-6 のモデルファミリーは GPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6 Luna」と書いている)。GPT-5.6 Terra は終了日の告知なく提供が続いている。 料金は 2026-07-30 の改定で 100万トークンあたり $2.50/$15 → $2/$12 に20%下がった(同じ日に Luna は80%下がり、Sol はこのときだけ $5/$30 で据え置きだった。その Sol も 2026-08-22 に $4/$20 へ下がっている)。 Artificial Analysis Intelligence Index は 42(v4.3.2・max 設定/2026-09-23 確認)。9月22日に出た GPT-6 Sol は入力が同じ $2・出力が $10 と Terra より安く、同じ指標で 48 と上なので、API で新しく選ぶなら Terra を選ぶ理由は小さくなった。 ※ AA は推論の強さ別に max / xhigh / high / medium / low を出しており、条件が違うと数値も変わる。 出力速度は 125.7 トークン/秒(Artificial Analysis 実測)。コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークンだが、入力に使える上限は 922,000 トークン・1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の値は「一度に読める量」なので入力上限の 922,000 を採用している。入力が 272,000 トークンを超えたリクエストは全体が入力2倍・出力1.5倍($4/$18)になる(2026-08-18 に公式ドキュメントで確認)。入力はテキストと画像に対応。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Terra 個別の公開値が無いため本表では「—」(他グレードの数値では埋めていません)。

PROS & CONS

強み・弱み

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 →

GPT-5.6 Terra

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work(エージェント機能)と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

  • ◎ 総合力が高くてなんでもこなす
  • ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
  • ◎ アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

  • △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
  • △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない(使えるのは Work・Codex・API)
  • △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている(2026-10-09 確認)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Qwen3.8-Flash と GPT-5.6 Terra、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Qwen3.8-Flash 40、GPT-5.6 Terra 42 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. Qwen3.8-Flash と GPT-5.6 Terra、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Qwen3.8-Flash が $0.15/1M、GPT-5.6 Terra が $2/1M。出力料金は Qwen3.8-Flash が $0.47/1M、GPT-5.6 Terra が $12/1M 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. Qwen3.8-Flash と GPT-5.6 Terra、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(Qwen3.8-Flash 40/GPT-5.6 Terra 42)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. Qwen3.8-Flash と GPT-5.6 Terra、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 Qwen3.8-Flash が 80、GPT-5.6 Terra が 56。「安くて賢い」バランスでは Qwen3.8-Flash が有利です。

Q. Qwen3.8-Flash と GPT-5.6 Terra、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 GPT-5.6 Terra の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら GPT-5.6 Terra から始めると迷いにくいです。

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