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VS COMPARISON

Qwen3.8-Max vs GPT-5.6 Terra

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Qwen3.8-Max 45 対 GPT-5.6 Terra 42 で Qwen3.8-Max がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち:Qwen3.8-Max 1 / GPT-5.6 Terra 0 料金で安い項目:Qwen3.8-Max 1 / 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-Max

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$2/出力$6)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 63 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-Max GPT-5.6 Terra
バージョン Qwen3.8-Max(2026-09-02 版・旗艦・2.4T / 95B active) GPT-5.6 Terra
公開日 2026-09-02 2026-07-09
コンテキスト長 1000K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $2 $2
出力料金 $/1M $6 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 63 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-Max
45 勝ち
GPT-5.6 Terra
42

専門知識(GPQA)

Qwen3.8-Max
92.6%
GPT-5.6 Terra
—

※ 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-Max

X評判スコア 60 /100(n=14)

ポジ 6 / ネガ 4 / 中立 4

👍 日本語の通じやすさ

👍 オンプレでの精度

👎 日本語の質の悪さ

👎 ネイティブ対応の微妙さ

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-Max

Alibaba の現行フラッグシップ。2026年7月19日のプレビューを経て 8月3日に正式リリースされた、総2.4兆パラメータ(95B アクティブ)の MoE。9月2日にはその改良版スナップショット qwen3.8-max-0902(別名 qwen3.8-max-2026-09-02)が出て、Alibaba は9月5日に qwen3.8-max の呼び出し先を 0902 版へ切り替えると告知した(料金と一度に読める量は変わらない。改良点はコーディング、特に長い工程の開発、複数の道具を使うエージェント作業、図表や文書の読み取り)。本表の知能スコアはこの 0902 版の値。前世代 Qwen3.7 Max と違ってマルチモーダルに対応し、context は 1M、料金は $2.00/$6.00。公表ベンチ(8月3日版)は GPQA Diamond 92.6・Terminal-Bench 2.1 86.6・SWE-bench Pro 67.7。第三者機関 Artificial Analysis は 0902 版を「Qwen3.8 Max」として測っており、AA Intelligence Index は 45(v4.3.2・2026-09-23 確認)。8月3日版は同じ指標で 40 で、同社では旧版扱いになった。本表の SWE-bench Verified・MMLU・AIME は公式・第三者とも数値を出しておらず「—」(SWE-bench Pro は名前が似ているだけの別のテストなので流用しません)。前世代 Qwen3.7 Max(2026-05-19・$1.25/$3.75・SWE-bench Verified 80.4・GPQA 92.4・知能は v4.3 で 30)も引き続き提供されており、SWE-bench Verified の実測値が要るならそちらが参考になる。重みは 2026年8月12日 19:24 JST(HF 上のファイル最終更新)に公開済み=`Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` と FP8 版、ModelScope も同名。ただし公開されたのは8月3日版の重みで、本表の知能スコア 45 の 0902 版は API だけで使える(Hugging Face の Qwen 公式に 0902 版のリポジトリは無い・2026-10-09 確認)。案内の同日11時 JST からは遅れて公開された。ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の `qwen3.8-max`、モデルカードの context 記載は 262,144(最大 1,010,000 まで拡張可)で AA 表記の 1M とは条件が異なる。小型の Qwen3.8-27B は 2026年8月15日 0:00 JST(HF 上のファイル最終更新)に公開され、こちらはライセンスが商用可の Apache 2.0=`Qwen/Qwen3.8-27B`(BF16・約51.7GB)と FP8 版(約28.7GB)、ModelScope も同名。約278億パラメータ・画像/動画対応・context 262,144(最大 1,000,000)で、Qwen 公表値は SWE-bench Pro 61.7・LiveCodeBench v6 90.3・GPQA Diamond 89.2・HLE 30.8(比較対象の Claude Opus 4.6 Max は 53.4 / 88.8 / 91.3 / 40.0)。手元のパソコンで動かすオープンウェイトが要るならこの 27B が受け皿。中国製のため業務利用時は規約確認を。なお本表の context 100万トークンはホスト版 API の窓のほうで、上記のモデルカード既定 262,144 とは条件が違う。入力と出力の内訳は公表されていない(2026-08-18 確認)。

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-Max

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-Max と GPT-5.6 Terra、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Qwen3.8-Max 45 対 GPT-5.6 Terra 42 で Qwen3.8-Max 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. Qwen3.8-Max と GPT-5.6 Terra、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Qwen3.8-Max が $2/1M、GPT-5.6 Terra が $2/1M。出力料金は Qwen3.8-Max が $6/1M、GPT-5.6 Terra が $12/1M です。安い項目は Qwen3.8-Max が 1 個、GPT-5.6 Terra が 0 個。用途に応じて選んでください。

Q. Qwen3.8-Max 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-Max 45/GPT-5.6 Terra 42)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 Qwen3.8-Max の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Qwen3.8-Max が優勢です。

Q. Qwen3.8-Max 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-Max が 63、GPT-5.6 Terra が 56。「安くて賢い」バランスでは Qwen3.8-Max が有利です。

Q. Qwen3.8-Max 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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