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VS COMPARISON

Qwen3.8-Max vs Claude Opus 5.5

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Opus 5.5 58 対 Qwen3.8-Max 45。現時点では Claude Opus 5.5 が明確に優位

ベンチ勝ち:Qwen3.8-Max 0 / Claude Opus 5.5 1 料金で安い項目:Qwen3.8-Max 2 / Claude Opus 5.5 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)
  • ✓ 「日本語含む多言語が得意」を重視する人

こんな人は Claude Opus 5.5

  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 68 対 63)
  • ✓ AI をはじめて使う人

SPECS

仕様の比較

項目 Qwen3.8-Max Claude Opus 5.5
バージョン Qwen3.8-Max(2026-09-02 版・旗艦・2.4T / 95B active) Opus 5.5
公開日 2026-09-02 2026-09-22
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M $2 安い $4
出力料金 $/1M $6 安い $20
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 68 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)

Qwen3.8-Max
45
Claude Opus 5.5
58 勝ち

専門知識(GPQA)

Qwen3.8-Max
92.6%
Claude Opus 5.5
—

最難関試験(HLE)

Qwen3.8-Max
—
Claude Opus 5.5
64.4%

※ 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

Claude Opus 5.5

X評判スコア 96 /100(n=29)

ポジ 26 / ネガ 1 / 中立 2

👍 精度・体感が良い

👍 動画・演出作成優秀

👎 AI特有のミス

※ 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)。

Claude Opus 5.5

2026-09-22 公開の Anthropic 主力モデル(API は claude-opus-5-5)。新しい「Claude 5.5 ファミリー」の1本目で、Anthropic は「ほとんどの仕事で Claude Fable 5.1 と同じ水準の力を出し、動かす費用は Opus 5 より40%安い」と説明している。公式ドキュメントの案内も「迷ったらまず Opus 5.5。重い推論や長時間の自動作業、Opus 5.5 の高い設定でも足りないときは Fable 5.1」に変わった。料金は入力$4/出力$20で、前世代 Opus 5($5/$25)より20%安く、最上位 Fable 5.1($10/$50)の4割。読み込んだ内容の使い回し(キャッシュ読み込み)は$0.20で、Opus 5 の$0.50 から60%下がった。まとめて後回しで処理する Batch は半額の$2/$10、速さ重視の Fast モード(Claude API 限定の試験提供)は$8/$40。「40%安い」は Anthropic 自身が既定の設定・典型的な作業で測った値で、単価の2割減に、1つの仕事で使うトークンの減少が重なった結果。あわせて既定の考える量(effort)は Opus 5 の high から medium に下がっている。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 58(v4.3.2・max 設定。安全装置が働いたときに別モデルへ切り替わる既定の状態で測定/2026-09-23 確認)で、同社のリーダーボード168モデル中1位、本表でも最高(2026-09-23 時点)。ただし max 設定では評価用の課題一式で2億6000万トークンを書いており(中央値は8800万)、1課題あたりの費用は$5.98。Humanity's Last Exam は 64.4%(ツールなし。ツールありは 67.7%。公式システムカードの値)。SWE-bench Verified は Anthropic が Opus 5.5 では公表しておらず本表では「—」(前世代 Opus 5 の 96.0% は流用しません)。代わりに公表されたのは、より難しい別テストの SWE-bench Pro の 89.9%(Opus 5 は 79.2%、Fable 5.1 は 81.2%)。ほかの公式値は、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 66.4%(xhigh 設定。max では 64.8%。Fable 5.1 は 55.8%、GPT-6 Astra は 57.9%)、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 81.8%(部分点あり。厳しめ判定は 48.7%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1846。一方、科学研究の自動化(Terminal-Bench-Science 0.1 で 58.7% 対 64.6%)と業務自動化(AutomationBench で 40.0% 対 41.4%)は GPT-6 Astra が上。ARC Prize 財団の検証では ARC-AGI-2 が 91.67%(max)。GPQA・MMLU・AIME は公式未公表のため「—」。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、知識は2026年6月まで。じっくり考えるモードは常時オンで切れない。サイバーセキュリティ・生物・能力の抜き取り(蒸留)対策の安全装置は Fable 5.1 と同じ種類で、サイバー関連の作業の多くは Claude Opus 4.8 へ、生物学などの一部作業は Claude Opus 5 へ自動で切り替わる。前世代 Opus 5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったがまだ使え、提供終了は 2027-07-24 より前にはならない(Opus 5.5 自身は 2027-09-22 より前にはならない)。「Claude 5.5 ファミリー」の2本目の Claude Sonnet 5.5 は 2026-09-28 に公開され($2/$10・AA 56)、Claude Haiku 5.5 も 2026-10-07 に公開された(10万トークン以下の依頼で入力$0.10/出力$0.50、超える依頼は$0.50/$2.50。2026-10-09 確認)。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる)。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う(2026-09-23 に公式ドキュメントで確認)。

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 →

Claude Opus 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Qwen3.8-Max と Claude Opus 5.5、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Opus 5.5 が 58、Qwen3.8-Max が 45 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Opus 5.5 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. Qwen3.8-Max と Claude Opus 5.5、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Qwen3.8-Max が $2/1M、Claude Opus 5.5 が $4/1M。出力料金は Qwen3.8-Max が $6/1M、Claude Opus 5.5 が $20/1M です。入力・出力とも Qwen3.8-Max の方が安く、コスト重視なら Qwen3.8-Max が有利です。

Q. Qwen3.8-Max と Claude Opus 5.5、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/Claude Opus 5.5 58)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 Claude Opus 5.5 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Opus 5.5 が優勢です。

Q. Qwen3.8-Max と Claude Opus 5.5、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、Claude Opus 5.5 が 68。「安くて賢い」バランスでは Claude Opus 5.5 が有利です。

Q. Qwen3.8-Max と Claude Opus 5.5、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 Claude Opus 5.5 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Opus 5.5 から始めると迷いにくいです。

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