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VS COMPARISON

Qwen3.8-Max vs Claude Fable 5.1

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Fable 5.1 53 対 Qwen3.8-Max 45。現時点では Claude Fable 5.1 が明確に優位

ベンチ勝ち:Qwen3.8-Max 0 / Claude Fable 5.1 1 料金で安い項目:Qwen3.8-Max 2 / Claude Fable 5.1 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 55)

こんな人は Claude Fable 5.1

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Qwen3.8-Max Claude Fable 5.1
バージョン Qwen3.8-Max(2026-09-02 版・旗艦・2.4T / 95B active) Fable 5.1
公開日 2026-09-02 2026-09-01
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M $2 安い $10
出力料金 $/1M $6 安い $50
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 55

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 Fable 5.1
53 勝ち

専門知識(GPQA)

Qwen3.8-Max
92.6%
Claude Fable 5.1
—

最難関試験(HLE)

Qwen3.8-Max
—
Claude Fable 5.1
60.9%

※ 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 Fable 5.1

X評判スコア 85 /100(n=25)

ポジ 17 / ネガ 3 / 中立 5

👍 仮想ドラフト作成の詳細さ

👍 コーディング業務の自律実行

👎 相性悪い

👎 手際が悪い

※ 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 Fable 5.1

2026-09-01 公開の Anthropic 最上位モデル(API は claude-fable-5-1)。公式の位置づけは「重い考えごとと、長時間ひとりで進める作業向け」で、2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 を高めの設定で試してもまだ足りないときに使う想定(公式ドキュメントは、迷ったらまず Opus 5.5 を使うよう案内している)。料金は前の Fable 5 と同じ $10/$50 のままで、読み込んだ内容の使い回し料金だけが $1 → $0.25(75%減)に下がった。Anthropic は「ふだんの作業でおよそ25%、AI が自分で手を動かす作業ではおよそ45%、費用が下がる」としている。Humanity's Last Exam(幅広い分野の難問テスト)は 60.9%(ツールなし。ツールありは 65.0%)で、前の Fable 5 の 57.8% と Claude Opus 5 の 56.3% を上回った(本表では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 の 64.4% が上)。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 53(v4.3.2・max 設定・2026-09-23 確認)で、AA 全体のランキングでは204モデル中5位(2026-10-09 確認。上位4つは Claude Opus 5.5 の max・xhigh・high と Claude Sonnet 5.5 の max の各設定で、本表の Opus 5.5 行は max の 58)。GPT-6 Astra も同じ 53 で、前世代の Opus 5 は 51。2026-09-08 の v4.3 では Fable 5.1 が130モデル中1位だった。SWE-bench Verified は Anthropic も第三者もまだ数値を出していないため本表では「—」(前の Fable 5 の 95.0% は流用しません)。公式が出したのはエージェント系・実務系のベンチで、Terminal-Bench 4.0 が 55.8%(Fable 5 は 42.0%)、Terminal-Bench-Science 0.1 が 52.6%(同 24.7%)、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 77.9%/厳しめ判定 41.7%(同 72.9%/36.1%)、事務作業の AutomationBench が 31.4%(同 17.1%)、コーディング支援の CursorBench 3.2.0 が 73.4%(同 70.5%)、知識仕事の GDPval-AA v2 が 1853(同 1723)。MMLU・GPQA・AIME は公式未公表。じっくり考えるモードは常時オンで、考える量の既定は5段階中 high。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。提供終了は 2027-09-01 より前にはならないと案内されている。姉妹モデルの Claude Mythos 5.1 は中身が同じで、サイバーセキュリティと生命科学の用途に限って制限をゆるめたもの(米国の認定を受けた組織だけが使えるため本表には載せていません)。前の Fable 5(2026-06-09 公開・SWE-bench Verified 95.0%・AA は v4.3 で 50)は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになった(提供終了は 2027-06-09 より前にはならない)。Fable 5 は公開直後の 6-12 に米政府の輸出管理指令で全ユーザー停止となり、6-30 の規制解除を経て 7-1 にグローバル復帰(日本からは 7-2)した経緯がある。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(2026-09-02 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 Fable 5.1

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 Fable 5.1、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Fable 5.1 が 53、Qwen3.8-Max が 45 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Fable 5.1 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 Fable 5.1、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Qwen3.8-Max が $2/1M、Claude Fable 5.1 が $10/1M。出力料金は Qwen3.8-Max が $6/1M、Claude Fable 5.1 が $50/1M 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 Fable 5.1、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 Fable 5.1 53)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 Fable 5.1 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Fable 5.1 が優勢です。

Q. Qwen3.8-Max と Claude Fable 5.1、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 Fable 5.1 が 55。「安くて賢い」バランスでは Qwen3.8-Max が有利です。

Q. Qwen3.8-Max と Claude Fable 5.1、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 Fable 5.1 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Fable 5.1 から始めると迷いにくいです。

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