--- title: "Qwen3.8-Max vs Gemini 3.5 Flash-Lite どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage" description: "総合知能（AA Index）は Qwen3.8-Max 45 対 Gemini 3.5 Flash-Lite 22。現時点では Qwen3.8-Max が明確に優位。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。" source: https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-gemini-flash-lite/ --- VS COMPARISON # Qwen3.8-Max vs Gemini 3.5 Flash-Lite Alibaba ## Qwen3.8-Max Qwen3.8-Max（2026-09-02 版・旗艦・2.4T / 95B active） ／ 2026-09-02 「9月の改良版で賢さがまた上がったよ。お値段は $2/$6 のまま」 VS Google ## Gemini 3.5 Flash-Lite 3.5 Flash-Lite ／ 2026-07-21 「とにかく身軽な節約家さん。頭のキレも上がったよ」 編集部の総合判定 総合知能（AA Index）は Qwen3.8-Max 45 対 Gemini 3.5 Flash-Lite 22。現時点では Qwen3.8-Max が明確に優位 ベンチ勝ち：Qwen3.8-Max 1 / Gemini 3.5 Flash-Lite 0 料金で安い項目：Qwen3.8-Max 0 / Gemini 3.5 Flash-Lite 2 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 - ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 63 対 50） - ✓ 「日本語含む多言語が得意」を重視する人 ### こんな人は Gemini 3.5 Flash-Lite - ✓ API 料金を抑えたい人（入力$0.3/出力$2.5） - ✓ AI をはじめて使う人 SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | Qwen3.8-Max | Gemini 3.5 Flash-Lite | | --- | --- | --- | | バージョン | Qwen3.8-Max（2026-09-02 版・旗艦・2.4T / 95B active） | 3.5 Flash-Lite | | 公開日 | 2026-09-02 | 2026-07-21 | | コンテキスト長 | 1000K | 1049K | | 入力料金 $/1M | $2 | $0.3 安い | | 出力料金 $/1M | $6 | $2.5 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](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 63 勝ち | 50 | 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 Gemini 3.5 Flash-Lite 22 専門知識（GPQA） Qwen3.8-Max 92.6% Gemini 3.5 Flash-Lite — ※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/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](https://ai-garage.jp/glossary/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](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)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 ### Gemini 3.5 Flash-Lite X評判スコア 45 ／100（n=23） ポジ 10 ／ ネガ 12 ／ 中立 1 👍 滑らかな対話・気づき 👍 リミットが遅い 👎 性能が悪い 👎 認識が不安定 ※ 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](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)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）。 ### Gemini 3.5 Flash-Lite Gemini 3.5 ファミリー最速・最低コストの軽量モデル。高スループット / 低レイテンシ用途（サブエージェント、ドキュメント解析、分類・ルーティング）向けで、 出力速度は約 350 tokens/s、thinking_level の既定は minimal。入力 1M / 出力 64k tokens、マルチモーダル入力（テキスト・画像・動画・音声・PDF）対応。 旧 3.1 Flash-Lite（$0.25/$1.5）比でテキスト料金は上昇（$0.30/$2.5）だが、音声入力の割高分は統一料金化で解消。 公表ベンチはエージェント/コーディング系：SWE-Bench Pro (Public) 54.2%（前世代 49.6%）、Terminal-Bench 2.1 54%、GDPval-AA v2 Elo 1140。 GPQA / AIME / MMLU / SWE-Bench Verified は未公表のため空欄。 本表の 1,048,576 トークンは、Google が Input token limit（入力に使える上限）として公表している値で、出力の上限 65,536 トークンは別枠（2026-08-18 に公式モデルページで確認）。 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 → ### Gemini 3.5 Flash-Lite Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。最上位は 2026-10-13 に一般公開された Gemini 4 Argon（Gemini アプリは AI Pro・Ultra、API は有料ティア）、速くて安い Flash 系の最新は 3.8 Flash。 ◎ 強み - ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携 - ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い - ◎ 1M tokens の長いコンテキスト（API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン） - ◎ 動画理解の「agentic」処理（2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応）：長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ - ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe（85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応） - ◎ Deep Research Max など独自機能 △ 注意点 - △ 回答の口調がやや堅め 公式サイト → USE CASES ## 用途別のおすすめ Qwen3.8-Max か Gemini 3.5 Flash-Lite を取り上げてるタスク 8件 [メール・チャットの返信を書く Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[Excel・データを分析する Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/picks/#excel-analysis)[ウェブを横断して調べる Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/picks/#web-search)[情報の真偽を確認する Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/picks/#factcheck)[ブログ記事・レポートを書く Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/picks/#long-write)[プレゼン資料・スライドを作る Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/picks/#slide-make)[翻訳する Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[AIと音声で会話する Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/picks/#voice-chat) PRIMARY SOURCES ## 一次ソース Qwen3.8-Max - [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B（オープンウェイト公式リポジトリ・2026-08-12 19:24 JST 公開・ライセンス qwen3.8-max・context 262,144）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B) - [→ Artificial Analysis：Qwen3.8 Max（0902）（Intelligence Index v4.3.2 で 45・2026-09-23 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-max) - [→ Artificial Analysis：Qwen3.8 Max（8月3日版・v4.3.2 で 40・旧版扱い）](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-max-0803) - [→ Alibaba Cloud Model Studio：Newly released models（Qwen3.8-Max-0902 は qwen3.8-max の改良版スナップショット）](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/newly-released-models) - [→ Alibaba Cloud：qwen3.8-max の呼び出し先を 0902 版へ切り替える告知（2026-09-05 10:00 UTC+8 予定・料金据え置き）](https://www.alibabacloud.com/en/notice/model_studio_update_notice_for_qwen38max_models_863?_p_lc=1) - [→ MarkTechPost：Qwen3.8-Max 正式リリース（ベンチマーク表・料金 $2.00/$6.00・2026-08-03）](https://www.marktechpost.com/2026/08/03/alibaba-qwen-releases-qwen3-8-max/) - [→ MarkTechPost：Qwen3.8-Max プレビュー（2.4兆パラメータ・2026-07-19）](https://www.marktechpost.com/2026/07/19/alibaba-previews-qwen3-8-max-a-2-4-trillion-parameter-multimodal-model-days-after-moonshots-kimi-k3-open-weight-launch/) - [→ Artificial Analysis：Qwen3.7 Max（前世代・v4.3 で 30）](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-7-max) - [→ llm-stats：Qwen3.7 Max（前世代の SWE-bench Verified 80.4）](https://llm-stats.com/models/qwen3.7-max) Gemini 3.5 Flash-Lite - [→ Google 公式ブログ：Gemini 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite / 3.5 Flash Cyber 発表](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/) - [→ Google AI for Developers：Gemini 3.5 Flash-Lite モデルページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.5-flash-lite) - [→ Google AI 料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) - [→ Artificial Analysis：Gemini 3.5 Flash-Lite（Intelligence Index v4.3.2 で 22・2026-09-23 確認。v4.3 では 23）](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-3-5-flash-lite) FAQ ## よくある質問 Q. Qwen3.8-Max と Gemini 3.5 Flash-Lite、結局どっちがいい？ A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Qwen3.8-Max が 45、Gemini 3.5 Flash-Lite が 22 と明確な差があり、現時点の総合性能では Qwen3.8-Max 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 Gemini 3.5 Flash-Lite、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は Qwen3.8-Max が $2／1M、Gemini 3.5 Flash-Lite が $0.3／1M。出力料金は Qwen3.8-Max が $6／1M、Gemini 3.5 Flash-Lite が $2.5／1M です。入力・出力とも Gemini 3.5 Flash-Lite の方が安く、コスト重視なら Gemini 3.5 Flash-Lite が有利です。 Q. Qwen3.8-Max と Gemini 3.5 Flash-Lite、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／Gemini 3.5 Flash-Lite 22）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 Gemini 3.5 Flash-Lite、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、Gemini 3.5 Flash-Lite が 50。「安くて賢い」バランスでは Qwen3.8-Max が有利です。 Q. Qwen3.8-Max と Gemini 3.5 Flash-Lite、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 Gemini 3.5 Flash-Lite の方が高め（5／5 対 2／5）。まず触ってみるなら Gemini 3.5 Flash-Lite から始めると迷いにくいです。 LABS ## Gemini を実際に動かして計った記事 公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事 [![Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-opus-5-5-gemini-tts-card.webp) 2026-09-26 Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた 話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った 検証メモ 読み間違いテスト（3.8 Flash） 18.3 / 19 約40秒の読み上げにかかった時間 14.5秒 1分のナレーションの料金 約2.7円](https://ai-garage.jp/labs/opus-5-5-gemini-tts/)[![AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-contract-review-card.webp) 2026-09-26 AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか 落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した 検証メモ わかりやすい落とし穴（12回） 120 / 120 気づきにくい落とし穴（12回） 114 / 120 法律の条番号の取り違え 24本中2本](https://ai-garage.jp/labs/contract-review/)[![Claude Fable 5.1 徹底検証](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-fable-5-1-card.webp) 2026-09-13 Claude Fable 5.1 徹底検証 「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか 検証メモ 価格（Fable 5 と同じ） $10 / $50 本人の5段階×11課題（55セル） 満点でないのは 8 low → max のトークン（簡単 / 難問 / さらに難問） 3.5倍 / 6.8倍 / 7.4倍](https://ai-garage.jp/labs/fable-5-1/) RELATED ## もっと深く知る ### 関連ニュース [DeepSeek V4.1 Flash 1017とは？料金そのままで賢く、作業代は半分以下 2026-10-17](https://ai-garage.jp/news/deepseek-v4-1-flash-1017/)[Muse Spark Open 公開！Mac Studio 2台で動く、必要なメモリと注意点 2026-10-17](https://ai-garage.jp/news/meta-muse-spark-open-local/)[Perplexity の料金はいくら？無料・Pro・Max の違いと円での値段 2026-10-15](https://ai-garage.jp/news/perplexity-pricing-plans/)[Gemini 4 Argon が一般公開！アプリはAI Pro以上、API料金は12月に倍 2026-10-14](https://ai-garage.jp/news/gemini-4-argon-available/) ### 関連トピック [AIエージェント時代の本格幕開け 「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。](https://ai-garage.jp/topics/ai-agent-era/)[中国AIの台頭 — DeepSeek / Qwen が世界を揺るがす クローズドモデルとほぼ同等性能を「数十分の一のコスト」で。地政学級の存在感に。](https://ai-garage.jp/topics/china-ai-rise/)[推論モデル革命 「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。](https://ai-garage.jp/topics/reasoning-revolution/)[MCP（Model Context Protocol）が業界標準に AnthropicがOSSで公開した「AIに道具を渡す共通規格」が、業界全体に広がっている。](https://ai-garage.jp/topics/mcp-standard/) OTHER COMPARISONS ## 他のペアも見る [GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-chatgpt/)[GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-fable-5/)[Kimi K3 vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-chatgpt/)[Kimi K3 vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-fable-5/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-llama/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-mistral/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)