Qwen3.8-Max vs Gemini 3.1 Pro

ポジ 29 ／ ネガ 6 ／ 中立 1

ポジ 8 ／ ネガ 8 ／ 中立 2

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。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。公表ベンチは GPQA Diamond 92.6・Terminal-Bench 2.1 86.6・SWE-bench Pro 67.7 で、Artificial Analysis Intelligence Index は 58（v4.1.1）。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47）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。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）。

ARC-AGI-2 77.1%、LiveCodeBench Elo 2887。200k 超は $4/$18。65k 出力対応。本表の 1,048,576 トークンは入力に使える上限のほうで、出力は別枠。Google DeepMind のモデルカードは入力を「a token context window of up to 1M」、出力を「a 64K token output」と分けて書いており、同系列の 3.7 Flash・3.5 Flash-Lite は Gemini API ドキュメントで Input token limit 1,048,576／Output token limit 65,536 と明記されている（いずれも 2026-08-18 確認）。

• → 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）
• → Artificial Analysis：Qwen3.8-Max（Intelligence Index v4.1.1 で 58・$2/$6・context 1M）
• → 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）
• → MarkTechPost：Qwen3.8-Max プレビュー（2.4兆パラメータ・2026-07-19）
• → Artificial Analysis：Qwen3.7 Max（前世代・知能47）
• → llm-stats：Qwen3.7 Max（前世代の SWE-bench Verified 80.4）

• → Google DeepMind：Gemini 3.1 Pro Model Card
• → Google：Deep Research Max
• → Google AI 料金
• → Artificial Analysis：Gemini 3.1 Pro