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VS COMPARISON

Qwen3.8-Max vs Grok 4.7

編集部の総合判定

総合性能は拮抗(AA Index 45 対 46)。用途と料金で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:Qwen3.8-Max 0 / Grok 4.7 0 料金で安い項目:Qwen3.8-Max 0 / Grok 4.7 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

  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)
  • ✓ 「日本語含む多言語が得意」を重視する人

こんな人は Grok 4.7

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「Xのリアルタイム投稿を検索できる」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Qwen3.8-Max Grok 4.7
バージョン Qwen3.8-Max(2026-09-02 版・旗艦・2.4T / 95B active) Grok 4.7
公開日 2026-09-02 2026-09-21
コンテキスト長 1000K 勝ち 500K
入力料金 $/1M $2 $2
出力料金 $/1M $6 $6
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 64

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
Grok 4.7
46

専門知識(GPQA)

Qwen3.8-Max
92.6%
Grok 4.7
—

※ 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

Grok 4.7

X評判スコア 75 /100(n=17)

ポジ 12 / ネガ 4 / 中立 1

👍 コーディング支援

👍 自然な応答

👎 回答の雑さ

👎 挙動が不安定

※ 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)。

Grok 4.7

2026-09-21 公開、Grok 4.6 の後継(API は grok-4.7)。SpaceXAI は「Grok 4.6 より大きい新しい土台のモデル」を使い、完了まで何時間もかかる難しい問題に重みを置いて追加学習を延ばしたと説明している。料金は入力 $2/出力 $6、キャッシュ済み入力 $0.50 で Grok 4.6 と同じ。ただしプロンプトが20万トークンに達したリクエストは、そのリクエストの全トークンが倍額(入力 $4/キャッシュ $1/出力 $12)になる。本表の $2/$6 は20万トークン未満のときの値。一度に読める量は50万トークン、1回の出力に上限は設けられていない。知識は2026年5月まで。考える機能は切れず、段階は low・medium・high・xhigh の4つで既定は high。出力速度が2倍・料金も2倍の高速版は、Cursor と自社のコーディングツール Grok Build でだけ使える。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 46(v4.3.2・xhigh 設定/2026-09-23 確認。high 設定でも 46)で、同じ指標の Grok 4.6(high 設定)は 44。公式の比較表(Grok 4.7 は xHigh、Grok 4.6 は High、GPT-5.6 Sol と Claude Fable 5.1 は Max での測定)では、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 37.6%(Grok 4.6 は 20.3%)、CursorBench 4.0 が 46.3%、DeepSWE v1.1 が 71.0%(この1項目だけ high 設定)、電気工学の EEBench が 64.0%、法務の Harvey Legal Agent Benchmark が 19.6%。なお同じ表は Claude Fable 5.1 の Terminal-Bench 4.0 を 57.9% としているが、Anthropic 自身の公表値は 55.8%。Artificial Analysis 自身の測定(共通の足回り)では、Grok 4.7 の Terminal-Bench 4.0 は 25.8% だった。本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE は公式も第三者も数値を出しておらず「—」(DeepSWE や SWE-bench Pro の値を、別のテストである SWE-bench Verified の欄には入れません)。前世代 Grok 4.6(2026-08-12 公開)は料金も一度に読める量も同じで、知能スコアは 44(v4.3.2・high 設定)。

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 →

Grok 4.7

X 統合のノリ軽め AI。2026-09-21 公開の Grok 4.7 も「値段そのまま・賢さだけ上位」を続けた、安さと性能を両取りするコーディング向けフラグシップ。

◎ 強み

  • ◎ Xのリアルタイム投稿を検索できる
  • ◎ ユーモアと毒舌のあるキャラ設定
  • ◎ X Premium に同梱でコスパ良
  • ◎ Grok Speech / TTS API も2026-05 から提供開始
  • ◎ Grok 4.5・4.6・4.7 と3世代続けて $2/$6 per MTok 据え置き。この価格帯としては知能スコアが高い(第三者の Artificial Analysis で 4.7 は 46・xhigh 設定)
  • ◎ Grok Build・Cursor・Office アドインなど開発/実務ツールへ即統合

△ 注意点

  • △ 過激寄りの応答もあるので場面を選ぶ
  • △ コンテキストは 500k と前世代 Grok 4.3 の 1M から縮小
  • △ プロンプトが20万トークンに達すると、そのリクエストは全トークンが倍額になる
  • △ 4.6 は最初の1文字が返るまでの時間が 4.5 より大きく延びていた(第三者計測)。4.7 の出力速度は xhigh 設定で毎秒約39トークンと遅め(Artificial Analysis 実測)
  • △ 出力速度2倍・料金2倍の高速版は Cursor と Grok Build 限定で、API からは選べない
  • △ 日本語性能の第三者検証はまだ少ない
公式サイト →

USE CASES

用途別のおすすめ

Qwen3.8-Max か Grok 4.7 を取り上げてるタスク 1件

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Qwen3.8-Max と Grok 4.7、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Qwen3.8-Max 45、Grok 4.7 46 とほぼ同水準で、総合性能は拮抗しています。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。

Q. Qwen3.8-Max と Grok 4.7、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Qwen3.8-Max が $2/1M、Grok 4.7 が $2/1M。出力料金は Qwen3.8-Max が $6/1M、Grok 4.7 が $6/1M です。入力・出力とも料金はほぼ同水準です。

Q. Qwen3.8-Max と Grok 4.7、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/Grok 4.7 46)を軸に判断するのがおすすめです。その AA Intelligence Index でも明確な差は付いていないため、性能は同水準と見て、料金や使い勝手で選ぶのがおすすめです。

Q. Qwen3.8-Max と Grok 4.7、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、Grok 4.7 が 64。差は僅かで、コスパはほぼ同水準。性能・使い勝手など他の軸で選ぶのがおすすめです。

Q. Qwen3.8-Max と Grok 4.7、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 Grok 4.7 の方が高め(3/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Grok 4.7 から始めると迷いにくいです。

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