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title: "Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick 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 Llama 4 Maverick 10。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-llama/
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VS COMPARISON

# Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick

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

Meta

## Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) ／ 2025-04-05

「自前で動かせるオープン系の代表格」

編集部の総合判定

総合知能（AA Index）は Qwen3.8-Max 45 対 Llama 4 Maverick 10。現時点では Qwen3.8-Max が明確に優位

ベンチ勝ち：Qwen3.8-Max 1 / Llama 4 Maverick 0 料金で安い項目：Qwen3.8-Max 2 / Llama 4 Maverick 0 データ最終更新：2026-10-09（編集部集計）

世代差に注意：Qwen3.8-Max は Llama 4 Maverick より約17か月新しい世代（2026年9月公開 vs 2025年4月公開）

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）
- ✓ じっくり考える推論タスクを頼みたい人

### こんな人は Llama 4 Maverick

- ✓ 「中身（重み）が公開されている」を重視する人
- ✓ 「自分の PC・サーバーで動かせる」を重視する人

SPECS

## 仕様の比較

| 項目 | Qwen3.8-Max | Llama 4 Maverick |
| --- | --- | --- |
| バージョン | Qwen3.8-Max（2026-09-02 版・旗艦・2.4T / 95B active） | Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) |
| 公開日 | 2026-09-02 | 2025-04-05 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $2 安い | — |
| 出力料金 $/1M | $6 安い | — |
| 推論モデル | ✓ 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 | — |

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

Llama 4 Maverick

10

知識の広さ（MMLU）

Qwen3.8-Max

—

Llama 4 Maverick

80.5%

専門知識（GPQA）

Qwen3.8-Max

92.6%

Llama 4 Maverick

—

※ [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（2026-10-05 〜 2026-10-12）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 57 ／100（n=17）

ポジ 8 ／  ネガ 6 ／ 中立 3

👍 画像生成・画風良い

👍 全体的に便利・良い

👎 27Bモデルがダメ

👎 コード・ゲームで微妙

### Llama 4 Maverick

X評判スコア — ／100（n=0）

ポジ 0 ／  ネガ 0 ／ 中立 0 （判定材料が少なくスコアは保留）

※ 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）。

### Llama 4 Maverick

Meta 公式 Llama 4 系の旗艦。MoE 128 experts、native multimodal、1M context、Knowledge cutoff 2024-08。 公式公表ベンチは MMLU Pro 80.5、LiveCodeBench 43.4、MMMU 73.4、MathVista 73.7、ChartQA 90、DocVQA 94.4。 SWE-Bench / GPQA / AIME / HLE は Meta から公式公表なし（同列比較困難）。Llama 4 Scout（10M context、17B/109B MoE）も同時リリース。 第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index は 10（v4.3.2・2026-09-23 確認）。ただし AA はこの値を推定値（estimated）として表示しており、全体の順位には入れていない（2026-09-08 の v4.3 では 9）。 オープンウェイト（Llama 4 Community License、月7億 MAU 超は別ライセンス必要）。 本表の100万トークンは公式モデルカードの Context length（同時公開の Scout は 10M）。入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 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 →

### Llama 4 Maverick

オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。

◎ 強み

- ◎ 中身（重み）が公開されている
- ◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
- ◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
- ◎ Llama 4 で native multimodal（テキスト + 画像）に対応
- ◎ Scout は 10M tokens 長コンテキスト

△ 注意点

- △ Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系（1.3 まで更新）へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表
- △ ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer（約296億パラメータ・Apache 2.0）を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く（圧縮しない場合は55GB超が必要）
- △ ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意（2026-10 時点で Llama 5 は存在しない）
- △ 単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル（developer.meta.com）に統合された

公式サイト →

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)

Llama 4 Maverick

- [→ Meta Developer：Llama 4 モデルページ（llama.com の統合先）](https://developer.meta.com/ai/models/llama-4/)
- [→ Meta AI Blog：Llama 4 リリース（2025-04-05）](https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/)
- [→ Llama 4 model card / GitHub](https://github.com/meta-llama/llama-models)
- [→ Artificial Analysis：Llama 4 Maverick（Intelligence Index v4.3.2 で 10・AA の推定値で順位の対象外・2026-09-23 確認。v4.3 では 9・130モデル中112位）](https://artificialanalysis.ai/models/llama-4-maverick)
- [→ Hugging Face：meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct（公式モデルカード・Context length 1M）](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct)

FAQ

## よくある質問

Q. Qwen3.8-Max と Llama 4 Maverick、結局どっちがいい？

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Qwen3.8-Max が 45、Llama 4 Maverick が 10 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。なお、Qwen3.8-Max は Llama 4 Maverick より約17か月新しい世代（2026年9月公開 vs 2025年4月公開）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 Llama 4 Maverick、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／Llama 4 Maverick 10）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 Llama 4 Maverick、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 Qwen3.8-Max・Llama 4 Maverick とも同程度（2／5）。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。

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