VS COMPARISON

Qwen3.8-Max vs Qwen3.8-Flash

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」

Alibaba

Qwen3.8-Flash

Qwen3.8-Flash（オープン版は Qwen3.8-Flash-Next・125B / 6B active）／ 2026-08-26

「旗艦の Qwen3.8-Max より賢さは一歩ゆずるけど、お値段は13分の1だよ」

編集部の総合判定

総合知能（AA Index）は Qwen3.8-Max 45 対 Qwen3.8-Flash 40 で Qwen3.8-Max がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち：Qwen3.8-Max 1 / Qwen3.8-Flash 0 料金で安い項目：Qwen3.8-Max 0 / Qwen3.8-Flash 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

✓ 「日本語含む多言語が得意」を重視する人
✓ 「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」を重視する人

こんな人は Qwen3.8-Flash

✓ API 料金を抑えたい人（入力$0.15/出力$0.47）
✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 80 対 63）

SPECS

仕様の比較

項目	Qwen3.8-Max	Qwen3.8-Flash
バージョン	Qwen3.8-Max（2026-09-02 版・旗艦・2.4T / 95B active）	Qwen3.8-Flash（オープン版は Qwen3.8-Flash-Next・125B / 6B active）
公開日	2026-09-02	2026-08-26
コンテキスト長	1000K	1000K
入力料金 $/1M	$2	$0.15 安い
出力料金 $/1M	$6	$0.47 安い
推論モデル	✓ あり	✓ あり
マルチモーダル	✓ あり	✓ あり
AIコスパ指数独自指標	63	80 勝ち

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

Qwen3.8-Flash

専門知識（GPQA）

Qwen3.8-Max

92.6%

Qwen3.8-Flash

—

※ 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

Qwen3.8-Flash

X評判スコア 85 ／100（n=32）

ポジ 22 ／ネガ 4 ／中立 6

👍 低VRAMで大規模モデル動く

👍 速度が速く実用的

👎 日本語能力が微妙

👎 安定性・クラッシュ

※ 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）。

Qwen3.8-Flash

Alibaba の廉価版で、旗艦 Qwen3.8-Max の下に付くグレード（Alibaba Cloud Model Studio の API モデル名は qwen3.8-flash）。重みを公開したオープン版 Qwen3.8-Flash-Next（2026-08-26 公開・Hugging Face のリポジトリ作成は 8/24）を製品化したもので、 Alibaba 自身が「次の Qwen4 を支える設計の先行版」と位置づけています。総パラメータ1,250億のうち実際に動くのは60億の専門家分業型（MoE）で、テキスト・画像・動画を入力できます。一度に読める量は API 版が100万トークン（入力の上限 991,808・出力の上限 131,072。オープン版は素の状態で 262,144、 YaRN という引き伸ばし手法で100万まで）。考える機能（thinking）はオン・オフを選べます（2026-09-10 に公式ドキュメントで確認）。【料金】本表の $0.15 / $0.47 は Alibaba Cloud Model Studio の国際版（シンガポール）の値で、入力100万トークンまでの段（2026-09-10 に公式料金ページで確認）。中国版（北京）は $0.113 / $0.382、Alibaba Cloud の発表記事では「1元 / 3元（$0.16 / $0.47）」と書かれています。 GLM-5.3-Flash（$0.15 / $0.50）とほぼ同額で、出力が3セント安いぶんブレンド料金（入力3:出力1）は $0.23 です（本表では 2026-09-22 公開の GPT-6 Luna が $0.10 / $0.50・ブレンド $0.20 で、これより安くなりました）。【性能】第三者測定の Artificial Analysis Intelligence Index は 40（v4.3.2・2026-09-23 確認）で、料金が約13倍の旗艦 Qwen3.8-Max（45・$2/$6）より5ポイント低い位置です（2026-09-10 の v4.3 では旗艦も 40 で同点でしたが、AA の Qwen3.8-Max のページが 9月2日版に差し替わって 45 になりました）。 SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公式・第三者とも数値を公表しておらず本表では「—」（Alibaba が挙げているのは SWE-bench Pro・CoWorkBench・Toolathlon Verified・MathVision・AndroidWorld・ERQA で「DeepSeek-V4-Flash や Claude Opus 4.6 と競合する」という相対表現のみ）。【重み】オープン版 Qwen3.8-Flash-Next は Qwen Community License 1.0（商用利用は条件つき）で Hugging Face に公開されています。中国製のため業務利用は規約とデータの取り扱いを確認してください。

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 →

Qwen3.8-Flash

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 →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Flash

FAQ

よくある質問

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

A. AA Intelligence Index は Qwen3.8-Max 45 対 Qwen3.8-Flash 40 で Qwen3.8-Max がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。

Q. Qwen3.8-Max と Qwen3.8-Flash、料金が安いのはどっち？

A. 入力料金は Qwen3.8-Max が $2／1M、Qwen3.8-Flash が $0.15／1M。出力料金は Qwen3.8-Max が $6／1M、Qwen3.8-Flash が $0.47／1M です。入力・出力とも Qwen3.8-Flash の方が安く、コスト重視なら Qwen3.8-Flash が有利です。

Q. Qwen3.8-Max と Qwen3.8-Flash、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／Qwen3.8-Flash 40）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 Qwen3.8-Flash、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、Qwen3.8-Flash が 80。「安くて賢い」バランスでは Qwen3.8-Flash が有利です。

Q. Qwen3.8-Max と Qwen3.8-Flash、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・Qwen3.8-Flash 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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Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Flash

こんな人はどっち？

こんな人は Qwen3.8-Max

こんな人は Qwen3.8-Flash

仕様の比較

ベンチマーク差分

Xの評判はどう？

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Flash

編集部メモ

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Flash

強み・弱み

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Flash

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