Alibabaは2026年8月上旬にQwen 3.8-Maxを正式リリースしました。このモデルは、トークンごとに95Bのパラメータのみをアクティブにする2.4兆パラメータのMixture-of-Expertsモデルであること、1Mコンテキスト全体で100万トークンあたり一律$2/$6の価格設定であること、そして1週間以内にHugging FaceとModelScopeでウェイトが公開されるという約束という、異例の組み合わせで登場しました。最後の点は重要です。Qwen-Maxクラスのモデルがオープンウェイトで公開されたことはこれまでありませんでした。
公式発表では、これまでのQwenの中で最も高性能であると述べられており、ベンダーのベンチマーク表も、実際に強力な結果といくつかの正直な敗北をもってそれを裏付けています。このガイドでは、Qwen 3.8-Maxが実際にどのようなもので、数値が何を語っているのか、Kimi K3、Fable 5、GPT-5.6 Solと比べてどのような位置付けなのか、そして今日このモデルを実行するためのあらゆる方法を詳しく解説します。APIをベースに開発を計画している場合、このモデルはOpenAI互換およびAnthropic互換の両方のエンドポイントを備えており、Apidogのようなプロトコル対応クライアントは、同じキーで両方の形式をテストするのに役立ちます。
Qwen 3.8-Maxの概要
| 仕様 | Qwen 3.8-Max |
|---|---|
| 開発元 | Alibaba (Qwenチーム) |
| リリース | 2026年8月上旬 (Model StudioでGA、8月3日) |
| アーキテクチャ | MoE、Qwen 3.5基盤上に構築 |
| 総パラメータ数 | 2.4T |
| アクティブパラメータ数 | 95B (約4%アクティブ化) |
| コンテキストウィンドウ | 1,000,000トークン |
| 最大出力 | 65,536トークン |
| モダリティ | テキスト + 画像入力、テキスト出力 |
| 推論制御 | reasoning_effort: xhigh (デフォルト), medium, low |
| APIモデルID | qwen3.8-max |
| 価格 | 100万トークンあたり入力$2 / 出力$6、全コンテキストで一律 |
| オープンウェイト | 来週 (約8月10日) 公開予定; 2026年8月上旬現在、まだダウンロード不可 |
| APIプロトコル | OpenAI互換およびAnthropic互換 |
この表のすべての情報は、Alibaba自身のリリース資料およびModel Studioの料金ページからのものです。それでは、詳細に入りましょう。
Qwen 3.8-Maxとは
Qwen 3.8-Maxは、AlibabaのQwenファミリーの新しいフラッグシップモデルであり、Qwen 3.5のアーキテクチャ基盤の上に構築されています。ラインナップのトップにあったQwen3.7-Maxに取って代わり、ベンダーの表では、前モデルからの目覚ましい性能向上が示されています。Terminal Bench 2.1は74.5から86.6へ、PaperBenchは64.8から93.0へと上昇しています。古いモデルからの移行を検討している場合は、その差は当社のQwen 3.8 vs Qwen 3.7 Max比較で詳しく説明されています。
主要な仕様はパラメータの分割です。2.4Tという総パラメータ数は途方もなく大きく、実際そうなのですが、MoE設計ではフォワードパスごとに95Bのみがアクティブになります。この約4%のアクティベーション率が、Alibabaがこのような大規模モデルを100万トークンあたり$2/$6という価格で提供できる理由です。参考までに、Kimi K3は総計2.8Tで104Bがアクティブであるため、Qwen 3.8-Maxは両方の点でより小さいモデルです。
入力側では、このモデルはAPIを通じてテキストと画像を受け入れます。Alibabaのブログでは、メモリグラフと呼ばれるものを介して、長文ドキュメントの理解（200ページ以上のPDF）や100時間の動画の理解も実演されています。これらは個別のAPI入力タイプとしてではなく、ブログで実演された機能として扱ってください。公開されているAPI設定では、入力モダリティとしてテキストと画像が挙げられています。
推論は、reasoning_effortパラメータによって制御され、xhigh（デフォルト）、medium、lowの3つのレベルがあります。enable_thinkingとpreserve_thinkingもあり、思考はデフォルトで保持されます。早期に知っておくべき料金の詳細は、思考モードと非思考モードは同じ料金で請求されますが、思考トークンは出力としてカウントされるため、xhighデフォルトでの実際の請求額は、単純な表示価格の計算よりも高くなります。
初のオープンウェイトMaxクラスQwen
これは今回のリリースの最大の戦略的動きです。Alibabaは長年にわたり多くのQwenモデルをオープンソース化してきましたが、Maxティアのモデルは一度もありませんでした。Qwen 3.8-Maxはそのパターンを打ち破ります。同社はウェイトが「来週」、つまり8月10日頃にHugging FaceとModelScopeに公開されると述べています。
2つの注意点、明確に述べます：
- ウェイトはまだダウンロードできません。 2026年8月上旬現在、それは約束に過ぎません。Kimi K3は最近の先例を示しており、そのウェイトはローンチから11日後に公開されたため、多少の遅延は驚くことではありません。
- 2.4Tモデルをセルフホストするには、マルチノードプロジェクトが必要です。 積極的に量子化されたとしても、これはワークステーションで実行できるものではありません。ほとんどのチームにとって、「オープンウェイト」とは、ローカルデプロイではなく、サードパーティプロバイダを通じてより安価なホストアクセスを意味するでしょう。
Qwen 3.8-Maxへの関心が主に定価を支払わないことにある場合、現在の現実的な方法はQwen ChatとModel Studioの無料クォータであり、どちらも当社のQwen 3.8を無料で利用する方法に関するガイドでカバーされています。
ベンチマークが示すもの（敗北を含む）
Alibabaは、Qwen 3.8-MaxをClaude Opus 4.8、Fable 5、GPT-5.6 Sol、およびQwen3.7-Maxと比較した完全なベンチマーク表を公開しました。数値を見る前に2つの開示があります。これらはベンダーが実行した結果であり、ほとんどのコーディング行はすべてのモデルでClaude Codeハーネスを使用して実行されました。いくつかのベンチマーク（QwenSWEBench、QwenQoderBench、CoWorkBench、RecreationBench）はAlibaba独自の社内作成です。執筆時点では、Artificial Analysisのような情報源からの独立した数値は存在しませんでした。
このフレームワークに基づき、Alibabaの表における際立った行は次のとおりです。
勝っている点：
- PaperBench: 93.0、GPT-5.6 Sol (90.5)、Fable 5 (88.8)、Opus 4.8 (80.3) を上回る、単一の最高フラッグシップ結果。
- IFBench: 82.8、この行で最高スコアを記録し、Solの72.7を上回る。
- Terminal Bench 2.1: 86.6、Opus 4.8とFable 5（ともに84.6）を上回り、Sol（88.8）にのみ劣る。
- マルチモーダルが最も得意: MathVision 95.2、LogicVista 91.9、OSWorld-Verified 86.1、および表中のほぼすべてをリードするOCRの行。
劣っている点：
- SWE-bench Pro: 67.7、Fable 5の80.0には大きく劣り、Opus 4.8の69.2にもわずかに劣る（ただしSolの64.6は上回る）。
- HLE: 43.6、この行で最も低いフラッグシップスコア。Fable 5は53.3、Solは47.2、Opus 4.8は45.7を記録。
正直なまとめ：Alibaba自身の数値によると、Qwen 3.8-Maxはいくつかのエージェント関連の行でOpus 4.8を上回り、ほとんどの主要なコーディング作業ではFable 5に及ばず、マルチモーダルおよびドキュメントインテリジェンスでは大きくリードしています。GPQA Diamondでは92.6を記録し、Fable 5と同点で、Solの94.1にわずかに及ばないため、純粋な科学推論能力は競合力があります。ハーネスの詳細や独立した検証に注目すべき点を含む完全な表の解説については、当社のQwen 3.8ベンチマークの内訳をご覧ください。
Alibabaはまた、一連のショーケース実行も公開しました。これには、公開リポジトリでの16日間の自律コーディングセッション（265コミット、127プルリクエスト）、元の論文のAIME24結果を上回る論文再現実行、そして24時間で526の人力チーム中458チームを上回った天池コンテストのエントリーが含まれます。これらはベンダー独自のデモンストレーションであるため、制御された評価ではなく、機能広告としてお読みください。ハーネスの設定を再現する方法を含むコーディングの詳細については、コーディングのためのQwen 3.8で詳しく扱っています。
Kimi K3、Fable 5、GPT-5.6 Solに対する位置付け
Kimi K3との比較。 これは自然なライバル関係です。2つの中国の研究機関から、数週間違いでリリースされた2つのオープンウェイト巨大MoEモデルです。K3はより大きく（総計2.8T、アクティブ104Bに対し、Qwenは2.4T/95B）、Qwenがマルチモーダルであるのに対しK3はテキストのみであり、そのウェイトはすでに公開されている一方、Qwenのウェイトはまだ約束の段階です。価格設定も大きく異なります。K3は入力$3/出力$15、キャッシュヒットは$0.30であるのに対し、Qwenは一律$2/$6です。直接的な比較評価はまだ存在せず、各ベンダーが独自の表を公開しています。それらをQwen 3.8 vs Kimi K3で一行ずつ比較しています。Moonshotのモデルを初めて使用する場合は、まずKimi K3とは何かから始めてください。
Fable 5との比較。 Anthropicのフラッグシップはコーディングのベンチマークとして依然として手強い存在であり、Qwen 3.8-Maxはそれを打ち破っていません。Alibaba自身の表によると、SWE-bench Pro（67.7対80.0）とHLE（43.6対53.3）には明確な差があります。Qwenが代わりに提供するのは、価格（最先端レートの一部）、1Mコンテキスト、公開予定のオープンウェイト、そしてより強力なマルチモーダル関連の行です。
GPT-5.6 Solとの比較。 SolはTerminal Bench（88.8対86.6）、GPQA（94.1対92.6）、HLE（47.2対43.6）で勝利し、Qwen 3.8-MaxはPaperBench（93.0対90.5）とIFBench（82.8対72.7）で勝利しています。価格面では、Qwenの$2/$6はGPT-5.6 Terraの出力$2/$12を下回り、Solティアのアクセスはさらに高価です。
もう1つの基準：Claude Opus 5は$5/$25でリストされています。ベンダーの表をどう解釈するにせよ、Alibabaはそのフラッグシップモデルを、大量のワークロードに対する計算を変えるレベルで価格設定しています。
料金: 1Mトークン全体で一律$2/$6
料金は一文で簡潔に述べることができます。入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$6、トークンゼロから1Mコンテキスト制限まで、思考モードであるかどうかにかかわらず、一律の料金体系です。
一律料金体系は珍しい点です。ほとんどの長文コンテキストモデルはプロンプトが長くなるにつれて料金が上がりますが、Qwen 3.8-Maxはそうではありません。また、Qwen3.7-Maxの定価$2.5/$7.5よりも安く提供されますが、その古いモデルは現在50%割引プロモーション（$1.25/$3.75）を実施しており、バリュープレイとしてその関連性を維持しています。
コンテキストキャッシュは、繰り返し使用されるプレフィックスのワークロードを魅力的にします。キャッシュヒットは入力レートの10%で請求され、明示的なキャッシュ作成は125%の費用がかかります。また、試用目的で無料クォータ（1Mトークン、シンガポールリージョンのみ、90日間有効）も提供されています。タスクごとの例と、思考トークンの落とし穴を定量化した完全なコスト内訳は、当社のQwen 3.8料金ガイドに掲載されています。
Qwen 3.8-Maxへのアクセス方法
アクセス方法は一般的なローンチよりも広範囲です。5つのルートがあります：
- 1. Qwen Chat。 APIキー不要のコンシューマーアプリ。意見形成の最速の方法です。
- 2. Alibaba Cloud Model Studio (DashScope)上のAPI。 home.qwencloud.comからキーを取得し、
DASHSCOPE_API_KEYを設定して、OpenAI互換のチャット補完または応答エンドポイントを通じてモデルIDqwen3.8-maxを呼び出します。3つのリージョナルベースURLが稼働しています：北京 (dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)、シンガポール (dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)、米国バージニア州 (dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)。Model Studioのモデルページでは、推奨スタックの最上位にリストされています。 - 3. Anthropic互換のエンドポイント。 これは本当に珍しいものです。
https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropicはAnthropic Messagesプロトコルを話すため、Claude用に構築されたツールは2つの環境変数でQwenを指すことができます。 - 4. コーディングハーネス。 Alibabaは、Claude Code（
ANTHROPIC_BASE_URLとANTHROPIC_MODEL=qwen3.8-max経由）、Codex、Qoder、Qwen Code、OpenClawの5つのエージェント向けの公式設定を公開しました。AlibabaがそのコーディングベンチマークのほとんどをClaude Codeハーネス内で実行したため、公開された設定もその数値の背後にある設定であることは注目に値します。 - 5. オープンウェイト、近日公開。 Hugging FaceとModelScopeで来週公開されると約束されていますが、2026年8月上旬現在、まだダウンロードできません。
ルート2から4の設定詳細（コピー＆ペースト可能なPythonおよびcURL付き）は、当社のQwen 3.8 APIガイドに記載されています。
デュアルプロトコルAPIのテスト
2つの異なるプロトコル形式で応答する同じモデルは、実用的なテストの疑問を生じさせます。つまり、あなたのリクエストは両方で同じように動作するのでしょうか？ここでAPIクライアントがその真価を発揮します。Apidogでは、3つのリージョナルベースURLを環境として保存し、リクエストを編集することなくリージョンを切り替えることができます。OpenAI互換エンドポイントとAnthropicプロトコルエンドポイントを通じて同じプロンプトを並行して送信し、SSEストリームを検査して、最終的な回答が届く前にreasoning_contentの差分がどのように表示されるかを確認できます。最後の部分は、xhighデフォルトが実際にどれだけの思考を生成するかを検証するのに役立ちます。なぜなら、これらのトークンは出力として課金されるからです。エンドポイントを接続する際に追体験したい場合は、Apidogを無料でダウンロードしてください。同じワークスペースを使用すると、ワークロードをコミットする前に、qwen3.8-maxをqwen3.7-maxまたはkimi-k3と同一のプロンプトで簡単にA/Bテストすることもできます。
Qwen 3.8-Maxのラインナップにおける位置付け
Qwenファミリー全体を把握する場合、Qwen 3.8-Maxは現在、Qwen3.7-Maxおよびプラスティアのモデルの上に位置付けられています。当社の最適なQwenモデルのガイドでは、どのティアがどのワークロードに適しているかを解説しています。簡潔に言うと、マルチモーダルおよびエージェントの最高の性能が必要な場合は3.8-Maxが選ばれ、プロモーション期間中は3.7-Maxの50%オフがバリューフラッグシップとなり、プラスモデルは日常的なタスク向けの安価な主力として機能します。
FAQ
Qwen 3.8はオープンソースですか？
まだですが、間もなくです。Alibabaは2026年8月上旬のローンチ時点でHugging FaceとModelScopeに「来週」ウェイトを公開すると約束しており、これが初のオープンウェイトMaxクラスQwenとなるでしょう。執筆時点では何もダウンロードできません。それまでは、APIまたはQwen Chatを通じてアクセスします。Qwen 3.8を無料で利用する方法で、無料のルートを確認してください。
Qwen 3.8-Maxの費用はいくらですか？
入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$6で、1Mコンテキスト全体で一律の料金体系です。キャッシュヒットは入力の10%で請求されます。思考トークンは出力として請求され、デフォルトの推論処理はxhighであるため、推論を多く含む作業では表示価格よりも高めの予算を見積もる必要があります。
Qwen 3.8-MaxはKimi K3よりも優れていますか？
直接的な比較評価はまだありません。両ベンダーが独自の表を公開しています。理論上、Qwen 3.8-Maxはより小さく（2.4T/アクティブ95B対2.8T/104B）、K3がテキストのみであるのに対しマルチモーダルであり、出力料金も安価です（$6対$15）。K3の現在の利点は、そのウェイトがすでに公開されていることです。
Claude CodeでQwen 3.8-Maxを使用できますか？
はい、できます。Alibabaは公式設定を公開しており、ANTHROPIC_BASE_URLをAnthropic互換のDashScopeエンドポイントに向け、ANTHROPIC_MODEL=qwen3.8-maxを設定します。Codex、Qoder、Qwen Code、OpenClawにも公式設定があります。
次に行うこと
Qwen 3.8-Maxは、プレスプレビューではなく、真のフラッグシップリリースです。3つのAPIリージョンでGAされ、料金が公開され、勝敗を含む完全な（ベンダー実行の）ベンチマーク表があり、オープンウェイトも数日中に公開されます。正直な見方をすれば、主要なコーディングではFable 5を凌駕するものではありませんが、いくつかのエージェント関連の行でOpus 4.8を上回り、ドキュメントおよびマルチモーダル作業でリードし、その上で$2/$6の費用で提供されます。
賢明な行動は、誰かの表に頼るのではなく、自身のワークロードに対してテストすることです。無料クォータを取得し、両方のプロトコルエンドポイントを接続し、実際に実行するプロンプトで出力を比較してください。APIセットアップガイドから始め、8月10日頃にウェイトが予定通り公開されたかを確認してください。