【Qwen3.8-Max】2.4兆パラメータでフロンティア級の性能を実現したAlibabaの最新AIモデルを徹底解説

2026年8月3日、AlibabaはQwenファミリーの最新フラッグシップモデル「Qwen3.8-Max」を正式リリースしました。

総パラメータ数はなんと2.4兆（2.4T）で、アクティブパラメータは950億（95B）。Kimi K3の2.8兆パラメータに次ぐ規模感で、Arena.AIのテキストタスクでは中国製モデルとしてトップ、ビジョンタスクでは世界2位にランクインしています。とはいえ「中国の巨大モデルってどうなの？」「実際のところ使えるの？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、Qwen3.8-Maxの概要からアーキテクチャ、ベンチマーク性能、料金体系、具体的な使い方までをGoogle公式情報やAlibaba公式ブログなどの1次情報をもとに徹底的に解説していきます。ぜひ最後までご覧ください！

Qwen3.8-Maxとは？

Qwen3.8-Maxは、Alibaba CloudのQwenチームが開発したQwenファミリー史上最大・最高性能のフラッグシップモデルです。2.4兆という膨大なパラメータを持ちながら、推論時にアクティブになるのは950億パラメータのみという効率的な設計が特徴となっています。

テキストだけでなく、画像や動画といったマルチモーダル入力にネイティブ対応しており、200ページ以上のテキストや約100時間分の映像を1回のリクエストで処理できるとされています。

Alibabaは公式ブログで「コーディングとCowork（共同作業）の新たな基準」と謳っており、特に10日間以上にわたる自律的なソフトウェア開発プロジェクトを人間の介入なしにゼロから完遂できる点が強調されています。

もう1つ見逃せないポイントは、Max級のQwenモデルとして初めてオープンウェイトが公開されるという点です。これまでQwen3.7-MaxやQwen3.6-MaxはすべてクローズドなAPI提供のみでしたが、今回のQwen3.8-Maxでその流れが大きく変わりました。Qwen3.8-27Bという小型モデルも同時にオープンウェイトで公開される予定で、ローカル環境での活用にも道が開かれる形になっています。

2026年8月4日時点では、Qwen Studioでブラウザから無料で試せるほか、QwenCloud APIを通じてすぐに利用を開始できる状態です。

Qwen3.8-Maxの仕組み

Qwen3.8-Maxのアーキテクチャを理解するうえで押さえておきたいのが、スパースMixture of Experts（MoE）という設計手法です。

MoEとは、モデル内部に複数の「エキスパート」と呼ばれるサブネットワークを持ち、入力トークンごとに最も適した一部のエキスパートだけを動的に選択・活性化する仕組みのことです。

Qwen3.8-Maxの場合、総パラメータ数は2.4兆と巨大ですが、1回の推論で実際に動くのは950億パラメータだけとなっています。これにより、モデル全体の知識容量を維持しつつ、推論時の計算コストを大幅に抑えることが可能になっています。

Alibabaの公式発表によると、Qwen3.8-MaxはQwen3.5のアーキテクチャを基盤として構築されています。CGTNの報道では「タスクを専門のコンポーネントに割り当てて処理する」というスパースMoEの特性が解説されていて、すべてのクエリに対してモデル全体を動かすのではなく、必要な部分だけを効率的に稼働させる設計思想が採用されています。

さらに、コンテキストウィンドウは最大100万トークンに対応し、出力は最大131,072トークンという長大な応答が可能です。Thinkingモード（推論モード）を有効にした場合は、最大262,144トークンの推論予算が割り当てられ、複雑な問題に対してより深い思考プロセスを経たうえでの回答が生成されます。

Qwen3.8-Maxの特徴

Qwen3.8-Maxの性能面で特筆すべきは、コーディング・エージェンティックタスク・マルチモーダルの3領域で飛躍的なスコア向上を実現している点です。

Alibaba公式が公開したベンチマーク表によると、Terminal-Bench 2.1では86.6というスコアを記録し、Claude Opus 4.8やClaude Fable 5の84.6を上回っています。GPQA Diamondでは92.6、PaperBenchでは93.0と、知識・推論系のベンチマークでも高い水準にあります。

前モデルのQwen3.7-Maxからの伸びも著しく、DeepSWE 1.1は21.6から56.6へ、FrontierSWEは40.7から73.5へ、JobBenchは31.3から53.4へと大幅に向上しています。

マルチモーダル領域でも強力な性能を発揮していて、OSWorld-Verified 86.1、Parametric CAD Bench 91.5、OmniDocBench 1.5では92.1と、ビジョン系ベンチマークの多くでトップクラスの結果を残しています。Arena.AIのマルチモーダルリーダーボードでは、Claude Fable 5の1バリアントに次ぐ世界2位にランクインしました。

X（SNS）で話題：「Token Planのコスパがヤバい」との声が続出

Qwen3.8-Maxの正式リリースを受けて、X上では日本のAIインフルエンサーや開発者からさまざまな反応が寄せられています。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

特に話題になっているのは、AlibabaのToken Planのコストパフォーマンスの高さです。以下のポストでは、月額わずか18ドルのStandardプランでQwen3.8-Maxを大量に使えることに触れ、「Codexの月額100ドルプランに近い内容を、約5分の1の価格で使える」「1時間半ずっと出力させ続けてみたけど、5時間枠の10％すら消費しなかった」と驚きの声を投稿しています。

また、以下のポストでは、「パラ数は2.4T-A95BでKimi-K3よりちょい小さいけど十分クソデカサイズ」「Qwenの強みとしてマルチモーダル機能がある」と、Kimi K3やDeepSeek V4 Flashとの比較を交えつつポイントを整理しています。

プレビュー段階からQwen3.8-Maxを検証していた以下の方は、「太陽系シミュレータをFable5やGrok4.5の美的センスと並ぶ仕上がりで生成できた」「日本語の指示に対する追従性も良好」と評価しています。

このように、コストパフォーマンス・マルチモーダル性能・日本語対応の3点がX上で特に注目を集めている状況です。

Qwen3.8-Maxの安全性・制約

Qwen3.8-Maxの安全性に関して、2026年8月4日時点でAlibaba公式から詳細なセーフティレポートやモデルカードは公開されていません。

ただし、Qwenシリーズはこれまで中国国内の法規制やコンテンツポリシーに準拠した安全対策を実装してきた経緯があります。中国製モデル特有の留意点として、政治的に敏感なトピックに関する回答が制限される可能性がある点は意識しておく必要があるでしょう。TechTimesの報道でも、QwenWorkの企業向け展開に際して中国のデータアクセス法の適用範囲が指摘されています。

業務で機密性の高いデータを扱う場合は、利用規約やデータポリシーを事前に確認することを推奨します。

Qwen3.8-Maxの料金

Qwen3.8-MaxのAPI料金は、フロンティアモデルとしてはかなり攻めた価格設定となっています。Claude Opus 5やGPT-5.6 Solと比べると大幅にコストを抑えられるため、コスト重視の開発者にとっては魅力的な選択肢になるでしょう。

加えて、AlibabaはToken Planと呼ばれるサブスクリプション型のプランも用意しています。Liteプランが月額約6ドル、Standardプランが月額約18ドル、Proプランが月額約68ドルとなっていて、プレビュー期間中はクレジット消費量が通常の10％に割引されるキャンペーンも実施されています。

なお、Qwen Studio（chat.qwen.ai）でのチャット利用は無料です。まずはブラウザで気軽に試してみたいという方は、APIを契約する前にQwen Studioで性能を確かめてみるのがよいでしょう。

Qwen3.8-Maxのライセンス

Qwen3.8-Maxのライセンスは、2026年8月4日時点では正式に確定していない状況です。Alibabaはオープンウェイト公開を予告していますが、具体的なライセンスファイルはまだ公開されていません。

参考情報として、Qwenシリーズのこれまでのオープンウェイトモデル（Qwen3、Qwen3.5、Qwen3-Coderなど）はApache 2.0ライセンスで公開されてきた実績があります。Apache 2.0は商用利用・改変・再配布のいずれも許可する非常に寛容なライセンスで、もしQwen3.8-Maxにも同様のライセンスが適用されれば、企業での本格的な商用利用やファインチューニングにも道が開かれることになります。

Qwen3.8-Maxの使い方

Qwen3.8-Maxには複数のアクセス方法があります。今回は代表的な3つの方法をご紹介します。

Qwen Studio（chat.qwen.ai）でブラウザから試す

もっとも手軽にQwen3.8-Maxを試せる方法です。アカウント登録だけで無料で利用できます。

STEP

Qwen Studioにアクセスする

ブラウザでQwen Studioを開きます。初回利用時はGoogleアカウントやメールアドレスでのサインアップが必要です。

STEP

モデルを選択する

チャット画面の上部にあるモデル選択メニューから「Qwen3.8-Max」を選びます。

URLで直接アクセスする場合は、こちらにアクセスしてください。

STEP

プロンプトを入力して実行する

テキストボックスに質問やタスクを入力して送信します。画像やPDFファイルのアップロードも可能で、マルチモーダルな入力を試すことができます。Web検索やArtifacts（成果物の逐次出力）といった機能も統合されています。

QwenCloud API（Python）から利用する

プログラムに組み込む場合の標準的な方法です。OpenAI互換のSDKがそのまま使えるため、既存のコードからの移行も簡単に行えます。

export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key-here"

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Pythonで素数判定関数を書いてください。"}
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

import os
import dashscope

dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"image": "https://example.com/your-image.jpg"},
            {"text": "この画像に何が写っていますか？"}
        ]
    }
]

response = dashscope.MultiModalConversation.call(
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    model='qwen3.8-max',
    messages=messages
)

print(response)

OpenRouter経由で利用する

OpenRouterは複数のAIモデルを統一的なAPIで利用できるゲートウェイサービスです。既にOpenRouterを利用している場合は、モデル名を変えるだけでQwen3.8-Maxを呼び出せます。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-openrouter-key",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.8-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "RESTful APIの設計ベストプラクティスを説明してください。"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

OpenRouter経由の場合、料金は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり6ドルとなっています。

【業界別】Qwen3.8-Maxの活用シーン

Qwen3.8-Maxはコーディングからドキュメント処理、マルチモーダル分析まで幅広い用途に対応しています。ここからは業界別に代表的な活用シーンを紹介していきます。

ソフトウェア開発・IT

Qwen3.8-Maxが最も力を発揮する領域の1つがコーディングです。公式発表では、空のフォルダからスタートして10日間以上にわたる自律的なソフトウェア開発を人間の介入なしに完遂した実績が紹介されています。Terminal-Bench 2.1で86.6というスコアはClaude Opus 4.8を上回る数値であり、大規模なリポジトリの分析やバグ修正、フルスタック開発のアシスタントとして十分な実用性があると思います。

生成AIを搭載したSaaSについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

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生成AI・LLMを搭載したSaaSとは？メリットやおすすめツール10選を紹介 | WEEL WEELメディア事業部AIライターの2scです。 みなさん、生成AIが使えるSaaSをご存知ですか？ ChatGPTの登場以降、評価額10億ドル超えの生成AI系SaaSスタートアップが世界中で…

法務・金融

100万トークンのコンテキストウィンドウを活かした長文ドキュメントの分析は、法務・金融分野で特に威力を発揮します。公式ブログでは、大量のコンプライアンス文書から1,284件の関連条項を1時間未満で抽出できた事例が紹介されていて、契約書レビューや規制文書の分析といった業務での活用が期待されます。

金融業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

【生成AI×金融】業界における活用事例と導入されているツールを徹底解説 | WEEL 生成AI（Generative AI）は、金融業界で急速に普及しています。この技術は高度な自然言語処理能力を持ち、顧客対応の自動化や業務効率化など、さまざまな分野で活用されて…

Eコマース・マーケティング

Alibaba公式は、365日分のEコマース戦略を自律的に計画・実行する長期ホライズンタスクのデモンストレーションを公開しています。商品説明の自動生成、トレンド分析、キャンペーン戦略の立案など、マーケティング業務全般での活用が見込めるでしょう。

生成AIを活用したマーケティングについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

生成AIでCVRが爆上がり！マーケティング活用方法と事例15選を徹底解説 | WEEL 生成AI マーケティングは市場分析や広告生成、SNS運用、顧客対応まで幅広い施策を強化し、CVR向上を実現します。本記事では生成AIの具体的な活用方法と企業事例を紹介し、…

【課題別】Qwen3.8-Maxが解決できること

続いて、Qwen3.8-Maxがどのような課題の解決に向いているかを整理しておきましょう。

大量ドキュメントの一括処理と知識ベース構築

100万トークンのコンテキストウィンドウにより、数百ページにおよぶ技術文書や契約書をファイル分割なしで1回のリクエストで処理できます。複数の資料を横断的に分析し、要約や質問応答を行うといった使い方が可能です。テレビシリーズやライブ配信から検索可能なナレッジベースを構築する機能も備わっています。

フロンティア級の性能を低コストで実現

入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり6ドルという価格設定は、Claude Opus 5やGPT-5.6 Solと比較すると大幅に低コストです。CGTNの報道によると、入力トークンはClaude Opus 5の約40％、出力トークンは約24％の価格に抑えられています。「フロンティア級の性能は欲しいが予算に限りがある」という課題に対して、現実的な解決策を提供してくれるでしょう。

複雑な長期プロジェクトの自律的遂行

単発の質問応答ではなく、数日から数週間にわたる長期的なタスクを自律的に計画・実行・修正できる点が、従来のモデルとの大きな差別化ポイントです。500回以上のチップ設計最適化ターンや365日分のEコマース戦略立案など、人間が逐次指示を出さなくても自走できるエージェンティックなワークフローに対応しています。

Qwen3.8-Maxを使ってみた

それでは、実際にQwen StudioでQwen3.8-Maxを試してみましょう。今回はフロントエンド開発力とマルチモーダル分析力の2つの観点で検証を行いました。

インタラクティブなWebアプリを1発で生成

まず、Qwen3.8-Maxのコーディング能力を試すために、以下のプロンプトを実行しました。

Reactで、ポモドーロタイマーを作成してください。25分の作業と5分の休憩を繰り返し、進捗を円形のプログレスバーで表示。完了時にはサウンドを鳴らしてください。

出力結果はこちら

ダークテーマに円形プログレスバー、キーボードショートカットまで備えた本格的なUIが1発で生成されました。「FOCUS」の表示やセッション進捗のドットインジケーターなど、プロンプトで指定していない細部まで気を配った出力で、フロントエンド生成力の高さがうかがえます。

日本語の複雑な指示への追従性テスト

続いて、日本語での指示追従性を確認するために、あえて複雑な条件付きのプロンプトを投げてみました。

以下の条件をすべて満たすビジネスメールの文案を3パターン作成してください。
1. 取引先への値上げ通知
2. 値上げ幅は15％
3. 理由は原材料費の高騰
4. 既存の信頼関係を損なわないトーン
5. 各パターンで丁寧さのレベルを変える（フォーマル／ビジネスカジュアル／簡潔）

出力結果はこちら

値上げ通知メール（3パターン）
パターン1：フォーマル（最高敬語・格式重視）
件名：【重要】製品価格改定のご通知とお詫び
株式会社○○
代表取締役社長 ○○様
平素より格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。
株式会社△△ 営業部の△△でございます。
このたびは、誠に心苦しいお願いではございますが、弊社製品価格の改定につきまして、ご案内申し上げる次第です。
近年、世界的な需給バランスの変化に伴い、主要原材料の調達コストが急激に高騰しております。弊社といたしましては、企業努力によるコスト吸収に最大限努めてまいりましたが、現行価格を維持することが極めて困難な状況に至りました。
つきましては、誠に不本意ではございますが、令和○年○月○日のご発注分より、現行価格に対し15％の値上げをお願いせざるを得ない運びとなりました。
改定前
改定後
100（例）
115（例）
貴社には長年にわたり変わらぬご愛顧を賜っており、このようなご負担をおかけすることは、弊社として大変心苦しく存じます。今後とも品質の維持・向上、ならびに安定供給に全力を尽くす所存でございますので、何卒ご理解とご容赦を賜りますようお願い申し上げます。
ご不明点やご懸念がございましたら、担当営業まで何なりとお申し付けください。個別のご相談にも真摯に対応させていただきます。
末筆ながら、貴社のますますのご発展を心よりお祈り申し上げます。
敬具
株式会社△△
営業部 △△ △△
TEL：03-XXXX-XXXX / Mail：xxx@xxx.co.jp

パターン2：ビジネスカジュアル（丁寧かつ温かみのあるトーン）
件名：原材料費高騰に伴う価格改定のご相談
○○株式会社
○○部 ○○様
いつも大変お世話になっております。
△△株式会社の△△です。
本日は、少々ご相談しにくい内容ではあるのですが、製品価格の改定についてお願いがあり、ご連絡いたしました。
ご存じのとおり、このところ原材料費が大幅に上昇しており、弊社でも社内コストの圧縮や調達先の見直しなど、できる限りの対策を講じてまいりました。しかしながら、自助努力だけでは吸収しきれない水準に達しており、苦渋の決断ではございますが、○月○日より現行価格の15％引き上げをお願いさせていただきたく存じます。
○○様とは○年のお付き合いをいただいており、こうしたお願いをすることは私たち自身とても心苦しいのですが、品質を落とさず安定的にお届けし続けるための判断として、どうかご理解いただけますと幸いです。
もちろん、納期や仕様面でのご相談、移行期間の調整など、できる限り柔軟に対応いたします。ご不明点やご要望がございましたら、お気軽にお声がけください。
引き続き、○○様のビジネスのお力になれるよう努めてまいりますので、今後ともどうぞよろしくお願いいたします。
株式会社△△
営業部 △△ △△
TEL：03-XXXX-XXXX / Mail：xxx@xxx.co.jp

パターン3：簡潔（要点を端的に、ただし礼を欠かない）
件名：【ご通知】○月○日より製品価格を15％改定いたします
○○株式会社 ○○様
お世話になっております。△△株式会社の△△です。
原材料費の継続的な高騰により、社内努力での吸収が限界に達しましたため、誠に恐れ入りますが、以下のとおり価格を改定させていただきます。
改定日： 令和○年○月○日受注分より
改定幅： 現行価格の＋15％
対象： 全製品（※一部除外品がある場合は明記）
○○様にはご負担をおかけし大変恐縮ですが、品質・供給体制はこれまでどおり維持いたします。
ご質問や個別のご相談がございましたら、本メールまたはお電話にてお気軽にご連絡ください。
引き続きどうぞよろしくお願いいたします。
株式会社△△
営業部 △△ △△
TEL：03-XXXX-XXXX

3パターンの比較まとめ
項目
フォーマル
ビジネスカジュアル
簡潔
敬語の濃度
最高（賜る・存じる・所存）
中程度（～してまいります）
最低限の丁寧語
本文量
長文・経緯を詳述
中程度・心情を添える
要点のみ
関係性演出
格式で敬意を示す
温かみ・対等感を演出
スピード感・実務重視
想定シーン
大口・役員宛・初回通知
日常的にやり取りのある担当者
既に関係が深い／複数回通知
必要に応じて、日付・会社名・対象製品などを差し替えてご活用ください。

3パターンとも日本語の自然さ・ビジネスマナー・条件の網羅性いずれも高い水準でした。「ですます調」と「である調」の使い分けや、敬語表現の粒度も適切で、中国製モデルにありがちな日本語の不自然さがほぼ感じられなかったのは好印象です。

よくある質問

最後に、Qwen3.8-Maxに関して、多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。

Qwen3.8-Maxで低コストのフロンティアAIを活用しよう！

Qwen3.8-Maxは、2.4兆パラメータのMoEアーキテクチャによってフロンティアモデルに匹敵する性能を実現しながら、API料金はClaude Opus 5の約4分の1という破格のコスト設定が魅力のモデルです。

Max級としては初のオープンウェイト公開が予告されていて、Qwen3.8-27Bとともにローカル環境での活用にも道が開かれます。Kimi K3やDeepSeek V4 Flashに続く中国製フロンティアモデルの新たな選択肢として、今後の動向からは目が離せません。

コーディング・マルチモーダル分析・長期タスクの自動化など、さまざまな業務での活用を検討してみてはいかがでしょうか。まずはQwen Studioで実際の応答品質を体感してみることをおすすめします。

最後に

いかがだったでしょうか？

弊社では、AI導入を検討中の企業向けに、業務効率化や新しい価値創出を支援する情報提供・導入支援を行っています。最新のAIを活用し、効率的な業務改善や高度な分析が可能です。

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