Qwen3.8を実機検証｜Fable 5に次ぐは本当か？料金と使い方も解説

 

「僕が実際にQwen3.8で3Dのボクセルゲームを作らせたら、操作はできるのにブロックの見た目が物足りず、同じお題を投げたKimi K3との差がひと目で分かりました」

 

新しいAIモデルが出るたびにフロンティアモデルに並んだという言葉が飛び交いますが、今回のQwen3.8も公開直後からXで大きく話題になりました。ただ、その触れ込みの根拠になるはずの公式ベンチマークは、2026年7月26日の時点でまだ1つも出ていません。しかも今なら、消費するクレジットが最大98パーセントオフになるキャンペーン中です。安く回せるモデルを探しているなら、性能が本物かどうかは自分の手で確かめる価値があります。

 

こんにちは、ルーティンラボ（@rutinelabo）です。今回はアリババが発表した新モデルQwen3.8-Max-Previewを、速報としての事実確認と実機検証の両面から見ていきます。比較対象になるKimi K3そのものについては、こちらの記事で詳しく検証しています：Kimi K3を実機検証｜Fable 5超えのフロントエンド性能と料金を解説

 

Kimi K3を実機検証｜Fable 5超えのフロントエンド性能と料金を解説

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Qwen3.8-Max-Previewとは｜アリババが出した2.4兆パラメータのプレビュー版

 

Qwen3.8は、中国のアリババが持つQwenチームが2026年7月19日に発表したAIモデルです（出典：Qwen公式X・2026年7月時点・公式参照）。ただし、いま実際に触れるのはQwen3.8-Max-Previewという名前のプレビュー版で、Qwen3.8という本体は今後のリリース予定という位置づけです。以降、本記事では読みやすさのためプレビュー版を単にQwen3.8と表記します。

スペックと思考モードを確認する

規模は総パラメータ数で2.4兆です。この数字はQwen公式のポストと、アリババ自身が運営するQoderのドキュメントの両方で一致しています。コンテキストは98万トークン超に対応し、長い資料やコードをまるごと読ませても余裕があります。

 

もう1つ特徴的なのが思考モードです。推論が常時オンでオフにはできず、代わりに reasoning_effort という設定で考える深さを3段階から選ぶ形になっています。既定値はいちばん重い xhigh です。

 

項目	内容	出典（2026年7月時点・公式参照）
正式名称	Qwen3.8-Max-Preview（モデルID qwen3.8-max-preview）	Alibaba Cloud
発表日	2026年7月19日	Qwen公式X
総パラメータ数	2.4兆	Qoder公式ドキュメント
コンテキスト長	983,616トークン（最大出力131,072トークン）	Alibaba Cloud
思考モード	常時オン・無効化不可（low／high／xhigh・既定はxhigh）	Alibaba Cloud
対応モダリティ	推論・視覚理解（画像入力）・テキスト生成	Alibaba Cloud
重みの公開状況	2026年7月26日時点で未公開（公式表明は going open-weight soon のみ）	Qwen公式X

重みはまだ配布されていない

この表でいちばん大事なのが最後の行です。Qwen3.8はオープンウェイトのモデルとして紹介されることが多いのですが、本記事の執筆時点で重みそのものはまだ配布されていません。公式が表明しているのは近く公開するという一文だけで、公開日もライセンスの種類も発表されていない状態です。

 

実際にHuggingFaceを検索しても、Qwen3.8の名前が付いたリポジトリは1件も出てきません。今このモデルを触るというのは、ホスト型で提供されているプレビュー版にアクセスすることを意味します。公式ドキュメントにも終了後にオフライン化される可能性が書かれているので、業務のフローを丸ごと乗せるのはまだ早い段階です。

 

 

「Fable 5に次ぐ」は本当か｜公式ベンチマークがゼロという事実

触れ込みの出どころは公式Xの自己申告

ここが今回いちばん引っかかったところです。Qwen3.8は公開直後から、Fable 5に次ぐ性能という言葉とセットで拡散されました。ではその評価は誰が出したものなのか。たどっていくと、発表当日のアリババ公式Xポストに行き着きます。

 

 

文頭は We believe、つまり我々はそう考えている、という書き出しです。数値の裏付けは1つも添えられていません。これは第三者の測定結果ではなく、開発元による自己申告にあたります。同じことを言うにしても、ベンチマークのスコア表が並んでいる発表とはまったく意味が違います。

第三者の集計でもスコアは0件

念のため、外部の集計サイトも一通り当たりました。369種類のベンチマークを追いかけている集計サービスでは、Qwen3.8の公開スコアは0件です。8つのカテゴリすべてが未計測で、人間の投票で決まる持ち点にあたる Arena Elo の欄も空のままでした。

 

arena.ai のテキスト部門にも掲載がなく、Qwenの最新掲載は3.7-max-previewで止まっています。Artificial Analysis に至っては、Qwen3.8の専用ページ自体が存在せず404が返ってきます。ここまで揃うと、性能を客観的に比べる材料が現時点では存在しない、と言い切ってよさそうです。

 

項目	Qwen3.8-Max-Preview	Kimi K3
公開日	2026年7月19日	2026年7月16日
総パラメータ数	2.4兆	2.8兆
第三者による評価	369ベンチマーク中0件	Artificial Analysis 総合57点
arena.ai テキスト部門	不掲載	10位・1486±10（暫定・3,619票）
重みの公開	未定（soon とのみ表明）	2026年7月27日予定

出典：BenchLM／arena.ai／Artificial Analysis（2026年7月時点）

 

3日違いで公開された2つの中国製モデルなのに、外から見える情報量はここまで差があります。Qwen3.8について確認できる数字は、総パラメータ数とコンテキスト長くらいしかありません。誤解のないように書いておくと、ベンチマークが無い、イコール性能が低い、ではありません。ただ、公開されている数字ゼロの状態で最上位クラスと横並びだと受け取るのは早すぎます。

 

というわけで、判断材料は自分の手元で埋めることにしました。

 

実際に作らせてみた｜Kimi K3・Opus 4.8・GPT-5.6と5本勝負

 

新しいモデルが出るたびに1本ずつ作り直して見比べるのが面倒になったので、同じお題を左右に並べて投げられる比較サイトを自分で作りました。画面の左右にモデルを割り当てて、同じプロンプトの結果をその場で行き来しながら見られる作りです。お題はマイクラ風のボクセル建築や弾幕シューティング、会社サイトの制作など十数種類をストックしてあり、今回はここにQwen3.8を追加して同じ土俵に乗せました。

 

検証の条件もそろえておきます。生成はいずれもQoder CLI経由のQwen3.8-Max-Previewで、出力をこの比較サイトに並べました。プロンプトは1回出しで追加の指示なし、十数種類のお題からモデル差が出やすい5つを選んでいます。

 

並べた相手はKimi K3、Claude Opus 4.8、GPT-5.6の3つです。GPT-5.6には Sol・Terra・Luna の3ティアがありますが、ここで使ったのは最上位のSolではありません（出典：OpenAI公式・2026年7月時点・公式参照）。記事の終盤でSolと比べてしんどいと書いているのは、その上位ティアの話です。

マイクラ風のボクセル世界｜Kimi K3との差がはっきり出た

 

まずは分かりやすいお題として、マインクラフト風のオープンワールドです。Qwen3.8が出してきたのは VOXEL SANDBOX（ボクセル砂場）という作品で、歩き回る操作感そのものには問題がありませんでした。生成にかかった時間も1時間かからない程度です。

 

ただ、ブロック1つ1つの質感がどうしても物足りません。広がりは表現できているものの、テクスチャの作り込みが薄い。登れるように見えて実際には登れない地形もありました。ブロックの見せ方だけ手を入れれば形にはなる、という手前で止まっている印象です。

 

 

問題は、同じお題をKimi K3に投げたときの出来です。返ってきた VOXEL GARDEN と並べると、差は一目瞭然でした。

 

地形の起伏も、光の当たり方も、ブロックの質感も、明らかに一段上のものが返ってきます。正直に言うと、今回はQwen3.8の検証のつもりで始めたのに、途中からKimi K3のすごさに感心してしまいました。少なくとも3Dのお題では、フロンティア級と並べて語られるのに納得できる出来です。

弾幕シューティング｜Opus 4.8と同じくらいの体感

 

次は2Dの弾幕シューティングです。こちらはまずまずの仕上がりで、自機の移動も弾の判定もきちんと動きます。ただ1つクセがあって、開始直後にいきなりボス戦が始まり、そのボスが強すぎて手も足も出ませんでした。

 

比較としてOpus 4.8にも同じお題を投げましたが、こちらもボスがかなり強く、弾が出にくい場面がありました。難易度の暴走はプロンプト側の書き方にも原因がありそうです。ゲームとしての完成度で言えば、Qwen3.8とOpus 4.8はだいたい同じくらいという体感でした。

 

 

同じお題はKimi K3にも投げていて、そちらは DANMAKU-5000 というタイトルの作品になりました。2Dのシューティングに関しては、どのモデルも遊べるところまでは持っていってくれます。

フラッピー風の2Dゲーム｜3モデルとも十分遊べる

 

横スクロールで障害物をよけていくフラッピー風の2Dゲームは、どのモデルも安定していました。GPT-5.6、Opus 4.8、Qwen3.8のいずれも、そのまま遊べるレベルのものを1回で出してきます。この規模の2Dゲームなら、Qwen3.8を選んで困ることはありません。

 

面白かったのがモデルごとのクセです。GPT-5.6はイラストがかわいい、マテリアル寄りの素材を取り入れる傾向がありました。同じ指示でも見た目の方向性が変わるので、狙いに合わせて選ぶ価値はあります。GPT-5.6そのものの検証はGPT-5.6を実機検証した記事にまとめてあります。

YouTubeクローンと会社サイト｜サイト制作はかなり強い

 

意外だったのがWebサイト側です。動画共有サイトのクローンを作らせたところ、サムネイルの並びからサイドバーの構造まで、それらしいUIをしっかり組んできました。感心したのは再生まわりで、動画を再生したまま別のページに移動すると、右下に小さなプレイヤーが残って再生が続きます。

 

 

会社サイトを作ってほしい、という雑な指示でも十分な完成度のものが返ってきました。最初に目に入る部分からサービス紹介、問い合わせまでの流れが自然につながっていて、LPと呼ばれる1枚完結の集客ページとしてそのまま使えそうな水準です。この領域なら、Kimi K3やOpus 4.8との差はほとんど感じませんでした。以前Grok 4.5で似たお題を試したときの印象と比べても、見劣りしません。

 

5つ通して回してみると、3Dだけが明確に落ちる、という輪郭が見えてきます。

 

Qwen3.8の料金と使い方｜Qoder経由なら最大98パーセントオフで試せる

重みが公開されていない以上、今のQwen3.8はホスト型のサービス越しに使うことになります。今回の検証で使ったのはQoderというプラットフォームです。Coderではなく、先頭にQが付くQoderが正しい表記です。

料金プランと90パーセントオフのキャンペーン

Qoderはアリババが2025年8月21日にパブリックプレビューとして公開した開発向けのプラットフォームです（出典：Qoder公式サイト・2026年7月時点・公式参照）。今回使うQoder CLIとQoderWorkのほか、Desktop・JetBrainsプラグイン・モバイルを含む6つのプロダクトがあります。料金は無料枠を含めて4段階で、初回サインインには14日間のProトライアル300クレジットが付きます。

 

プラン	月額	月間クレジット
Free	無料	—
Pro	$20	2,000
Pro+	$60	6,000
Ultra	$200	20,000

出典：Qoder公式ドキュメント（2026年7月時点・公式参照）

 

ここで1つ注意があります。Qwen3.8を選べるのは Pro／Pro+／Ultra／Proトライアル／Teams／Enterprise の各プランです。Freeプランは対象外なので、無料のまま試そうとするとモデルの一覧に出てきません（出典：Qoder公式ドキュメント・2026年7月時点・公式参照）。

 

そして今回いちばんおいしいのが、クレジットの消費係数です。Qoderではモデルごとに係数が決まっていて、係数0.5xなら同じ作業でも消費が半分になります。Qwen3.8はこの係数に期間限定の割引がかかっていて、0.05xは10分の1、0.01xなら50分の1です。

 

モデル	クレジット係数
Qwen3.8-Max-Preview	標準0.5x → キャンペーン中は0.05x／0.01x
Kimi-K3	0.8x
GLM-5.2	0.6x
DeepSeek-V4-Pro	0.5x
MiniMax-M3	0.2x

出典：Qoder公式ドキュメント（対応モデル）／Qoder公式ドキュメント（キャンペーン）（2026年7月時点・公式参照）

 

数字だけだと落差が伝わりにくいので、グラフにしてみました。

 

 

割引は時間帯で2段階に分かれています。現地のUTC+8を日本時間に直すと、次のとおりです。

 

時間帯（日本時間）	クレジット係数	割引率
9時〜23時	0.05x	90パーセントオフ
23時〜翌9時	0.01x	98パーセントオフ

出典：Qoder公式ドキュメント（2026年7月時点・公式参照）

 

キャンペーンは2026年7月19日に始まったもので、終了日は公表されていません。深夜に長めの生成を回す使い方とは、相性がかなり良い設計です。

Qoder CLIを入れてQwen3.8に切り替える

ここからは実際の導入手順です。今回はターミナルから動かすQoder CLIを使いました。Claude CodeやCodexを触ったことがあれば、流れはほとんど同じです。

 

step
1Qoder公式サイトからCLIのページを開く

Qoderの公式サイトを開いて下にスクロールすると、プロダクトの一覧からQoder CLIのページに進めます。ターミナルネイティブという説明とともに、OSごとのインストールコマンドが表示されます。

 

step
2インストールコマンドを実行してqodercliを起動する

Macの場合は表示されたコマンドをそのままコピーして、ターミナルに貼り付ければ導入は完了です。インストールが終わったらCLIを起動し、ログインとモデル選択まで一気に進めます。

 

# Qoder CLI をインストール（macOS）
curl -fsSL https://qoder.com/install | bash

# 起動する（コマンド名は qodercli）
qodercli

# 起動後、ブラウザ認証でログイン
/login

# 使うモデルを Qwen3.8-Max-Preview に切り替える
/model

 

つまずきやすいのがコマンド名です。qoder ではなくqodercliが正しい実行コマンドになります。起動したら /login でブラウザ認証を済ませ、続けて /model でモデル選択の画面を開きます。Default、New Models、Custom の3つのタブが並ぶので、New Models のなかからQwen3.8-Max-Previewを選べば準備完了です。

 

コマンド操作に慣れていない場合は、ブラウザやアプリから使う入り口も用意されています。QoderWorkのページを開くと、画面上でやり取りしながら開発を進める形が確認できます。

 

 

Qoder以外の経路としては、アリババ公式のQwenCloudにToken Planというサブスク枠があります。Qwen3.8は従量課金のAPIでは提供されておらず、このToken Plan限定という扱いです。そのため1トークンあたりの単価が存在せず、いわゆるAPI料金としての比較はできません。

 

Token Plan（個人）	月額
Lite	$8
Standard	$25
Pro	$80

出典：QwenCloud Token Plan／Alibaba Cloud（提供形態）（2026年7月時点・公式参照）

 

補足｜オープンウェイトとオープンソースは何が違うのか

Qwen3.8の話題では、オープンウェイトという言葉が当たり前のように使われています。似た言葉のオープンソースと混同されがちですが、この2つは指している範囲が別物です。

公開されるのは完成品だけ

オープンウェイトは、学習が終わったニューラルネットワークの重みとバイアスだけを公開したものを指します。料理でたとえるなら、出来上がった料理そのものを渡してもらう形です。手元にダウンロードして動かせますが、どう作ったのかは分かりません。

 

対してオープンソースAIは、オープンソース・イニシアティブが定めた定義で、使う・調べる・改変する・共有するという4つの自由を与えるものとされています。必要なのは、学習データの情報とコードとパラメータの3点セット。レシピと調理器具まで込みで渡すイメージです。

 

比較項目	オープンウェイト	オープンソースAI（OSAID 1.0）
公開されるもの	学習済みの重みとバイアス	データ情報＋コード＋パラメータの3点
できること	手元で動かす・組み込む	使う・調べる・改変する・共有する
学習の透明性	含まれない	データ構成の情報が必要
代表例	gpt-oss・Gemma・Llama	定義を満たすと明示されたモデル

出典：Open Source Initiative（Open Weights）／Open Source AI Definition 1.0（2026年7月時点）

 

実際に触るなら、LM Studio のようなデスクトップアプリが分かりやすいです。GoogleのGemma、MetaのLlama、OpenAIが出した gpt-oss を選んでダウンロードし、自分のパソコンの中だけで動かせます。

重みが出ても手元では動かせない

では、Qwen3.8の重みが公開されたら手元のMacで動かせるのか。結論から書くと、個人の環境ではまず無理です。第三者の試算では、重みだけでBF16なら約4.8TB、FP8で約2.4TB、精度を落として容量を減らす4bit量子化でも約1.2TB超が必要とされています（出典：WEEL・2026年7月時点）。

 

いちばん軽い4bitでも、グラフィックボード側のメモリにあたるVRAMを96GB積んだマシンで10倍以上足りません。同じ規模帯のKimi K3も、公式がアクセラレータ64基以上のスーパーノード構成を推奨しています（出典：Kimi K3公式・2026年7月時点・公式参照）。重みが出たとしても、当面はQoder経由で使うのが現実解になります。

 

ライセンスも同じ状況です。原文が未公表のため、商用利用の可否は2026年7月26日時点では判断できません。そもそもQwenのMax系は前の世代までクローズドソースでした。公式ドキュメントも前世代のQwen3.6-Maxをシリーズ最大のクローズドソースモデルと呼んでいます（出典：Alibaba Cloud・2026年7月時点・公式参照）。

 

どう使い分けるか｜3Dは厳しい、2Dとサイト制作なら戦える

 

得意と不得意を整理する

5つのお題を通して見えてきた輪郭を整理します。結論としては、Qwen3.8は3Dの処理でまだ届いていない一方、2Dゲームとサイト制作なら他のモデルと肩を並べる、という評価に落ち着きました。

 

お題	Qwen3.8の体感	比較したモデルとの差
3Dボクセル（マイクラ風）	動くが質感が薄い。登れない地形あり	Kimi K3が明確に上
弾幕シューティング	遊べる。開始直後のボスが強すぎるクセ	Opus 4.8と同程度
フラッピー風2D	1回出しでそのまま遊べる完成度	GPT-5.6・Opus 4.8とほぼ互角
動画サイトのUIクローン	右下のミニプレイヤーまで再現	差はほとんどなし
会社サイト・LP	雑な指示でも実用レベル	差はほとんどなし

出典：本記事の実機検証（2026年7月・同一プロンプトの1回出し）

 

フラッグシップのGPT-5.6 SolやFable 5と真正面から比べると、やはりしんどい場面が出てきます。ただ、Kimi K3やOpus 4.8と並ぶ領域があるというだけでも、選択肢としては十分に意味があります。

どこに充てるか｜設計は上位モデル、量産はコスパ枠

では、どの作業に回すのか。僕の答えは、最初の設計や仕様決めは上位モデルに任せて、同じ形の作業を何十回も繰り返すところをQwen3.8に振る、という分け方です。テストの修正、大量ページの文言差し替え、定型コードの量産あたりが分かりやすい例になります。

 

最近はパソコンやアプリの土台づくりに時間を使っていて、その設計はFable 5に任せています。土台ができたあと、同じ処理を何度も回すフェーズは別の話です。消費するクレジットが10分の1で済むなら、月々の請求はかなり変わります。この考え方はFable 5で作りGPT-5.6で回す使い分け術の記事とも地続きです。

 

保護中: AIモデルの賢い使い分け術｜Fable 5で作りGPT-5.6で回す運用

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正直な感想を書くと、Qwen3.8よりKimi K3のほうが全然すごかった、というのが今回の結びです。ただ、そのKimi K3は収録時点で新規のサブスク受付が止まっていて、僕自身も再開待ちの状態でした（2026年7月時点）。いま手を動かして試せるコスパ枠として、Qwen3.8を触っておく価値は十分あります。

 

 

まとめ｜Qwen3.8は数値ではなく手触りで判断するモデル

Qwen3.8-Max-Previewは、2.4兆パラメータという規模と、Fable 5に次ぐという触れ込みで登場したアリババの新モデルです。ただしその評価は公式ポストの自己申告で、裏付けとなるベンチマークは公式にも第三者集計にも1件もありません。オープンウェイト化も予告の段階で、いま触れるのはホスト型のプレビュー版だけです。

 

だからこそ、判断は自分の手元で作らせた結果に寄せるしかありませんでした。5つのお題で試した限り、3Dはまだ届かない、2Dとサイト制作なら十分戦える、という線が見えています。

 

 

同じ切り口で検証した記事として、SakanaAI fuguの徹底検証もあわせてどうぞ。数字が出ていないうちに騒がれるモデルほど、自分のお題で試す価値があります。

 

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