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Qwen3.8とは?2.4兆パラメータの実力とオープンウェイト公開時期

Qwen3.8Alibabaオープンウェイトモデル
Qwen3.8とは?2.4兆パラメータの実力とオープンウェイト公開時期

Qwen3.8とは(2.4兆パラメータの新モデル)

Qwen3.8とは、中国のAlibabaのAI開発チームQwenが2026年7月19日に発表した大規模言語モデルです。Qwenは「Qwen3」シリーズなどをオープンウェイト(モデル本体のデータを誰でもダウンロードできる形)で公開してきたチームで、Qwen3.8はその最新のフラッグシップにあたります。

Qwen3.8 の概要(発表時点)

開発元
Alibaba・Qwenチーム(中国)
発表日
2026年7月19日
総パラメータ
2.4T(2.4兆)
今使える形
Qwen3.8-Max-Preview(プレビュー版)
重みの公開
「近日」と予告・日付は未確約
性能の主張
「Fable 5に次ぐ」(自社評価)

発表の要点と2.4兆パラメータの規模

発表は公式Xへの投稿で行われました。総パラメータ2.4兆という規模は、2026年7月16日に発表されたKimi K3の2.8兆に次ぐ水準です。予告どおり重みが公開されれば、Qwen3.8は過去最大級のオープンウェイトモデルの一つになります。

公式情報を見る →
Qwen3.8 is launching and going open-weight soon!🌐 With a massive 2.4T parameters, this model is continuously evolving. We believe it’s one of the most powerful model available today, compatible to leading frontier AI models , second only to Fable 5. — 2026年7月19日の発表投稿より(2.4Tパラメータ・オープンウェイト予告)

「Fable 5に次ぐ」は自社評価による主張

公式Xの投稿では、Anthropicの最上位モデルClaude Fable 5に次ぐ性能だと述べられています。ここで注意したいのは、この位置づけを裏づける第三者ベンチマークが発表時点で公表されていない点です。報道でも、独立した検証データの欠落が指摘されています。つまり現段階の「Fable 5に次ぐ」は、開発元自身が出した評価にとどまります。Kimi K3のときは、発表直後に外部集計の順位が出ていました。Qwen3.8も同じように、外部の検証結果が出てから判断するのが安全です。

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Alibaba hasn't published independent third-party benchmarks — 第三者ベンチマーク未公表の指摘より

Qwen3.8の使い方と料金(プレビュー版)

発表と同時に、プレビュー版のQwen3.8-Max-Previewが提供されています。入り口と費用感は次のとおりです。

Qwen3.8 の提供形態(発表時点・プラン料金は報道ベース)

提供経路
Alibaba の Token Plan・Qoder・QoderWork
プレビュー価格
標準価格の10%(報道)
Lite プラン
$6/7日ごとに2,500クレジット(報道)
Pro プラン
$68/7日ごとに40,000クレジット(報道)

今使えるのはQwen3.8-Max-Previewだけ

現時点でQwen3.8を試す方法は、Alibabaのサブスクリプション「Token Plan」やコーディング向けサービスにバンドルされたプレビュー版だけです。重みが未公開のため、手元の環境にダウンロードして動かすことはまだできません。プレビュー期間中は標準価格の10%で使えると報じられています。

公式情報を見る →
A preview is available through Alibaba's Token Plan, Qoder, and QoderWork at 10 percent of the standard price. — プレビュー提供と価格の記述より

料金プランの目安($6〜$68)

Token Planは7日単位のクレジット制です。報道によると、$6のLiteプランは2,500クレジット、$68のProプランは40,000クレジットが割り当てられるとされています。公式の料金ページでも、Qwen3.8-Max-Previewを割安に使えるプランとして案内されています。日本からの利用手順や日本円での支払いについては、発表時点で詳しい案内が出ていません。契約する前に、Alibaba側の最新情報を確認しておくと確実です。

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Get advanced models like Qwen3.8-Max-Preview for less — Token Plan の案内文より

オープンウェイト公開時期とKimi K3

Qwen3.8の発表で最も気になるのが、重みの公開時期です。現状は「近日」の予告だけで、確定した日付はありません。

中国発の大規模オープンウェイトモデルの規模比較(総パラメータ)

Kimi K3
2.8T(2026年7月27日までに公開予定)
Qwen3.8
2.4T(公開時期は未確約)
GLM-5.2
744B(公開済み)

公式の予告は「soon」・日付は未確約

公式Xの表現は「going open-weight soon(近くオープンウェイト化する)」で、いつ公開するかの確約はありません。実際に2026年7月20日時点でHugging Face(AIモデルの配布サイト)のQwen公式ページを確認しましたが、Qwen3.8のモデルカードはまだ掲載されていませんでした。「近日」という予告だけで日付の確約がない点が、7月27日という期日を切ったKimi K3との現時点での大きな違いです。

Kimi K3・GLM-5.2との競争構図

Qwen3.8の発表は、Kimi K3の3日後というタイミングでした。Kimi K3は総2.8兆パラメータで、2026年7月27日までにフルの重みを公開すると明言しています。すでに公開済みのGLM-5.2(744B)も含め、中国勢は「最上位級の性能をオープンウェイトで出す」競争を短い間隔で繰り広げている状況です。オープンモデルを手元で動かす選び方は、ローカルLLMでのコーディング実践もあわせてご覧ください。

公式情報を見る →
The full model weights will be released by July 27, 2026. — Kimi K3 の重み公開予定に関する記述より

Qwen3.8のような海外モデルの一次情報は、公式Xや英語ブログが起点になります。長い英語ページをAIに要約させるときは、先にMarkdown(マークダウン)形式へ整えると、見出しや表の構造が保たれて読み取りの精度が上がります。

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Qwen3.8は、総2.4兆パラメータという規模と「Fable 5に次ぐ」という強気の位置づけを掲げた一方、裏づけとなる第三者ベンチマークと重み公開日はまだ出ていない、発表先行型のモデルです。今日から試すならToken Plan経由のプレビュー版が唯一の入り口で、手元で動かしたい場合は重み公開の続報を待つことになります。性能の主張は外部検証が出るまで保留にしつつ、公開が日付どおり進んでいるKimi K3と合わせて、7月末までの動きを追うのが現実的な付き合い方です。

よくある質問

Q. Qwen3.8のオープンウェイトはいつ公開されますか?
公式は「近くオープンウェイト化する」と予告していますが、具体的な日付は示されていません。2026年7月20日時点でHugging Faceにモデルカードは掲載されておらず、重みのダウンロードはまだできません。公開時期は公式Xの続報をご確認ください。
Qwen 公式X(2026年7月19日)
Qwen3.8 is launching and going open-weight soon! Qwen 公式X(2026年7月19日)
Q. Qwen3.8の性能はClaudeより上ですか?
開発元のAlibabaは、最上位のClaude Fable 5に次ぐ水準だと説明しています。ただしこれは自社評価にもとづく主張で、発表時点で第三者機関のベンチマークは公表されていません。外部の検証結果が出るまでは、開発元の主張として受け取るのが安全です。
Qwen 公式X(2026年7月19日)
We believe it’s one of the most powerful model available today, compatible to leading frontier AI models , second only to Fable 5. Qwen 公式X(2026年7月19日)
Q. Qwen3.8とKimi K3はどう違いますか?
どちらも中国発の超大規模モデルです。Kimi K3は総2.8兆パラメータで、2026年7月27日までにフルの重みを公開すると日付を明言しています。一方のQwen3.8は総2.4兆パラメータで、重みの公開は「近日」と予告している段階です。規模はKimi K3が上回り、公開時期の確実さでも現時点ではKimi K3が先行しています。
Moonshot AI 公式ブログ(Kimi K3)
The full model weights will be released by July 27, 2026. Moonshot AI 公式ブログ(Kimi K3)

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