Qwen 3.8 リリース

(twitter.com/Alibaba_Qwen)

5 ポイント投稿者 GN⁺ 1 일 전 | 4件のコメント | WhatsAppで共有

Alibaba Qwenが2.4兆パラメータ規模のQwen3.8をリリースし、近くオープンウェイトも公開する予定
Qwen3.8は継続的に進化中のモデルで、先進的なフロンティアAIモデルと互換性があると説明
Qwen側はQwen3.8を現在最も強力なモデルの1つであり、Fable 5の次のレベルと評価
Qwen3.8-Max-PreviewはAlibaba Token Plan、Qoder、QoderWorkですぐに試用可能
Token Planは国際ユーザーと中国ユーザー向けに別個の料金ページを運営
- 国際ユーザー向けはLite/Standard/Proの3段階で提供され、プロモーション価格はそれぞれ月額**$6/$18/$68**
- プランごとに7日あたり2,500/10,000/40,000 Credits、5時間あたり700/3,000/12,000 Creditsを提供
- 同時実行できるエージェントはそれぞれ1〜2個/3〜4個/6〜8個で、OpenAI/AnthropicプロトコルをサポートするツールからAPI KeyとBase URLで接続可能

4件のコメント

fanotify 1 일 전

インフォグラフィックがあったので持ってきました: https://i.postimg.cc/63yLvz16/modelsize202607.png
(Kimi のものに今回の Qwen 3.8 の内容を少し追加して更新)

cadenzah 1 시간 전

そのリンクは公共の場で開いてはいけません！

thkweon 1 일 전

サイトに広告がものすごく多いですね

GN⁺ 1 일 전

Hacker Newsの意見

今回の発表は、Moonshot AIが2.8兆パラメータのオープンウェイトLLM Kimi K3を7月27日までにHugging Faceで公開すると発表したことを受けたもののようだ
Alibabaも近く2.4兆パラメータのQwen 3.8をオープンウェイトで公開すると応じたが、もともとの計画だったのか、それともMoonshot AIと競うために決めたのかは気になる
いずれにせよ、このLLM競争の勝者はユーザーだ
- 動機を断定するのは難しいが、中国企業は知能を汎用財にすることに注力しているように見える
  米国の最前線研究所の価値を下げる最も効果的な方法かもしれず、人類にとっても非常に有益だ
- 中国のソーシャルメディアでは、「他国の政府は反競争的行為を止めるために介入するが、中国政府は競争を抑えるために介入する」という冗談がよく見られる
  https://www.reuters.com/business/autos-transportation/what-i...
- 今発表する理由は、World AI Conferenceが開催中だからだ
  ロボットがボクシングをし、中国の主要AI企業が最新モデルを公開するなか、Xi JinpingがWAICOの創設も発表した
  https://en.wikipedia.org/wiki/World_Artificial_Intelligence_...
- Xi JinpingがWorld AI Conferenceで政治的連合を立ち上げ、「AI開発は一国の独走ではなく、国際協力の交響曲であるべきだ」と語ったタイミングに合わせた発表なのかもしれない
  大規模カンファレンスでは通常、新製品の公開や発表が相次ぐ
  https://www.cnbc.com/2026/07/17/x-china-ai-summit-risks-secu...
- 巨大モデルよりも、Qwen 3.7-27B・122Bやそれに対応する3.8版を公開してほしい
  QwenとQwQの強みは常に、家庭で動かせる最高水準のローカル推論だった
Alibaba Cloudが自分のメールアドレスをブロックしていて利用料を支払えないので、今回はペリカンテストができない
オープンウェイト公開かOpenRouterへの登録を待っているところだ
- ペリカンベンチマークは、今ではほぼ唯一信頼している評価手順だ
  Alibabaのような企業が金を受け取りにくくしているのも不可解だし、有名な開発者に自社モデルを試してほしいはずだ
  OpenRouterにはたいていすぐ登録されるので、まもなく使えることを期待している。Qwenアプリをダウンロードして、チャットインターフェースでローカル開発用のMCPツールとしてテストする方法もある
Qwen 3.8の小型モデルも公開されてほしい
35B MoEと27Bの密モデルをローカルで使っているが、ほとんどの場合はClaudeまで呼ぶ必要がない
機密性の高いデータや個人的なデータを含むリクエストに特に有用だ
- 3.6の35Bと3.5の122Bの間に入る中堅MoEモデルが出るといい
  かなり強力でありながら高くなりすぎない家庭用コンピュータで、速度と性能のバランスが非常に良くなりそうだ
- 今回の競争は最前線AI覇権により近く、有能な小型モデルが後回しになるのではと懸念している
  大手研究所は金の卵を産むガチョウをエンドユーザーに渡したがらないし、Nvidiaのようなハードウェア企業も、すべての関係者から利益を得るためにこの市場に参入してくるかもしれない
- 2.4兆パラメータのモデルをどうやって35Bまで縮小しつつ精度を維持できるのか疑問だ
  そうするには、まったく異なるアーキテクチャが必要になる
- どんなハードウェアを使っているのか気になる
LMStudioでQwen 3.6 27Bを使ってみたところ、少し遅かったが期待以上だった
mtplxを適用すると、誇張ではなく実際に2〜3倍速くなり、とても впечат的だった
できるだけローカルモデルに移行しているが、だんだん現実的な選択肢になってきている。ただし、最大構成のM5 Max MacBookという6,000ドルのノートPCを使っているので、まだ大半の人には負担の大きいハードウェアだ
今後は、より集中的に訓練された小型モデルをローカルで動かす方向に進みそうだ。クラウド事業者にすべてのデータを渡すリスクは大きすぎるし、収益性を証明しなければならない段階になれば、とんでもない料金を請求してくるだろう
- 最近の値上げ後なら、そのノートPCは今や8,000ドル近いはずだ
1か月間毎日使ってみた Qwen 3.7 Pro は、実質的に使いものにならなかった。
時間を無駄にしすぎるうえ、作業の方向性を見失ったり、無意味な反復にはまったりし、デバッグもまともにできなかった。
DeepSeek V4 Proとの差は歴然としており、これまでのところQwenはソフトウェアエンジニアリングにおいて最悪のモデルに見えた。DeepSeekよりはるかに高価なのに、作業を委任することも、リアルタイムの低レベル作業に使うこともできなかった。
- Q8に量子化したQwen3.6-35Bと27Bをllama.cppでローカル実行し、antirezのDS4-flash量子化モデルも試した。
  どれも似たような水準で、DS4のほうがやや効率的だったが、Bashスクリプト・デバッグ・Python・一部のC++作業ではどれも非常に良い結果を出した。
  Qwenがどのアプリケーションや言語で失敗したのか気になる。Qwenのチャットテンプレートが壊れていて自分でデバッグする必要があり、これを修正しようとしているところだが、Gemmaでも似たような状況だった。
- 私の基準では Qwen 3.7 Max はOpusより優れていて、しかもずっと速く、Fableにはやや劣る。
  DeepSeek 4 Proより速度と全体的な理解力で大きく上回っており、主にClaude Codeで併用している。
  Qwen 3.7 Plusもサブエージェント用としてかなり良く、Sonnetよりずっといい。Qwen 3.8 Max Previewも現時点ではうまく動いているが、判断するにはまだ早く、通常価格の10%なら圧倒的なコスパだ。
- Qwen 3.7 Proは平凡だが、3.7 Maxは非常に良いモデルだ。
- DeepSeek APIに2ドル分チャージして、Void Editorにキーを入れ、HTMLで暗号資産ツールを作った。
  数百行あるCSVのサンプルファイルを使い、1〜2時間ほど軽くコーディングしてバグを修正したところ、約1.8ドルかかった。
  これが通常のコストだとすると、1か月業務で使えば給料より高くつきそうだが、クラウドプロバイダーは本当にここまで高いのだろうか。
- Anthropicは知識蒸留攻撃の妨害をするべきではなかった。
DeepSeek 4の最終版 もまもなくリリースされる予定だ。
おそらくOpus 4.8級で、DeepSeekの価格を考えるとかなり大きな出来事になりそうだ。
- DeepSeekの価格性能比は圧倒的だ。
  最近はV4 Flashをよく使っているが、かなり良い。
- DeepSeek V4は大半のモデルより10〜30倍安く、ほとんどの作業には十分だ。
- 明日がWAIC最終日なので、そのタイミングで出る可能性が最も高い。
- 最も期待しているモデルだ。
  ここ数週間DeepSeek Proを実際に使っていて、明らかにもっと優れたモデルから出てきたとわかる応答を受けることがだんだん増えていた。
  性能があまりに良いため、クローズドモデル陣営ではすでに「ダークルーティング」だの「Fableをそのまま盗んだ」だのというFUDが広まっている。
  値上げ後ですら依然としてとてつもない価値がある。すべてのモデルを試す時間がなく、今いちばん良さそうなものだけを使いたいなら、むしろ使わないほうがいいかもしれない。今年前半にOpenAIではなくDeepSeekに1,200ドル使っていたら、どれほど多くの仕事ができていたかに気づいて後悔するはずだ。
Artificial Analysisを確認すると、Anthropicが12月に公開し、最近の加速を引き起こしたと評価されているOpus 4.5より性能が上だとするプロバイダーが少なくとも 12社 あった。
乗り換えコストまで低いことを考えると、競争は完全に過熱している。個人的にはOpus 4.5級なら、ほとんどのアプリケーションや用途には十分だと思う。
- だからOpenAIとAnthropicは、政府規制や禁止措置をさらに強く求める可能性が高い。
  そうでなければ、この2社の収益モデル全体が崩壊する。
Qwen Cloud Token PlanでOpenCodeから実行するには、以下の設定で動作する。
正確な制限がわからないので、Qwen 3.7 Maxの上限と同じに設定した。
```
"provider": {  
  "alibaba-token-plan": {  
    "models": {  
      "qwen3.8-max-preview": {  
        "limit": {  
          "context": 1048576,  
          "output": 65536  
        },  
        "modalities": {  
          "input": ["text"],  
          "output": ["text"]  
        },  
        "name": "Qwen3.8 Max Preview"  
      }  
    }  
  }  
}  
```
- APIエンドポイントとトークンを正しく選ぶ必要がある。
  正しいエンドポイントを叩くと割り当て量がほぼ即座に減るので、それを確認する必要がある。
  間違えると、メンバーシップCreditsに含まれないAPIトークンを消費してしまい、3日で200ドル飛ぶこともありうる。Alibaba Cloudの登録ボーナスでもらった200ドルを使っていた場合も同様だ。
「Fable 5の次に優れている」という表現はかなり意味深だ。
当初はFableがOpusからほとんど進歩していないという懐疑論が多かったが、良くも悪くもAnthropicは利用を継続的に許可しているという前提で、そのモデルによって実質的な堀を築いている。
オープンモデルがそれを上回れば本当に面白いことになるだろう。
- 堀と呼ぶのは難しいが、確かにより良いモデルではある。
  私の作業では Fable > K3 > Sol の順で評価している。
  ただ、Fableが使えなくなったら深刻な打撃を受けるというほど、他の2モデルを圧倒しているわけではない。3つとも優秀で、定期的にリクエストを拒否するのはFableだけだ。
- 彼らの「堀」は、Mythosが現時点で唯一の超大型モデルだという点にある。
  10兆パラメータのモデルを訓練して、1兆モデルより10%高い性能を得ること自体は、いつだって可能だった。
  もしMythosが以前のOpusと同じ規模と価格のOpus 5だったなら決定的な差別化要因になっていたが、実際にはそうではない。
- より良いモデルであっても、制約が多すぎてOpusほど有用ではない。
- Fableは成果物の品質がしばしば低い。
  主力ではSolを使っており、Fableは創造的ではあるが、トークンを延々と消費せずに安定して作業をこなす点では弱い。
中国のAI競争が激化している。
AnthropicとOpenAIが次に何を出してくるのか楽しみだ。

Qwen 3.8 リリース

関連記事

4件のコメント

Hacker Newsの意見