Qwen3.8 Max (0902)
8418°
Qwen | 1,000,000トークンコンテキスト | 入力$2.00/M、出力$6.00/M。Qwen3.8 Max 0902はAlibabaのQwenチームによるQwen3.8 Maxの更新スナップショットです。2.4兆パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、テキスト、画像、動画入力を受け付けテキストを返し、1Mトークンのコンテキストウィンドウとデフォルトで有効な推論機能を備えています。このスナップショットはコーディングとエージェント的作業向けに後訓練されており、多段階ソフトウェアプロジェクト、多ツールオーケストレーション、長期的タスク実行に対応します。チャート推論、ドキュメント解析、長文および長時間動画のマルチモーダル理解も対象です。ツール呼び出し、構造化出力、設定可能な推論努力をサポートします。
このモデルのガイド
2026年10月のAIモデルの選び方：クローズドソースの最新情報とダウンロードすべきオープンウェイトモデル
オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか
2026年の最も安いChatGPT代替品10選：無料のローカルモデル、無料プラン、定額プラン
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Qwen3.8 Max 0902はAlibabaのQwen3.8 Maxの事後学習スナップショットで、2.4兆パラメータのMixture-of-Expertsモデルをコーディングとエージェントパイプラインに特化して調整しています。テキスト、画像、動画入力を受け入れ、デフォルトで推論を有効にし、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。マルチステップのソフトウェアプロジェクトや長期タスクのツール連携、密なドキュメントや動画解析に適したモデルです。
得意分野
- マルチステップのコーディングプロジェクトと長期エージェントタスク実行のために事後学習済み
- テキスト、画像、動画入力を受け入れ、100万トークンのコンテキストウィンドウ
- 推論はデフォルトで有効、努力レベルは設定可能
- 長期のマルチモーダル入力に対するチャート推論とドキュメント解析
- パイプライン統合のためのツール呼び出しと構造化出力を内蔵
注意点
- API専用でウェイトは非公開。ローカル実行やモデル監査はできません。
- 出力コストは100万トークンあたり6.00ドルで、エージェントループで出力が多いとコストが急増します。
- 推論はデフォルトでオン。単純な補完が必要な場合は無効化可能か確認してください。
試してみるプロンプト
マルチツールエージェントプラン
ウェブ検索ツール、コード実行ツール、ファイル書き込みツールにアクセスできます。ユーザーが現在のHacker Newsトップ10記事を取得し、コメント数でスコア付けし、ランキング付きCSVを保存するPythonスクリプトを求めています。どのツールをどの順で呼び出すか、理由とともにエージェントプランを作成し、最終スクリプトを示してください。
長文ドキュメント抽出
200ページの技術仕様書PDFを添付します。性能ベンチマークを含むすべての表を抽出し、各表のメトリクス名と単位を特定し、table_title、metrics（名前と単位の配列）、page_numberのキーを持つ統合JSON配列として返してください。
画像からのチャート推論
5つの製品ラインの3年間の四半期売上高を示す棒グラフを添付します。どの製品ラインが最も高い複利成長率を持つか特定し、グラフから数値的に推定し、推論手順を説明してください。
比較する
- Qwen3.8 Flashオープンウェイトモデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$0.47/M 出力
- Qwen3.8 27Bオープンウェイトモデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.24/M 入力、$2.20/M 出力
- Qwen3.6 35B A3Bオープンウェイトモデル262,144トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$1.00/M 出力
- Qwen3.5-9Bオープンウェイトモデル262,144トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.15/M 出力
qwenの他のテキストモデル
よくある質問
- Qwen3.8 Max 0902をローカルで動かせますか？
- いいえ。Alibabaはこのモデルのオープンウェイトを公開しておらず、API経由でのみ利用可能です。
- 価格とコンテキスト長は？
- 入力トークンあたり2.00ドル、出力トークンあたり6.00ドルで、100万トークンのコンテキストウィンドウです。
- このスナップショットはベースのQwen3.8 Maxとどう違いますか？
- 0902スナップショットはコーディング、エージェントワークフロー、マルチツールオーケストレーション、チャート推論、長文マルチモーダル理解に特化して事後学習されており、ベースモデルの一般的なトレーニングを超えた能力を持ちます。
キャプテンの評価真の100万トークンマルチモーダルコンテキストを持つ本格的なエージェント＆コーディングワークホースで、価格も妥当。ただし出力量には注意が必要です。
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #60 Hottest Text / LLM model · #60 Hottest Text / LLM text model
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Qwen3.8 Max (0902) の人気トレンド
3 Sep 2026以降のヒートスコア
ヒートスコア
8,418°
今週
▲
16.2%
8,397° 当時、8,418° 今
今月
▲
156%
8,292° 当時、8,418° 今
過去1年
n/a
まだリリース/追跡されていません
7,000°
基準値
スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。
+1,418°
OpenRouterトークン
このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で532,019,137,329トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計53,201です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
詳細な内訳を表示
このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,418°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。
- 1基準値から始めます。なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。7,000°累計合計
- 2ダウンロード数を加算します。合計でOpenRouterトークンから53,201のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。+1,418°8,418°累計合計
- =ヒートスコア。このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。8,418°
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。
Qwen3.8 Max (0902) は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。
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