Qwen 3.8 Max 対 DeepSeek V4 Flash：3点差、請求は345倍

先に結論、そのままコピーできる形で：

AA Intelligence Index v4.1： Qwen 3.8 Max 53 · DeepSeek V4 Flash 0731 50
Arena テキスト板 Elo：       1496 ±10 対 1436 ±4（Qwen が 60 リード）
パラメータ：                 2.4T / 95B アクティブ 対 284B / 13B アクティブ（8.5倍）
ofox 100万トークン単価：     $2.00 / $6.00 対 $0.14 / $0.28（14.3倍・21.4倍）
3タスク実測：                $0.052328 対 $0.000151（345倍）、181秒 対 30秒（6倍）
見えるのは片方だけ：         Qwen 3.8 Max（画像 + 動画 + ウェブ検索）
出力上限が大きいのは：       DeepSeek V4 Flash、384K 対 131K
ofox モデルID：              bailian/qwen3.8-max · deepseek/deepseek-v4-flash
スナップショット：           2026-08-04

r/DeepSeekは昨日、1枚のチャートを巡って議論していました。この2モデルはArtificial Analysis Intelligence Indexで3点しか離れておらず、片方はもう片方の8.5倍のパラメータを持つ、というものです。投稿タイトルは「性能はほぼ同等」でしたが、上位コメントはそれを否定しました。3点はノイズではないので、その否定は正しいです。ただしそのスレッドでは、取引のもう半分が値付けされていません。同じゲートウェイで両モデルに同じ3タスクを走らせたところ、その3点は345倍の値段でした。

結論：どちらを選ぶべきか

主要スペック比較

価格は2026-08-04にofoxのモデルページから実取得したものです。パラメータ数は各ベンダーの発表資料に基づきます。

判断のほとんどは2行が担っています。画像を見られるのはQwenだけで、1回の応答で2.9倍のトークンを書けるのはDeepSeekです。残りはすべて、index 3点があなたにとっていくらの価値かという問題に還元されます。

サードパーティ評価ではどちらが上か

両方を収録しているすべてのソースでQwen 3.8 Maxが上です。 ただし差は一貫して小さいです。

これらの数字を使う前に、出所の層を確認してください。

• AAの53は本記事で最も出所の弱い数字で、隠さずに明示します。 Artificial AnalysisにはQwen 3.8 Maxのモデルページがありません。スコアはIntelligence Indexのチャートウィジェット内にのみ存在するため、通常得られるモデル別の数字（index実行の総額、verbosity、出力速度）は公開されていません。同じindexでの参照として、Kimi K3が57、GLM-5.2が51、Gemini 3.6 Flashが50、DeepSeek V4 Proが44、Qwen 3.7 Maxが46です。
• Arenaの数字は板から直接読み取りました。 そこでのEloは日々更新されるので、耐久性があるのは順序のほうで、具体値はスナップショットです。±10と±4の区間を伴う60点差は実質的なリードです。
• LiveBenchはQwen 3.8 Maxをまったく評価していません。 DeepSeek V4 Flash 0731には74.2を付けており、4月版の65.5から上がっています。7月の再学習が何をもたらしたかを示す、最も明快な証拠です。

Redditのスレッドを生んだ効率の議論は、算術としては成立しています。総284Bのパラメータが2.4Tのモデルの3点以内に入り、トークンあたりのアクティブは13B対95Bです。それがあなたにとって重要かどうかは、重みを買っているのかトークンを買っているのかで決まります。トークンを買っているなら、パラメータ数はベンダーの問題で、価格があなたの問題です。

実際の3タスクではどうだったか

両モデルとも作業自体は正しくこなしましたが、請求額は近くありませんでした。 2026-08-04、api.ofox.ai/v1/chat/completions経由で3つのプロンプトを送りました。デフォルトパラメータ、システムプロンプトなし、トークン数はAPIのusageオブジェクトから取得しています。

合計値より価値のある観察が3つあります。

• 推論を間違えたモデルはありません。 レシートのJSONは両者同一で、行ごとの計算も正しい。偶数長に対応するmedianもどちらも返し、正しいと判定する前に4ケースで実行して確認しました。index 3点差は、この規模の作業では正誤の差として現れません。当然ではあります。ベンチマークの差は難しい裾側に住んでいて、日常タスクにはいないからです。
• 厳密な書式のタスクはQwenの明確な勝ちです。 ステータスコード400から439をカバーする40行を求めたところ、Qwenはちょうど40行を返し、未割り当てコードもプレースホルダで埋めました。DeepSeekは29行で、未割り当てコードを黙って飛ばしたうえ、範囲外の451まで足しています。下流のパーサーが固定の形を期待しているなら、これはスタイルの好みではなく正しさの失敗です。
• レイテンシは冗長さで増幅され、6倍はスループットの主張ではありません。 この数字は3回の呼び出しのエンドツーエンド実時間で、速度ではなくトークン数が駆動しています。Qwenは19.7倍の出力を吐きました。秒あたりの数字は別の測定で、この対戦では片方にしか存在しません。Artificial AnalysisはDeepSeek V4 Flash 0731を毎秒122.7出力トークン（そのビューで101件中8位、2026-08-04読み取り）としており、Qwen 3.8 Maxにはモデルページがないためスループット値を公開していません。したがって6倍は「この仕事が6倍早く終わった」であって、「このモデルがトークンあたり6倍速い」ではありません。バッチ処理ならコスト項目、対話用途ならプロダクト判断です。

3つのプロンプトはサンプルであって研究ではありません。3つとも方向は一致しました。あなたの作業でも成り立つかを確かめる最も安い方法は、記事末尾のループです。

コーディングにはどちらが向くか

板の上ではQwen 3.8 Max、請求書の上ではDeepSeek V4 Flash。 人間が生成されたフロントエンドコードを並べて比較するArena WebDev板では、qwen3.8-maxが1668（+18/-18）、deepseek-v4-flash-highが1577です。この91点差は、一般テキスト板での60点差より広い。Qwenの余分なパラメータが何かを買っているとすれば、フロントエンド生成はその一部です。

1668の位置づけとして、同じ板でkimi-k3-maxが1676、claude-opus-5-highが1669、3つとも区間が重なっています。Qwen 3.8 Maxはこのタスクで本当に上位グループにいます。入力$2の価格で普通は買えない位置です。

私たちのコーディングタスクではこの差が再現しませんでしたが、それは矛盾ではなく情報です。偶数長のmedianバグはどちらも一発で正しく直し、修正は6行です。日常的な修理では53と50は分かれません。分かれるのは裾側です。不慣れなフレームワーク、曖昧な仕様、複数ファイルにまたがる整合が要るリファクタ。あなたのコーディングが主に日常側なら、現れない差に21倍を払っています。主に難しい側なら、WebDev板はその金額が仕事をしていると言っています。

0731の再学習で何が変わったか

DeepSeek V4 Flashを「明確に後ろ」から「3点差」へ動かしました。 モデルIDは変わらず、アーキテクチャも変わらず、価格も変わっていません。変わったのは重みです。

LiveBenchは2つのリリースを別々に採点しているので、差分が読み取れます。

同じ評価で8.7点の上昇、しかも安いティアがDeepSeek自身のフラッグシップを追い越しました。Artificial Analysisのindexでも同じ逆転が見えます。V4 Flash 0731が50、V4 Proが44です。

実務上の帰結は2つ。

• ofoxのエントリはすでに0731を指しています。 deepseek/deepseek-v4-flashのカタログページのリリース日は2026-07-31なので、日付サフィックスを固定しなくても再学習後の重みが得られます。8月より前に書かれたV4 Flashの記述は、実質的に弱いモデルの話です。
• 6月に書かれた比較は「間違い」ではなく「古い」だけです。 Qwenが大差でリードという6月の判断は、当時は正確でした。今日残っている差はindexで3点、本記事が扱っているのはその3点です。

どちらもAnthropicプロトコルで動きますか

動きます。POST https://api.ofox.run/anthropic/v1/messagesで両方応答します。 2026-08-04、同じ一語の指示を両方に送りました。

curl https://api.ofox.run/anthropic/v1/messages \
  -H "x-api-key: $OFOX_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"bailian/qwen3.8-max","max_tokens":64,
       "messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: ok"}]}'

どちらもokと返しました。ただしusageオブジェクトは一致しません。Qwen 3.8 Maxは入力98・出力27トークン、DeepSeek V4 Flashは入力15・出力2トークン。同じ2文字の答えに対して出力13倍、入力6.5倍で、これに21.4倍の単価差が乗ります。

Anthropic形状のツールチェーンを回していて、その後ろに安いモデルを置きたいチームにはここが効きます。リクエスト形状は変わらず、レスポンスにはcache_creation_input_tokensとcache_read_input_tokensが返り、動くのはモデル文字列だけです。

月額はいくらになるか

15倍から82倍の間で、レートカードで見積もるか実際に返ってくるトークンで見積もるかによります。 以下の2シナリオはofoxのカタログ価格、月30日換算です。公開価格に対する算術であって請求書ではありません。

ワークロードA、レートカード基準。 1日あたり入力500万トークン、出力50万トークン、キャッシュなし。

ワークロードB、同じ仕事を実測トークン比で見積もる。 Qwenは19.7倍の出力を返すので、その50万は1日985万になり、DeepSeekは50万のままです。

各モデルが実際に返す量を数えた瞬間、レートカードは差を5分の1に過小評価していたことになります。

キャッシュの行には注釈が要ります。ofoxはDeepSeek V4 Flashに3つのプロバイダーを並べており、キャッシュの値付けが同じではないからです。

Qwenの$0.25に対する89倍という優位はDeepSeek行で成立します。Artificial Analysisのキャッシュヒット価格ランキングが100万あたり$0.003としているのもこの行です。BaiLian行に落ちれば同じ比較は8.9倍になり、依然として大きいものの1桁小さくなります。最も低い数字で予算を組む前に、自分のトラフィックがどのプロバイダーに解決されるかを確認してください。

Qwen 3.8 MaxにできてDeepSeek V4 Flashにできないことは

見ることです。 ofoxのカタログはbailian/qwen3.8-maxにVision、Video Input、Web Searchを、deepseek/deepseek-v4-flashにFunction CallingとPrompt Cachingを載せています。これは能力の線であり、価格優位では越えられません。

この壁にぶつかる仕事は次のようなものです。

• スクリーンショットのトリアージ、UIレビュー、自分のレンダリング結果を点検するエージェント
• スキャン文書、領収書、申込書など写真として届くもの
• 動画キーフレームのタグ付け（動画入力の経路が必要）
• 数字が絵の中にしか存在しないチャートや図
• スライド、ダッシュボード、文書レイアウト。Alibabaのローンチデモが力を入れていた領域

Redditのスレッドで最も鋭かったコメントはこう言っていました。画像入力を持つモデルはUIを書き、スクリーンショットを撮り、自分の成果を点検できる。テキスト専用モデルはいくら払ってもこのループに入れません。

逆方向の差はより狭いものの実在します。DeepSeekの最大出力384KはQwenの131Kに対して2.9倍で、長い翻訳やテストスイート一式、大きな構造化抽出が1回の応答で返るか、分割ロジックを書く羽目になるかを決めます。

r/DeepSeekは実際に何を議論していたか

スレッドは自分のタイトルを否定しており、その否定こそが有用な部分でした。 投稿は53対50に8.5倍のパラメータを重ねて「性能はほぼ同等」と枠づけました。最も票を集めた2つの返信は「それは同等ではない」「3点は大きな差だ」で、数字の上ではどちらも正しいです。

そのスレッドから決定に持ち込む価値のある論点が3つあります。リーダーボードが覆わない領域だからです。

• オフィス文書のギャップ。 あるコメントは、4月版DeepSeek V4 FlashがAA briefcase評価（表計算、文書、スライド、PDF上の作業を測る）で低調だったこと、そして7月の再学習がまだ同評価を受けていないことを指摘しました。Alibabaの3.8 Maxローンチデモはスライド、ダッシュボード、分析レイアウトに大きく寄っていました。ワークロードがオフィス型なら、一般的なindexスコアは間違った計器で、この件を決着させる公開値はどちらのモデルにもありません。
• 自己点検ループ。 画像入力を持つモデルはUIを生成し、スクリーンショットを撮り、自分の出力を確認できます。DeepSeek V4 Flashはこのループにまったく入れず、これは品質差ではなく構造差です。
• 効率の議論は両刃です。 総284Bのパラメータが2.4Tモデルの3点以内に入るのは本物の工学的成果です。ただし自前ホスティングでない限り、あなたの請求額とは無関係です。API経由で買っているのはトークンでありパラメータではなく、その効率をあなたの節約に変換しているのはDeepSeekの価格設定です。

スレッドで誰も値付けしなかったのが、私たちが測った部分です。同じ3タスクで、コストは345倍、実時間は6倍離れていました。パラメータ効率が議論の的でしたが、予算を変えるのはトークン効率のほうです。

2つの間でどうルーティングするか

既定は安いほう、昇格は一行で言い切れるルールで。 両モデルは同じエンドポイントの後ろにいるので、ルーティングの判断は2つ目の統合ではなく自分のコードの中にあります。

実測に合う階段はこうなります。

• 既定はdeepseek/deepseek-v4-flash。 テキスト入力、テキスト出力、量が多い。出力が21.4倍安い。
• リクエストが画像や動画フレームを運ぶときはbailian/qwen3.8-maxへ昇格。 これは品質判断ではなく能力チェックで、content typeに対する1行の分岐にできます。
• 出力が固定の形に一致しなければならないときも昇格。 まずDeepSeekの応答をスキーマで検証し、失敗したらQwenで再試行する。実測の345倍というコスト比なら、すべてを高いモデルに流すより「検証して再試行」のほうが十分に安く付きます。
• 想定される難しさではなく、繰り返す失敗で昇格する。 DeepSeek2回＋Qwen1回でも、全部をQwenに流すコストのごく一部です。しかも「その3点が実際にどれくらいの頻度で効くのか」というデータが手に入ります。

最後の1つは真面目に受け取る価値があります。indexの差は母集団の統計量です。あなたのトラフィックは母集団ではないので、3点がどこで効くかを知る唯一の方法は、安いモデルに先に試させて記録を取ることです。

Qwen 3.8 Maxを選ぶべきときは

仕事が視覚的なとき、または最後の3点が出力の使えるかどうかを決めるとき。 出力21倍の価格に耐えるのはこの2つです。

• リクエストに画像や動画フレームが現れうるパイプライン。
• 固定スキーマの生成。実測では要求した40行をすべて出し、DeepSeekは29行で範囲外にもはみ出しました。
• 低ボリュームの難しい推論。請求額が小さく、25ドルの15倍が誰にとっても現実的な数字にならない場面。
• ウェブ検索が効き、そうでなければ自分で検索層を組むことになる場面。

痛い点は、出力トークンが19.7倍、私たちのタスクでは実時間が6倍、出力上限が131K、そしてArtificial Analysisにモデルページがないため「1点あたりいくら」を引けないことです。ローンチの詳細、オープンウェイトの状況、フルスペックはQwen 3.8 Maxリリース解説にあります。

DeepSeek V4 Flashを選ぶべきときは

仕事がテキスト入力・テキスト出力で、量が本物のとき。 indexで3点後ろ、出力は21.4倍安く、実測ではエンドツーエンドで6倍速く、キャッシュヒット価格はArtificial Analysisが現在1位に置いているものです。

• バッチ分類、抽出、要約、タグ付け。
• 安定したシステムプロンプトとリポジトリ前置きを持つコーディングエージェント。効くのは$0.0028のキャッシュ読み取りです。
• 1回で長い応答が要る場面。384Kの上限が効きます。
• 差額を「より良いモデル」ではなく「より多くの試行」に使いたい場面。この単価なら、同じタスクを10回走らせてもQwenの1回より安く済みます。

痛い点は、画像を読めないことと、厳密な出力仕様への握りが緩いことです。応答の形は信用せず検証してください。無料で使う経路とその上限はDeepSeek V4 Flash 無料、Gemini 3.6 Flashとの同点対決はDeepSeek V4 Flash 対 Gemini 3.6 Flashにあります。

どちらも使うべきでないのはいつか

indexの頂点が要るとき、またはトークン単価ではなく1点あたりのコストを最適化しているとき。

• 最前線の推論。 Kimi K3は同じindexで57、Qwenは53です。その差がいくらに付くかはQwen 3.7 Max 対 Kimi K3 対 DeepSeek V4で、Artificial Analysisが自らindexを走らせた実費に基づいて計算しています。
• 寛容なライセンスのオープンウェイト。 DeepSeek V4 FlashはArenaの板でMIT表記。Qwen 3.8 MaxのAPIはプロプライエタリで、オープンウェイトは発表済みですが2026-08-04時点で未公開です。
• 同じスコアでより安いモデル。 Gemini 3.6 Flashもこのindexで50点です。その対戦でのトークン数の罠は上のリンク先で扱っています。

ofoxで両方試す：文字列を1つ差し替えるだけ

両モデルは1本のofoxキーの後ろ、同じOpenAI互換エンドポイントにあります。実価格はモデルページで確認できます。bailian/qwen3.8-maxとdeepseek/deepseek-v4-flash。

Python：同じプロンプトを両モデルに、usageを出力

import os, time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.run/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])

MODELS = ["bailian/qwen3.8-max", "deepseek/deepseek-v4-flash"]
PRICES = {"bailian/qwen3.8-max": (2.00, 6.00), "deepseek/deepseek-v4-flash": (0.14, 0.28)}
PROMPT = "Rewrite this changelog as 5 release-note bullets:\n\n" + open("CHANGELOG.md").read()

for model in MODELS:
    t0 = time.time()
    r = client.chat.completions.create(model=model, messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}])
    pin, pout = PRICES[model]
    cost = r.usage.prompt_tokens / 1e6 * pin + r.usage.completion_tokens / 1e6 * pout
    print(f"{model:<28} out={r.usage.completion_tokens:<6} {time.time()-t0:5.1f}s  ${cost:.6f}")

答えだけでなくコストも出力してください。レートカードはトークンあたりの数字、請求書はタスクあたりの数字で、私たちの3タスクではその2つが5倍ずれました。

Node：同じ形

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.ofox.run/v1",
  apiKey: process.env.OFOX_API_KEY,
});

for (const model of ["bailian/qwen3.8-max", "deepseek/deepseek-v4-flash"]) {
  const r = await client.chat.completions.create({
    model,
    messages: [{ role: "user", content: "Summarize this incident report in 5 bullets:\n" + report }],
  });
  console.log(model, r.usage.completion_tokens, r.choices[0].message.content.slice(0, 200));
}

Qwenだけ：スクリーンショットを送る

モデル文字列をdeepseek/deepseek-v4-flashに替えると、このリクエストはcontent typeで失敗します。能力の線を自分の目で確認する最速の方法です。

import base64, os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.run/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
img = base64.b64encode(open("dashboard.png", "rb").read()).decode()

r = client.chat.completions.create(
    model="bailian/qwen3.8-max",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Which number on this dashboard contradicts the chart above it?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img}"}},
        ],
    }],
)
print(r.choices[0].message.content)

よくある質問

index 3点は実質的な差ですか？ はい、ただし難しい裾側に住んでいます。今回の3つの日常タスクでは両モデルとも正解し、差は正誤として現れませんでした。そもそも安いモデルに渡さないような問題でこそ効くはずです。

スコアが近いのに、なぜDeepSeekはこれほど安いのですか？ サイズです。総284B・トークンあたりアクティブ13Bに対し、2.4Tと95B。95Bアクティブを配信するコストに比べれば13Bはごく一部で、DeepSeekはそれをスコアに合わせた値付けにせず、価格として通しています。

Qwen 3.8 Maxはオープンウェイトですか？ 2026-08-04時点ではまだです。Alibabaはローンチ時にMaxティアのオープンウェイト化を発表しましたが、ライセンスも日付も示していません。DeepSeek V4 FlashはArenaのリーダーボードで既にMITと表示されています。

エージェントループの既定はどちらにすべきですか？ DeepSeek V4 Flashです。ただしそのループが画像を受け取りうるなら別です。前置きが安定した後は、キャッシュ読み取り価格（$0.0028対$0.25）が他のどの数字よりも効き、失敗を防ぐより失敗したら再試行するほうが安く付きます。

今回の確認に使ったソース

• 自前のA/B実測、2026-08-04：3つのプロンプト（レシート抽出、median()のバグ修正、40行CSV）、モデルごとタスクごとに1回、https://api.ofox.run/v1/chat/completions経由、デフォルトパラメータ、システムプロンプトなし。トークン数はAPIのusageオブジェクトから取得。medianの2つの関数は正しいと判定する前に4ケースで実行しました。
• ofoxモデルカタログページ、2026-08-04読み取り：https://ofox.run/ja/models/bailian/qwen3.8-max · https://ofox.run/ja/models/deepseek/deepseek-v4-flash
• Arenaテキスト板とArena WebDev板、2026-08-04読み取り
• LiveBench、LiveBench-2026-06-25版、2026-08-04読み取り：DeepSeek V4 Flash 0731が74.2、Qwen 3.8のエントリなし
• Artificial Analysis Intelligence Index v4.1チャート、2026-08-04読み取り。Qwen 3.8 MaxにはArtificial Analysisのモデルページがなく、53点はindexチャートにのみ現れます。存在するモデルページと突き合わせて確認：https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-flash
• Qwen 3.8 Maxローンチ記事（パラメータ数とオープンウェイトの状況）