GPT-6.1 Terra 対 Qwen 4 Max：Alibabaが越えるべき価格のハードル

GPT-6.1 Terraは、料金表が公開されている提供中のモデルです。Qwen 4 Maxは、AlibabaのApsaraカンファレンスのスライドにすぎません。Terraは2026年10月26日に、入力100万トークンあたり1ドル、出力100万トークンあたり5ドルで販売開始され、コンテキストウィンドウは1,050,000トークン、独立系Intelligence Indexスコアは48、完了したインデックスタスクあたりの実測コストは0.40ドルでした。Qwen 4 Maxは2026年9月22日にQwen 4シリーズの最上位として発表され、10月27日時点でモデルカードもAPI識別子も公開価格も明示されたコンテキストウィンドウもベンチマークの行もありません。したがって、人々が検索している比較は、数字を持つ側が片方しかないのです。その有用なバージョンは、Terraが打ち立てた基準を、実際に存在するQwenのフラッグシップ、Qwen3.8 Maxと比較するものであり、その比較は、本物のモデルが出荷されたときにAlibabaが答えなければならない何かを示しています。

これはロードマップをけなすものではない。Alibabaが自社カンファレンスでQwen 4の4つのティアをプレビューするのは方向性を示す通常の方法であり、同社はこれまで十分な数のモデルを予定通り投入してきたため、「トレーニング中」というのも信憑性がある。これは調達に関する指摘だ。呼び出しも価格設定もスコアリングもできないモデルは計画に組み込めず、Qwen 4 Maxについて出回っている仕様書があれば、それはAlibabaの文書ではなく誰かの推測である。

Qwen 4 Maxについて実際に何が分かっているのか

アリババは9月22日、杭州のアプサラでQwen 4ファミリーを披露した。旗艦のQwen 4 Maxに加え、Qwen 4 Plus、Qwen 4 Flash、そしてローカル展開向けのQwen 4 27Bティアがある。同社自身の発表によると、このシリーズは学習中で、どのティアについても日付、価格、仕様は示していない。広く繰り返されている5兆～10兆パラメータという数字は、後のQwen 4.5とQwen 5の計画に属するもので、Qwen 4 Maxのものではない。10月における投入時期の唯一の手がかりは、「10月下旬」とパートナーが聞いたと主張する匿名のReddit投稿1件だけだ。アリババはそれを確認しておらず、1つのアカウントからのうわさはリリース日ではない。

ローンチと見なされる条件は退屈なほど具体的だ。モデルカード、APIモデル識別子、入力トークンと出力トークンの公開料金、明記されたコンテキストウィンドウ、誰でも呼び出せるエンドポイント、ベンダー以外の誰かによって測定されたベンチマーク行。10月27日時点で、Qwen 4 Maxにはこれらのいずれも存在しない。また、OrcaRouterの214モデルのカタログにも含まれていない。これは有用な確認だ。なぜなら、カタログはプレスリリースではなく、実際に呼び出せるものから生成されているからだ。

それが変わるまでは、公平な比較はTerra対Qwen3.8 Maxだ。Qwen3.8 Maxは2026年8月から一般提供されているQwenのフラッグシップモデルで、オープンウェイトを採用しており、アリババ自身の顧客が待機中に使っているモデルでもある。

基準は、現存するQwenと比較して測られる

Artificial Analysisは、公開された構成の下で両方の出荷済みモデルを測定しており、これが以下の数値を並べて比較できる唯一の方法です。価格は各ベンダー自身が公開している料率です。

• 価格 — GPT-6.1 Terra は100万トークンあたり入力 $1.00 / 出力 $5.00、Qwen3.8 Max は $2.00 / $6.00。

• キャッシュ済み入力 — Terra $0.05、Qwen3.8 Max $0.25。

• コンテキストウィンドウ — Terra は1,050,000と記載されています；Qwen3.8 Maxは1Mと記載され、Artificial Analysisでは984Kとして掲載されています。

• 最大出力 — Terra 128,000、Qwen3.8 Max は確認した資料の中では比較可能な上限を公開していません。

• Independent Intelligence Index — Terra 48、221中25位；Qwen3.8 Max 45、221中35位。

• インデックスタスクあたりのコスト — Terra $0.40、Qwen3.8 Max $5.41。

• 出力速度 — Terra は毎秒90.9トークン、Qwen3.8 Max は毎秒40.5トークン。

• 最初のトークンまでの時間 — Terra 77.96秒、Qwen3.8 Max 2.98秒。

• 重み — Terra は非公開、ファインチューニングなし。Qwen3.8 Max は 2026年8月12日からオープン。

• 入力 — Terra：テキストと画像、Qwen3.8 Max：テキスト、画像、動画。

• アーキテクチャ — Terraのパラメータ数は非公開。Qwen3.8 Maxは2.4兆パラメータのMixture-of-Expertsで、うち約950億がアクティブです。

リスト料率は近い。請求額はそうではない。

レートカード上では、Terraの方が安いものの、劇的な差ではありません。入力価格は半分、出力は約17%安くなっています。入力トークン1億、出力トークン1,000万のワークロードは、Terraで150ドル、Qwen3.8 Maxで260ドルとなり、その差は1.7倍です。これは確かな節約ではありますが、購入を決めるべき数字ではありません。

タスクあたりの数字はこうだ。Artificial Analysisは、各モデルが同じインデックスタスクを完了するために実際に消費するトークンの価格を算出しており、その結果はTerraが0.40ドル、Qwen3.8 Maxが5.41ドル——13.5倍の差で、これはリスト価格の差の8倍の開きに相当する。これを説明するのは消費量であり、料金表ではない。Qwen3.8 Maxは長く推論する大規模なMixture-of-Expertsモデルであり、Terraは限られた作業を高速かつ簡潔にこなすために作られた。回答にたどり着くまでにより多くのトークンを費やすモデルは、たとえトークンの価格が競争力のある水準でも、回答あたりのコストは高くなる。

アリババにとって、そこが基準をクリアするうえで難しい点だ。Terraの1ドルと5ドルの水準に合わせても、単価の差は縮まるが、Qwen 4 Maxがこのファミリーの冗長さを受け継ぐなら、タスク当たりの差の大半は残ったままだ。モデルは料金表とトークン規律の両方で並ぶ必要がある。逆の注意点は、タスク当たりのコストは設定に左右されやすいということだ。最大推論エフォートで実行したモデルは、同じモデルを中程度で実行するより多く消費し、エフォートを下げた購入者はその数値を動かせる。Artificial Analysisの数値は、同社がテストしたデフォルト設定の公平な比較であり、あらゆる導入環境に関する法則ではない。

Qwen がすでに勝っている分野と、Qwen 4 Max が守り続けなければならない分野

初回トークンの数値こそ、Terraが価格で対抗できないものだ。Artificial AnalysisによるQwen3.8 Maxの初回トークンは2.98秒、Terraは77.96秒だ。同じQwenモデルについて当社のカタログページでは7日間のp50が5.78秒となっており、これはプロバイダーと日によって変わる測定とはこういうものだということを示している。正確な数値は動くが、順序は動かない。バッチパイプラインではその差は見えない。チャット製品、コーディングアシスタント、あるいは人が待つあらゆるインターフェースにとって、それは使えるツールとスピナーの違いだ。Qwen 4 Maxがそのレイテンシ特性を維持するなら、Alibabaはインデックスがどうなろうと、インタラクティブなワークロードに対して確かな主張を持てる。

2つ目はオープンウェイトだ。Qwen3.8 Maxのウェイトは8月12日から利用可能で、つまりセルフホスティング、ファインチューニング、データレジデンシー、そしてAlibabaのAPI価格とは無関係なコスト曲線が可能になる。Terraはクローズドで、ファインチューニング用エンドポイントもなく、サービスとしてのみ販売されている。ウェイトをオープンにするQwen 4 Maxは——まだ約束されてはいないが——この比較が測る軸とは異なる軸で競う。ロードマップにあるQwen 4 27B層は、Alibabaがそれを理解していることを示唆している。多くの購入者にとって、小型のオープンモデルはフラッグシップよりも重要かもしれない。

動画入力が3つ目のポイントです。Qwen3.8 Maxはテキスト、画像、動画に対応し、Terraはテキストと画像に対応します。録画した会議や画面キャプチャを取り込むパイプラインにとって、これは好みの問題ではなく、能力の違いです。

この対戦が決着する3つのパターン

価格の同等性とオープンウェイト。 Qwen 4 Maxが$1/$5付近に着地し、スコアが48前後で、オープンウェイトを提供するなら、セルフホスト型およびレイテンシーに敏感なセグメントで勝ち、最もシンプルなAPI購入者はTerraのより厳しいタスク単位の経済性に奪われる。これはAlibabaにとって実現可能な結果であり、「vs」ページを本当に面白いものにするだろう。

さらなる大幅な価格引き下げ。 たとえば入力$0.50、出力$2.50で登場するなら、Terraのボリューム訴求は大きく狭まる——ただし、それに伴ってタスクあたりのコストも下がる場合に限る。モデルが2倍の速さで消費する安いトークンは、安いタスクではない。ローンチ日に注目すべき数字は見出しの料率ではなく、最初の独立したタスクあたりコスト測定値だ。

能力プレミアム。もしQwen 4 Maxが代わりにTerraの一段上のティアを狙うなら——入力$2、出力$8でインデックス52以上——それはTerraではなくGPT-6.1 SolやKimi K3.1 Proと競合することになり、このページの枠組みはもはや当てはまらない。価格の基準が最も重要になるのは、Alibabaが中価格帯を防衛しようとする結果においてである。

スライドがまだスライドであるうちに実行しておくべきこと

この判断を今日実行できるバージョンがあります。Qwen3.8 Max は OrcaRouter のカタログに、公表されている $2 と $6 の料金のままマークアップなしで掲載されており、214 モデルのカタログの残りと同じキーで利用できます。つまり、存在しないモデルを見積もるのではなく、実際に存在する Qwen 上で自分のワークロードを測定できるのです。後日 Qwen 4 Max が出荷されてこれを下回る価格になったとしても、移行はモデル文字列を変えるだけであり、自動フェイルオーバーとルーティング層はそのままの場所にとどまります。

Terraはもう一方のモデルであり、本稿執筆時点では当社のカタログに掲載されていません。OpenAI自身のAPI経由で利用でき、10月26日以降はAmazon Bedrock経由でも利用できます。同じワークロードに対して、そこで直接テストしてください。請求額にとって重要な比較は、複合指標ではなく、両モデルでのあなたのトークンミックスです。他人のタスクで測定されたタスクあたり13.5倍の差は、あなたのタスクでは縮小したり拡大したりする可能性があります。

正直な第2列

空の列がある「vs」ページでも、どの数値が本物かを教えてくれるなら書く価値はある。Terraの数値は本物だ。提供中のエンドポイント、公開された料金表、独立系スコア、実測されたタスクあたりコスト。Qwen 4 Maxの数値はまだそうではない。現存するQwenは、Terraよりインデックス3ポイント劣り、出力は2.2倍遅く、完了タスクあたりのコストは13.5倍高い——そして、最初のトークンまでの速度は劇的に速く、オープンウェイトで、動画を視聴できる。

それが基準だ。アリババは優れたモデルを持つために、そのすべてを満たす必要はない。選択が料金表の比較ではなく、ワークロードに基づく判断になる程度に、十分な部分を満たせばよい。モデルカード、API識別子、価格が登場する日、このページには欠けている第2列が加わる。それまでは、唯一誠実な比較はTerra対Qwen3.8 Maxであり、数字がある部分ではTerraが勝っている。