Qwen3.8-27B 対 Qwen 3.8：同じ世代、GPU 対 ラック

今週、AlibabaはQwen3.8-27BをCerebrasの高速推論レーンに投入した——denseな27Bに真に高速なホスト型オプションが用意されるのは初めてだ——そしてArtificial Analysisがついにこの対決の両サイドをインデックス化した。Qwen3.8-27BはAA Intelligence Indexで34を記録している。Qwen 3.8、つまり接尾辞なしでその名前を書くときにほとんどの人が指すオープンなコアは、40を記録している。この2つの数字によって、8月のローンチ報道が完全にベンダーの言葉だけに頼って行わざるを得なかった比較は、リセットされる。

「Qwen 3.8」という単独名称の背後にあるモデルは Qwen3.8-2.4T-A95B です。これは Alibaba が独自ライセンスの下で公開した、2.4兆パラメータの Mixture-of-Experts 重みです。Qwen3.8-27B は同じ世代の dense モデルで、約270億パラメータ、Apache 2.0、単一 GPU 向けのサイズです。両者はファミリー名、ネイティブの 262K コンテキスト長、リリース時期を共有しています。それ以外はすべて正反対です。一方は所有でき、もう一方は借りるしかありません。両方に独立した数値が揃った今、それぞれが実際に何に向いているのかを見ていきます。

同じ世代、正反対の形

Qwen3.8-27Bはdenseモデルです。270億パラメータ（ビジョンエンコーダを含めると280億）、64層、48層のGated DeltaNet線形アテンション層と16層のフルアテンション層からなるハイブリッドアテンションスタック。このハイブリッド構成のおかげで、27Bモデルは262,144トークンのネイティブコンテキストを扱えます。Qwen3.8-2.4T-A95Bは旗艦アーキテクチャです。総パラメータ数2.4T、トークンあたり約950億がアクティブ、92層で各層512エキスパート、そしてその92層のうち69層が線形アテンション。同じ仕掛けで、フットプリントは90倍です。

• アーキテクチャ — Qwen3.8-27B：27Bのdenseで、すべてのトークンがその全体を活性化します。Qwen3.8-2.4T-A95B：合計2.4T／アクティブ約95BのMoE。

• コンテキスト — 両者ともネイティブ 262K、27B の 1M 拡張はホスト型のみ、2.4T は実測で約 984K に到達。

• 入力 — Qwen3.8-27B：テキスト、画像、動画。Qwen3.8-2.4T-A95B：テキストのみ、thinking は常時オンに固定。

• ライセンス — Qwen3.8-27B: Apache 2.0。Qwen3.8-2.4T-A95B: 独自の Qwen3.8-Max ライセンス。

• 重み — Qwen3.8-27B: 55.6GB BF16、量子化すると約16GBのQ4ビルド。Qwen3.8-2.4T-A95B: 約2.4TB BF16、GPUラックであり、デスクトップ向けではない。

• どこで出会うか — Qwen3.8-27B：セルフホスト、または安くレンタル。Qwen3.8-2.4T-A95B：レンタル。まともな人間ならあんなラックを自前で抱えたりしないから。

ついに、独立した数字

8月のQwen3.8-27Bに関するVS記事はどれも、同じ但し書きを載せていた。「独立したスコアはまだない」。それはもう当てはまらない。Artificial Analysisは今週時点で両モデルを測定済みで、データの形は本当に興味深い。

インテリジェンス指数では、Qwen3.8-2.4T-A95B は40を記録し、同クラス113モデル中4位。Qwen3.8-27B は34で、オープンウェイトの4～40Bサイズクラスに属する140モデル中1位となり、denseな27Bモデルとしてはまさに健闘と言える。独立した測定では両者とも低速で、27Bは毎秒39.0出力トークン、2.4Tは38.1、クラス中央値は約90。どちらも冗長で、27Bはインデックスの実行全体で約2億出力トークンを生成したのに対し、クラス中央値は6800万。どちらも話題のフロンティアモデルではないが、両方とも主力モデルであり、指数によれば2.4Tのほうが明確な差でより強い主力モデルだ。

独立系の価格設定も、ドル建てで同じ話を物語っている。Artificial Analysisは、Qwen Cloudのホスト型ビルドで27Bを100万入力トークンあたり$0.50、100万出力トークンあたり$3.00と価格設定し（キャッシュ割引90%）、2.4Tを$2.00 / $6.00（キャッシュ割引88%）としている。Intelligence Indexタスクあたりのコストは、27Bが$0.82、2.4Tが$2.16である。より小さいモデルは知能の単位あたりの実行コストが安い——そして、どちらも出力トークンを大量に消費する推論モデルであるため、その速度クラスに対して高価だ。

それ以外 — 27BのSWE-bench Pro 61.7、DeepSWE 1.1 42.2、LiveCodeBench v6 90.3、2.4TのTerminal-Bench 2.1 86.6とSWE-bench Pro 67.7 — はすべてベンダー報告であり、未再現で、本稿全体を通してそのように明記されている。上記のAAインデックスは、そのすべての下にある独立した下限である。

Cerebrasの上場が変えるもの

2026年9月12日、Qwen のアカウントは、Qwen3.8-27B が now Cerebras 上で稼働していると発表した。そのカタログ項目は「Qwen 3.8 27B is now available on Cerebras PayGo」というバナーの下で公開されている。Cerebras はこれを、入力100万トークンあたり0.99ドル、出力100万トークンあたり1.49ドルで掲載しており、それは同社の名を馳せた速さを支える WSE クラスのハードウェア上で動く。これによって27Bは、2.4Tの中核モデルがこれまで決して得られなかったもの、すなわち高速レーンを手に入れた。

これが重要なのは、「遅くて冗長」が初日から27Bに対する唯一の実質的な欠点だったからだ。独立系ハーネスでは39 t/sを出し、自社のサービングテレメトリでは約154出力トークン/秒、初回トークン遅延のp50は4.48秒だった——そして今、同じ軸で競う2社目のプロバイダーが現れている。対照的に、2.4Tには高速レーンがまったくない。38 t/sでは、中位の速度に対してフロンティア級の価格を払うことになり、それを避ける唯一の方法は、レンタルしたGPUクラスタ上でオープンウェイトを自分で動かすことだ。

27Bには3レーン、2.4Tには1レーン

本日時点で、dense 27B は3通りの方法でレンタル可能で、選ぶ前に価格差に目を通す価値があります：

• セルフホスト型レーン — Qwen3.8-27B は OrcaRouter で稼働中、100万トークンあたり $0.33 / $2.40、当社独自のインフラ上で実行。このモデルとしては市場最安の入力価格、出力は約154 tok/s、262Kコンテキスト。

• ベンダー路線 — Qwen Cloudのホスト型ビルド、100万トークンあたり$0.50 / $3.00、100万トークンのコンテキストと90%のキャッシュ割引付き。

• ファストレーン — Cerebras PayGo、100万あたり$0.99 / $1.49、価格ではなくスピードで位置づけられている。

2.4Tオープンコアには、同等の価格差は存在しない。同じアーキテクチャを提供するフラッグシップAPI — Qwen3.8-Max — は100万トークンあたり$2.00 / $6.00で、Maxと呼ぼうとオープンコアと呼ぼうと、それが固定される数字だ。代わりに重みを実行すれば、経済性はハードウェアに移る。2.4Tには約2.4TBのBF16重みとマルチGPUノードが必要で、誰も気軽には下さない設備投資の判断だ。24GBのGPUなら、27BのQ4ビルドを、ゼロに丸まる限界費用で実行できる。

ほとんどのチームの判断を左右する実例：1日あたり入力1億トークン、出力2,000万トークン。2.4Tの$2/$6の料金では、1日あたり約$320、年間で約$117,000になります。27Bを当社の$0.33/$2.40で使うと1日あたり約$81——セルフホスト版なら電気代だけです。2.4Tは確かな品質上の優位をもたらします。AAは40対34です。その優位が月額5桁の請求に見合うかどうかが、この組み合わせが問いかける最大のポイントです。

それらが本当に分岐する場合

インデックス以外にも、特定のワークロードにどちらが適しているかを決める三つの実用的な違いがあります。

マルチモーダル入力は最もクリーンなフィルターだ。Qwen3.8-27Bはテキスト、画像、動画を読み取る——スクリーンショット、チャート、図表を含むドキュメント、動画フレームがすべて同じ262Kウィンドウに入る。Qwen3.8-2.4T-A95Bは徹底してテキスト専用だ。入力に視覚的なものが少しでも含まれるなら、より高いインデックスに関係なく、2.4Tは失格となる。

思考の制御は二の次だ。27Bの推論モードはリクエストごとにオフに切り替えられ、これは思考の連鎖が純粋なオーバーヘッドとなるレイテンシに敏感な抽出において重要である。また、reasoning_effortも公開する。2.4Tコアは思考をオフにできない — すべての応答はthink>ブロックで始まり、望むと望まざるとにかかわらず、それらのトークン分を支払うことになる。フラッグシップAPIはこれを修正しているが、オープンコアはそうではない。

ライセンスは3番目で、規模が大きくなると静かに重要になる。27BのApache 2.0は寛容な標準だ。変更、再配布、商用化、特許許諾が含まれる。2.4Tは独自のQwen3.8-Maxライセンスで提供される——精神としては寛容だが、それはAlibabaの条件であり、コミュニティ標準ではない。それに基づいて製品を構築する前に、ファイルを読む価値がある。

決定のルーティング

この対決の両サイドは、1つのOrcaRouterキーからアクセスできます。だからこそ「どちらを選べばいいのか」という問いに、実証的に低コストで答えを出せるのです。 Qwen3.8-27Bは qwen/qwen3.8-27b として、プロバイダー定価・マークアップなしで提供中、そして同じ2.4Tコア上に構築されたフラッグシップAPIは qwen/qwen3.8-max として、100万トークンあたり$2.00 / $6.00で提供中 — アリババ自身の料金がそのまま適用されるため、ベンダーの価格変更は同日にここへ反映されます。

同じ2.4Tアーキテクチャをダウンロード可能な重みとして提供しているわけではありません — 今日、オープンコアをAPI経由で使いたいなら、フラッグシップレーンがそこへ到達する実用的な方法であり、qwen/qwen3.8はオンになるようあらかじめ配線されており、プロバイダーがオープンウェイトを提供した瞬間に。視覚系とレイテンシーに敏感なトラフィックをqwen/qwen3.8-27bへ、高難度推論のテールをqwen/qwen3.8-maxへ送るルーティングルールは、設定に費用がかからず、プロバイダー間で自動的にフェイルオーバーします。キーは1つ、2つ目の契約は不要で、この分割は再アーキテクチャではなく設定変更です — 2.4Tの追加の6インデックスポイントが、あなたにとって出力100万トークンあたり$5.67に見合うかどうかを試すための最も安価な方法です。

誰がどれを選ぶべきか

• 入力に画像や動画が含まれるなら、オフにできるthinkingが欲しいなら、24GB GPUを所有している（または購入を予定している）なら、あるいはトークンあたりの支出が$0.33/$2.40対$2.00/$6.00という差こそが決め手になるほどの量に達しているなら、Qwen3.8-27Bを選びましょう。

• テキスト専用で、ファミリー内で最も強力な独立系推論スコア（AA 40）を求め、$2/$6の料金 — またはGPUノードの運用コスト — が予算内に余裕で収まるなら、Qwen 3.8（2.4Tコア）を選びましょう。

• トラフィックが2つのプロファイルにまたがるなら、両方を選ぼう。ゲートウェイ経由でルーティングし、モダリティと難易度によってルーターに振り分けさせ、どちらかのモデルの次のチェックポイントや価格が登場した時点で方針を変えればいい。

評決

Qwen 3.8 という名前は、もともと一つのファミリーを装った二つの製品であり、今では両方とも、議論すべき独立した数字を持っている。Qwen3.8-2.4T-A95B はより強力な頭脳で、テキスト専用、高コスト、そして $2/$6 で紛れもなくレンタル可能だ。Qwen3.8-27B は配備可能な方——マルチモーダル、Apache 2.0、セルフホスト可能で、今週ついに高速レーンも備えた。インデックスの差は現実だ：40 対 34。価格差も同様：2.4T を API として実行すると、トークンあたりのコストはおよそ5倍になる。ほとんどのチームにとって、判断は6インデックスポイントのことではない。トークンを買うのか、ハードウェアを買うのか——そして、27B は二つのうち、ハードウェアを買える唯一の方だ。