生成されたタイトルカードには「Qwen4-Max vs Gemini 4 Argon」と表示され、サブタイトルは「片方の列は空、もう片方は1タスク$9.95」。その下は2パネル構成で、左側は灰色の破線枠に「未測定」「ベンチマークスコアなし」とラベル付けされ、右側は「Argon」とラベルされた塗りつぶしカードに「Index 50」「$2.00 in / $10.00 out」「1M context」の数値が記載されている。フッター行には「Argonの価格はArtificial AnalysisおよびGoogleの定価による(2026年11月11日)」とあり、OrcaRouterのロゴが右下に合成されている。
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Qwen4-Max vs Gemini 4 Argon:片方の列は空、もう片方は1タスク9.95ドル

著者

Rowan Sterling

公開日

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ベンチマーク:Artificial Analysis · 毎日更新
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Qwen4-Max と Gemini 4 Argon の対決は、料金表の上ではコイントスのように見える。今日の時点で、どちらのベンダーも両モデルのトークンを公開されたトークン単価では販売しておらず、どちらも大きなコンテキストウィンドウと「プレビュー」らしい但し書きを伴って登場する。しかし、実際に動かそうとした瞬間に、それはコイントスには見えなくなる。Gemini 4 Argon には識別子、エンドポイント、そして請求対象となる従量課金価格がある。Qwen4-Max にはサブスクリプション、シンガポール限定のベース URL、そして提供開始から15日後の提供終了日がある。片方は今日の午後にリクエストに使えるモデルであり、もう片方は今日の午後にリクエストに使えても来月には使えないモデルだ。この非対称性——ベンチマークの差ではない——こそが、このページで扱う判断である。なぜなら、ベンチマークの差はまだ存在しないからだ。

それぞれが実際に何なのか、日付付きで

Gemini 4 ArgonはGoogleのフロンティアモデルで、2026年9月30日に、Koray Kavukcuoglu氏の名前がクレジットされたDeepMindの投稿で発表され、Fairwind Programのサイバーディフェンダーからなる名指しのコホートから始まる3段階で展開された。発表時点では、Gemini APIにモデルIDもエンドポイントもなかった。あったのは、19行のベンダーベンチマーク表と5ページの評価方法論だった。それ以来、運用上重要なものを手に入れた。すなわち、OrcaRouterのカタログにgoogle/gemini-4-argonとして掲載され、Googleの定価は入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり10.00ドルで、そこで実際のトラフィックを流している——2026年11月11日までの7日間で4,180万トークン。

Qwen4-Maxは、A​libabaが2026年9月22日に杭州のApsaraのステージで発表したQ​wen 4ファミリーのフラッグシップティアです。そのプレビューは2026年11月11日10:00 UTC+8に公開され、モデルIDはqwen4-max-preview、エイリアスはqwen4.0-max-preview、2026年11月25日24:00以降に退役します。従量課金でのアクセスはありません。A​libabaのToken Planサブスクリプションを通じてのみ、シンガポールリージョンの専用ベースURLで提供されます。トークンごとの価格、パラメータ数、ベンチマーク表、重みはありません。

つまり、この比較には正確に名付ける価値のある形がある。どちらも通常の意味でのプレビューであり、どちらも確定した一般提供製品ではない。しかし、Gemini 4 Argon のプレビューは拡大しつつある展開段階であり、Qwen4-Max のプレビューは終了時期が明示された15日間の期間である。段階としてのプレビュー対イベントとしてのプレビューだ。

空の列、そしてそれがどれほど空なのか

この2者のあらゆる比較には、最終的にどちらがより賢いかを示す行が必要になる。そして、それがこの行だ:

• ベンダーのベンチマーク — Gemini 4 Argon:19行の表、Google自身のハーネス、競合他社の列は競合他社の自己申告値から取得。Qwen4-Max:なし。

• 独立スコア — Gemini 4 Argon:現在の v5.0.1 リビジョンにおいて、Artificial Analysis Intelligence Index で高負荷(high effort)設定で計測したところ 50。Qwen4-Max:未計測。リーダーボードに Qwen4 のエントリーは存在しない。

• コンテキストウィンドウ — Gemini 4 Argon: 1,000,000トークン。Qwen4-Max: 1,000,000トークン。両者が並ぶ唯一の行であり、それが並んでいるのは両社が切りの良い数字を公表したからにすぎない。

• 出力上限 — Gemini 4 Argon:標準パスでは65,536トークン、長いデコード生成では最大100万トークンまで拡張。Qwen4-Max:思考と回答の間で共有される393,216トークン。

• 入力モダリティ — Gemini 4 Argon: テキスト、画像、音声、動画、PDF。Qwen4-Max: テキスト、画像、動画。音声は非対応で、PDFのパスに関する記載もありません。

• 100万トークンあたりの料金 — Gemini 4 Argon:入力 $2.00、出力 $10.00、キャッシュ入力 $0.10。Qwen4-Max:未公表。サブスクリプションに対して Credits で従量課金されます。

• アクセス — Gemini 4 Argon:従量課金API、今すぐ呼び出し可能。Qwen4-Max:Token Planサブスクリプション、シンガポール限定、対話型利用のみ、11月25日終了。

• タスクあたりの独立コスト — Gemini 4 Argon: $9.95。Qwen4-Max: 未測定。

8行のうち7行には右側に値がある。「どちらが優れているか」を決める行には何も入っておらず、どれだけ読み込んでも埋まることはない。これが2026年11月11日時点におけるこの対戦カードの正直な状態であり、予測で取り繕うよりも、率直に述べるほうが価値がある。

A generated two-column scoreboard titled 'Qwen4-Max vs Gemini 4 Argon - the scoreboard' with the same six dimension labels on both sides. Left column Qwen4-Max: Independent score not measured; Context 1M tokens; Max output 393,216 tokens; Price per 1M not published; Access Token Plan, ends 25 Nov; Vendor benchmarks none published. Right column Gemini 4 Argon: Independent score 50; Context 1M tokens; Max output 65,536 tokens; Price per 1M $2.00 in, $10.00 out; Access metered API; Vendor benchmarks 19-row table. The footer reads 'Argon score per Artificial Analysis v5.0.1; Qwen4-Max specs per Alibaba, 11 November 2026', and the OrcaRouter logo is composited bottom-right.

Argonの料金表とArgonの請求額は、別々の数字です。

Argon列で最も有用な数字は、そのインデックススコアではない。それは9.95ドル——Intelligence Indexのタスクを1件完了するコスト——であり、2.00ドルと10.00ドルの料金表の隣に位置している。インデックススイートでは、平均的なタスクにArgonは29.0分を要し、十分なトークンを生成したため、出力料金10ドルのレートでは、平均タスクのコストは料金表が1タスクにかかるはずだと示す額のおよそ5倍になる。これは価格設定の誤りではない。高エフォートの推論モデルが行うことだ。止まる前に大量に書くのである。

同じインデックス実行では、Argon の最初の回答トークンまでの中央値は 40.12 秒です。自社モデルページにある7日間の数値——実際の OrcaRouter トラフィックにおける最初のトークンまでの p50 が 10.00 秒——と照らし合わせて読むと、この2つの数値は別のものを測っており、その差は、ベンチマークのレイテンシのどれだけがモデルではなくハーネスによるものかをよく示しています。どちらの数値も間違いではありません。一方を他方であるかのように引用することが間違いなのです。

移行の予算を立てる人にとって、実務的な読み方はこうだ。高エフォートで推論するモデルの出力レート10ドルは、料金表であって予測ではない。あなたのワークロードがインデックススイートに似ているなら——モデルが答える前に大量に書く長いエージェント的タスク——タスクあたりのコストはトークン見積もりが示すよりはるかに高くなる。チャット製品に似ているなら、そうはならない。どちらなのかを知る唯一の方法は自分のトラフィックを測定することであり、比較の話でこんなことを言わねばならないのは奇妙だが、今年リリースされたあらゆる推論モデルについて当てはまることだ。

A screenshot of the Alibaba Cloud Model Studio 'Recommended models' documentation page in English, showing qwen4-max-preview listed twice: once under Text generation with the summary 'Complex reasoning and coding (Token Plan)' and once under Visual understanding with the summary 'Visual understanding (Token Plan)'. The same list carries qwen3.7-plus, qwen3.8-flash, qwen3.8-omni-flash, deepseek-v4.1-flash, kimi-k3 and glm-5.3.

なぜQ​wen側には価格の代わりにカウントダウンがあるのですか

Alibaba が Qwen4-Max を従量課金エンドポイントではなくサブスクリプションで提供するという選択は、このプレビューが何のためのものかを物語っている。Token Plan Personal Edition は、コーディングやエージェントツールでの対話型利用に明示的に限定されており、自動化されたバッチスクリプト向けではないことも明示されている。さらに、単一リージョンに限定されている。フラッグシップで本番トラフィックを争うつもりなら、4つのティアと20,000クレジットの下限を備えた月額6ドルの消費者向けサブスクリプションの背後に置くことはないだろう。能力を示し、凍結した状態でフィードバックを集め、従量課金の選択肢を開いたままにしておく企業なら、そうするだろう。

凍結期間は、チームが見積もりを誤りやすい部分だ。Alibabaのページには、プレビュー期間中は一切変更を行わないと明記されている。モデルが初日に間違えることは、14日目にも依然として間違える。それは擁護できるエンジニアリング上の判断ではあるが、依存関係を築く土台としては貧弱だ。というのも、あなたが利用できる唯一のフィードバックループは、ウィンドウが閉じるまで対応しないとすでに明言しているベンダーへの書面による報告だからだ。

このモデルにのみ適用される、トークン計算の変更もあります:max_tokensは、回答単体ではなく、思考と回答を合わせたものを上限とするようになりました。以前の Qwen モデルはすべて従来の動作を維持します。Qwen3.8-Max から流用した、4,096 トークンの上限を設定したリクエストは今後、何かを書き出す前にその予算の一部を xhigh エフォートでの推論に費やすようになり、症状としてはエラーではなく応答の途中切れが現れます。

正直に言って、彼らに電話すること

A screenshot of the OrcaRouter model page for google/gemini-4-argon, showing the model identifier, a price of $2.00 per million input tokens and $10.00 per million output tokens, a p50 time to first token of 10.00 seconds, 41.8 million tokens served, an OpenAI-compatible endpoint at api.orcarouter.ai/v1 alongside a Gemini-format endpoint, and a Zero Data Retention note stating that with ZDR on, requests go only to providers with a zero-retention agreement.

Gemini 4 Argon は、当社のキーを使った OpenAI 互換クライアントから1行で呼び出せます。Google の料金そのままで、上乗せはありません。Anthropic 形式のエンドポイントも用意され、必要なリクエストにはゼロデータ保持も利用できます。Qwen4-Max は当社のカタログにありません。提供もしていませんし、提供しているふりをするつもりもありません。カタログが返すのは217 個のモデル識別子で、本日時点でそのうち Qwen 4 のティアは一つもありません。

そのギャップこそ、ルーティングがスローガンではなく真価を発揮する場面です。Q​wen preview を評価しているなら、それをすでに信頼しているものの背後に フォールバックチェーンの一環として配置してください。そうすれば、タイムアウトや切り詰められた回答が発生しても、リクエストが失敗するのではなく、動作するモデルへと劣化します。Argon を本番経路で実行している場合も、同じ仕組みがもう一方のリスクをカバーします。最初のトークンまでの p50 が10秒というのは実際のレイテンシの下限であり、それを超えたときにフェイルオーバーするチェーンは、インシデントではなく設定1行のコストで済みます。

両方を1つのキーの背後に置くことのコスト上の根拠は地味だが、明言する価値がある。2つのベンダー、2つの課金システム、2つのSDK統合が、1つのキーと1つのクライアントになるのだ。プレビューのCreditsサブスクリプションは、当社のゲートウェイの背後に置かれても従量課金になるわけではない——A​libabaが販売しないものを当社が再販することはできない——だから、この主張を正直に言い表すなら、Argonはキー1つ分先にあり、Qwen4-Maxはサブスクリプション1つ分先にあり、必要な作業量は異なる、ということになる。

1つの列が空であることを踏まえると、その判断は

今月、100万トークンのウィンドウと動画入力を備えたフロンティアモデルが必要なら、選択肢はこの2つの間ではない。Gemini 4 Argonだ。呼び出し可能で、従量課金され、現行のインデックス改訂で50と測定され、実際のトラフィックを処理しているという証拠に基づく。ただし、その$2/$10のカードは高エフォートの請求額を過小に示しており、ベンダーのベンチマーク表はG​oogleのハーネスを競合他社のプレスリリースと比較しているという注意点がある。

午後をQ​wenプレビューに費やすかどうかを判断しているなら、答えは一つの問いにかかっています。あなたのワークロードは、非常に長い入力から非常に長い出力を生成するものを含みますか。1Mコンテキストにおける393,216トークンの応答バジェットは、この比較に含まれるどのモデルよりも大きい公表済みの出力上限であり、それがあなたが繰り返し突き当たっている制約なら、Qwen4-Maxがそれを扱えるかどうかを確かめるのに15日間は十分な時間です。ワークロードが普通のチャットやコード補完なら、プレビューはQwen3.8-Maxには教えられないことをほとんど教えてくれず、しかもその教え方は、ドルに換算できない通貨で行われます。

このページを変えるのは、スコアが記載されたQ​wen 4のモデルカードだろう。それが登場すれば、空の行は埋まり、比較は読者が期待するものになる。それまでは、有用な比較は呼び出し可能なモデルと15日間の実験の比較であり、どちらが必要かを言えるのは、その答えが12月にもまだ残っている必要があるかどうかを知っている人だけだ。

この記事で比較したモデル1

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