生成されたタイトルカードには「Ripple 65B Preview vs Qwen 4 Max」と表示され、サブタイトルには、一方は11月4日に出荷されたのに対し、もう一方は9月22日のスライドに載った4つの名前のままであると記され、その上に3つの統計タイルが並ぶ。Rippleの出荷日として11月4日、Qwen 4 Maxには日付なし、100万トークンあたり$0.20と$0.60、そして本日呼び出し可能なフラッグシップとしてQwen3.8-Max。右下にはOrcaRouterのロゴ。
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Ripple 65B Preview 対 Qwen 4 Max:このうち実際に呼び出せるのは1つだけ

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Elias Hawthorne

公開日

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比較ページには2つのモデルが必要だ。このページに関しては、存在するのは1つだけである。Ripple 65B Previewは2026年11月4日に、Apache 2.0の下で650億パラメータのデンスモデルとして公開され、Hugging Faceに重みが、そしてサードパーティのAPIリストがある。Qwen 4 Maxは2026年9月22日のAlibabaのApsaraカンファレンス以来、スライド上の名前でしかなく、11月5日時点でモデルカードも重みも価格もAPI識別子も、公開ベンチマークもどこにも存在しない。今週Qwen 4 Maxに結び付けられて目にした数字はすべて推計値であり、その中には事実として提示されたものも含まれている。

それは比較を無意味にするものではない。別の比較になるだけだ。出荷済みモデルと発表されたモデルの比較であり、発表されたモデルが発表されたままの間、今日何を動かすべきかというより実用的な問いだ。それには、正直な代役として Qwen3.8-Max がふさわしい。アリババの現行クローズド旗艦で、8月3日から稼働しており、Qwen 4 Max が実際に置き換えるモデルである。

Alibabaが実際に述べたこと、順を追って

2026年9月22日、杭州のApsaraで、アリババは4つのティア名を披露した。Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、そしてQwen4-27Bだ。公式プレスリリースは、このファミリーが「現在トレーニング中」であると述べていた。公開日も、パラメータ数も、コンテキストウィンドウも、ライセンスも、価格も示していなかった。ティア名そのものは、文書化されたリリースからではなく、参加者が撮影したステージの写真から得られたものだ——次にこれらの名前が仕様として引用されるのを見かけたときには、そのことを思い出してほしい。

10月29日、Apsara Amsterdamで、アリババクラウドCTOのFeifei Liは、Qwenファミリーが「来週」登場すると述べたと参加者や報道陣から報じられた。当時、アリババ自身の文書には依然として「トレーニング中」と記されていた。11月2日の週は過ぎ去った。11月4日、アリババはQwen 4とQwen 5のオープンウェイトへのコミットメントを再表明した——それはリリースではなく、意図に関する声明だった。

現時点での経緯はこうだ。基調講演が1回、名前が四つ、ある幹部のタイムラインがずれ込んだこと、そしてコマンドラインクライアントへの2つのコミット。これが証拠のすべてだ。

コミットは仕様書ではない

最も具体的な成果物は、10月28日にマージされv0.26.3でリリースされたQwen Codeのプルリクエスト#15762で、クライアントのデフォルトでqwen4識別子すべてのコンテキストサイズを1Mトークンに設定する。後続の#15987は10月31日にマージされv0.26.5でリリースされ、これらの識別子にlow/medium/xhighという推論努力の段階を付与し、xhighをデフォルトとする。

そこから1Mコンテキストを公式の数値として読み取るのは魅力的だが、そうではない。それは、エンドポイントが存在することを前提にエンジニアが書いたクライアント側のデフォルト値であり、同じ表を別の解釈で読むと値は262,144になる。識別子表にもqwen4-27bの項目はなく、Qwen Hugging Face組織にも27Bリポジトリはない。にもかかわらず、Apsaraのスライドでは27Bティアが名指しされていた。ツールがそこまで不完全だと、その中の数字はコミットハッシュが添えられた推測にすぎない。

これは重要なことです。なぜなら、その空白を埋めることを中心に小さな業界が生まれているからです。現在、いくつかのアグリゲーターページには、Qwen 4 Maxの完全な仕様表——パラメータ数、SWE-benchスコア、トークン単価、エンドポイント名——が出所の表示もなく掲載されています。その一部は権威に見えるドメイン上にあります。しかし、そのどれもAlibabaに由来するものではありません。今月、Qwen 4 Maxの数値を根拠に調達案件を組み立てているなら、それは誰かがでっち上げたものの上に組み立てているのです。

実際にあなたの質問に答える代入

Ripple 65B Previewと比較するためのQwenのフラッグシップが必要なら、該当するのはQwen3.8-Maxです。これはMixture-of-Expertsモデルで、総パラメータ数は約2.4兆、アクティブは950億、コンテキストは100万トークン、出力上限は131,072トークン、入力はテキスト・画像・動画に対応します。料金は入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり6.00ドルで、Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは45.4を記録しています。

• パラメータ — Ripple 65B(dense)対 Qwen3.8-Max 合計約2.4T / アクティブ95B

• 重み — Hugging Face では Apache 2.0、対してクローズドは API のみ

• 価格 — 最初のホスト型エンドポイントでは100万あたり$0.20 / $0.60、対して$2.00 / $6.00

• 背景 — 広告表示は1M、サードパーティのリスティング1件では16.4K、配信済みは1M

• 入力モダリティ — テキストのみ vs テキスト、画像、動画

• エージェント型コーディング — Terminal-Bench 2.1で80.5、ベンダー報告値 vs Terminal-Benchの数値は未公表

A two-column scoreboard comparing Ripple 65B Preview and Qwen 4 Max over six dimensions: status shipped 4 November 2026 against announced only, parameters 65B dense against not published, context 1M advertised against not published, price $0.20 in and $0.60 out against no rate card, weights Apache 2.0 on Hugging Face against not published, and agentic coding 80.5 on Terminal-Bench 2.1 against no score, with a footer stating Qwen 4 Max remains unreleased.

このパターンは、このシリーズの他の比較が見出していることと同じだ。Rippleは入力で10倍安く、出力でも10倍安く、この2つのうちダウンロードしてファインチューニングできるのはRippleだけで、エージェント型コーディングについて声高に主張しているのもRippleだけだ。Qwen3.8-Maxは、ビデオ入力が必要な仕事や、何百万トークン単位で測られるコンテキストウィンドウとその裏付けとなる提供保証が必要な仕事のときに呼び出すほうだ。

A capture of the OrcaRouter model page for Qwen3.8-Max showing model ID qwen/qwen3.8-max, a 1M-token context, text, image and video input, $2.00 per million input tokens and $6.00 per million output tokens, a 4.89 s p50 time to first token, a release date of 2026-08-03 and 299.8M tokens of traffic over seven days.

Qwen 4 Max が待つ価値を持つために何をする必要があるか

4つのことが実現すれば待つことは合理的になるだろうが、そのどれ一つとしてまだ起きていない。

まず、カードを公開してください。パラメータ数とアーキテクチャの説明は、誰もがキャパシティプランニングを行うために必要な最低限の情報であり、「スライドに4つのティア名を並べただけ」ではその水準に達していません。

次に、価格を公表することだ。Maxティアは1年以上にわたりクローズドウェイトで、Alibabaの価格帯の上限に設定されている。Qwen 4 Maxが前世代と同じ$2/$6で登場しても、Rippleに対する価格面の反論は変わらない。それを上回る価格で登場すれば、さらに悪化する。

第三に、ライセンスを確定させること。アリババはQwen 4ファミリーについてオープンウェイトへの取り組みを再表明し、27B層を最初に挙げた。これはMax層がクローズドのままであることを示唆している。大規模な商用ユーザー向けの収益分配に関する噂が、確認されないまま流布している。ライセンスファイルが存在するまでは、クローズドを前提に計画すること。

第四に、他の誰かが実行したバージョンでベンチマークを公開すること。RippleのTerminal-Bench 2.1における80.5は、古いリビジョンに関するベンダーの主張であり、それでもQwen 4 Maxが発表されてから6週間で示したものより多い。

A capture of Ricursive Intelligence's launch post for Ripple-65B Preview, headlined 'Introducing Ripple-65B Preview, a Frontier Open-Weight Model', showing a Terminal-Bench 2.1 score-versus-parameters chart. Ripple is plotted at 80.52 just under 100B parameters with a '15x smaller' annotation, while Beam 1.0 sits at 80.1, Muse Spark Open at 76.4, Nemotron 3.5 Super at 66.7, Inkling at 63.8, Nemotron 3 Ultra at 56.4, Nemotron 3.5 Bolt at 53.9 and Granite 4.2 at 29.2. Every figure is vendor-reported.

なぜ空白の列は待つ理由にならないのか

リリース日の決まっていないモデルのために意思決定を保留し続けることには、実際のコストがかかります。今週エージェント型コーディングツールが必要なら、目の前の選択肢は、Apache 2.0 のもとでおおよそ100万トークンあたり0.20ドルと0.60ドルの Ripple 65B Preview か、クローズドAPIの背後で100万トークンあたり2.00ドルと6.00ドルの Qwen3.8-Max です。それは下して撤回できる決定です。Qwen 4 Max を待つことは決定ではありません。終わりの日が不明な先送りであり、CTO の「来週」はすでに一度外しています。

合理的な姿勢は、既存のものに合わせて構築し、移行コストを低く抑えることです。Qwen3.8-Max は本日より当社のカタログに掲載されています。料金は $2.00 と $6.00、マークアップは 0% です。プロバイダーの定価をそのまま反映しているため、Qwen 4 Max の登場時に Alibaba がこのティアの価格を改定すれば、その変更は次の契約時ではなく同日にあなたのキーへ届きます。Ripple 65B Preview は当社のカタログにはありません。Ricursive 独自のエンドポイントおよびサードパーティのプラットフォーム経由で API にアクセスできます。自分で実行したい場合は、重みは Hugging Face にあります。

両者が採用しているOpenAI互換の形に合わせて構築することこそが、Qwen 4 Maxへの切り替えを書き直しではなく設定変更にとどめる鍵であり、また、誰も公表していないリリース日に対する唯一のヘッジである。

11月5日に何をするか

あなたの作業がテキストのみのエージェント型コーディングで、コストが制約なら、Ripple 65B Previewを実行してください。現在利用可能で、Apache 2.0であり、そのTerminal-Benchの主張は今月どちらかのラボが示した中で最も強いものです — 80.5は古いリビジョンにおけるRicursive自身の数値として扱い、コミットする前にあなたのタスクで再現してください。

画像や動画の入力、保証された1Mトークンのコンテキスト、サポート契約付きのベンダーが仕事に必要な場合は、今すぐQwen3.8-Maxを実行し、Qwen 4 Maxをウォッチリストに入れよう。基調講演の引用ではなくモデルカードを、約束ではなくライセンスファイルを、プルリクエスト内のクライアント側デフォルトではなく実際に解決されるAPI識別子を注視しよう。

そして Qwen 4 Max が実際に提供開始されれば、このページは別の記事になる。現時点での正直な結論は、ベンチマーク表が示唆するよりも範囲が狭く、ロードマップよりも単純だ。これらのモデルのうち、片方は呼び出せるが、もう片方は呼び出せない。

この記事で比較したモデル1

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