DeepSeek対Qwen: 2026年フラッグシップ比較、公式料金とベンチマークで検証

2026年10月時点のフラッグシップモデル

両社とも、検索結果を混乱させるほど頻繁に変わるバージョン番号で製品を出荷しているため、この比較がどのビルドを対象にしているかを明確にしておく価値がある。DeepSeek-V4-Pro-0813は、DeepSeek自身のAPI文書が現在掲載している正式リリース版で、バージョン番号のサフィックスから2026年8月13日付だとわかる。これは2026年4月のプレビュービルドの後継であり、いまも上位表示されている比較記事の一部は、実はこのプレビュー版の方を計測対象にしている。NVIDIAのNIMモデルカードによれば、これはMixture-of-Expertsモデルで、総パラメータ数1.6兆、1トークンあたりのアクティブパラメータ数490億、ルーティング対象のエキスパート384基中1トークンあたり6基を選択、コンテキストウィンドウ100万トークン、最大出力38万4,000トークンとなっている。ある二次情報源は正式リリース版のモデルカードを総パラメータ数1.7兆と記載しているが、DeepSeek自身の技術レポートに照らしてこの食い違いを確認することはできなかったため、根拠が示す以上に正確であるように見せるための数字選びはせず、ここに注記として残す。

Qwen3.8-Max-0902はAlibabaの現行フラッグシップで、2026年9月に行われたQwen3.8-Maxラインの更新版であり、このラインは2026年8月3日に最初にローンチした。これはスパースなMixture-of-Expertsモデルで、総パラメータ数2.4兆、1トークンあたりのアクティブパラメータ数はおよそ950億(エキスパート512基中1トークンあたり10基を選択、複数の独立トラッカーによる。Alibaba自身のページはエキスパート数を直接公開していない)と報じられている。Artificial Analysisはそのコンテキストウィンドウを98万4,000トークンと記載しており、これは実質的にDeepSeekと同じ100万トークン級であり、より小さなネイティブウィンドウから拡張されたものだ。DeepSeekと違い、Qwen3.8 Maxはホスト型APIで画像入力も受け付ける。DeepSeek V4 Proはテキストのみだ。

料金: アグリゲーターの推測ではなく公式の数字

DeepSeekは自社のAPI文書で料金を直接公開しており、UTCでオフピークかピークかによって分かれている。Alibabaは自社のModel Studio料金ページでQwen3.8-Maxの料金をCNYで公開しており、デプロイ地域によって段階化されている。中国/グローバルデフォルトの料金は、中国以外の開発者が実際に使うことになるシンガポール/米国の国際デプロイよりも明らかに安い。

Per 1M tokens              DeepSeek V4 Pro-0813      Qwen3.8 Max-0902
-----------------------------------------------------------------------
Input (peak hours)          $1.32                      $2.00
Input (off-peak, DeepSeek   $0.66                      n/a (flat rate)
  only, see note below)
Output (peak hours)         $3.96                      $6.00
Output (off-peak)           $1.98                      n/a
Cache hit                   $0.044                     $0.25
Blended (AA's 7:2:1 ratio)  $0.69                       $1.18

DeepSeek peak window (full price): 01:00-04:00 and 06:00-10:00 UTC,
Monday through Friday, excluding Chinese public holidays. Every other
hour, including weekends, bills at the cheaper off-peak rate. Source:
DeepSeek's own API docs, api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing.
Qwen figures are the Singapore/US international deployment tier, converted
from Alibaba's own CNY 14.988 / CNY 44.965 per-million rate (Alibaba's
China/global-default tier is roughly 20% cheaper at CNY 12 / CNY 36).
Source: help.aliyun.com/en/model-studio/model-pricing, checked 14 Oct 2026.

フラッグシップの価格が自分の用途には高すぎると感じるなら、両社とも知っておく価値のある予算ティアを用意している: DeepSeekのdeepseek-flash(DeepSeek-V4.1-Flash)はピーク時で1Mトークンあたり入力/出力0.15ドル/0.6ドル、オフピークで0.075ドル/0.3ドルで、フラッグシップのおよそ9分の1のコストでありながら、同じ100万トークンのコンテキストウィンドウを持つ。Alibabaの旧来のqwen-maxエイリアスも同様に、中国/グローバルデフォルトティアで1MトークンあたりCNY 2.4/9.6と低価格化されており、Qwen3.8 Max自身の中国ティアのCNY 12/36の5分の1だが、これは非思考モード限定のモデルで、コンテキスト長に応じた段階的な料金設定はない。古い導入ガイドをコピーしていると、誤ってこのモデル文字列を選んでしまいやすい。

ベンチマーク: それぞれが実際に優位な点

Artificial Analysisは現行のフラッグシップ同士の直接対決を実施している。両モデルとも最大の推論強度に設定し、同社のIntelligence Index v4.3.2で採点されている。Qwen3.8 Maxは全体的な知性と、ほとんどのエージェント型の知的作業タスクでリードしている。DeepSeek V4 Proはコーディング系のベンチマークで近接または優位に立ち、どのタスクでも圧倒的に安く速い。

Benchmark (max effort)                 Qwen3.8 Max-0902    DeepSeek V4 Pro-0813
---------------------------------------------------------------------------
Intelligence Index (v4.3.2)             45                   36
Terminal-Bench 4.0 (agentic terminal)   39%                  14%
SciCode (coding)                        52%                  51%
AA-Briefcase v1.1 (agentic knowledge)   1617                 1257
GDPval-AA v2.1 (agentic real work)      1667                 1449
AutomationBench-AA (agentic SaaS)       56%                  57%
Humanity's Last Exam                    43%                  41%
GDP.pdf                                 23%                  11%
CritPt (physics reasoning)              18%                  18%
AA-Omniscience                          12                   1
AA-LCR v1.1 (long-context reasoning)    80%                  80%
Output speed (tokens/sec)               42                   99

Source: artificialanalysis.ai/models/comparisons/deepseek-v4-pro-vs-qwen3-8-max,
checked 14 Oct 2026. Note: Artificial Analysis publishes several versions of
this comparison at different DeepSeek reasoning-effort settings (High vs.
Max); scores shift by several points between them, so if you see different
numbers elsewhere, check which effort setting the page is showing.

両方の表を通じて成立するパターンがある: Qwenは広範な知識とマルチステップのエージェント型計画を要するタスク(Terminal-Bench、AA-Briefcase、GDPval-AA、AA-Omniscience)で勝ち、両者は素のコーディング(SciCode)と長文コンテキストの検索(AA-LCR、両者とも80%)ではほぼ引き分けだ。どちらのモデルも、この比較で数学専用のベンチマークを公開していない。自分のワークロードが「複数ステップのエージェント型タスクを計画・実行する」よりも「コードを書いてデバッグする」に近いなら、ベンチマークの差は70%という価格差ほど重要ではない。

ライセンス: ほとんどの比較記事が間違えるポイント

DeepSeek V4 Proのウェイトは、MITライセンスだと報じられている。これはDeepSeekの以前のV3やR1のリリースと一貫しており、NVIDIAのNIMリスティングと独立したモデルトラッカーによる。(DeepSeek自身のHugging Faceリポジトリから直接ライセンスファイルを取得して正確な条文を確認することはできなかったため、強く裏付けられているが一次確認はしていない情報として扱ってほしい。)MITは最も寛容なライセンスの1つで、商用利用、改変、再配布を収益上限なしで許可する。

Qwen3.8 Maxはまったく違う話であり、「Qwenはオープンソースだ」という報道の一部が実態以上に誇張している部分でもある。ホスト型APIモデルはプロプライエタリで、GeminiやGPTと同じだ。Alibabaはその裏側で別途、Qwen3.8-2.4T-A95Bと報じられているオープンウェイトのチェックポイントを、2026年8月12日頃にHugging Faceへ公開した。テキストのみで、思考モードに固定されている(ホスト型APIが提供する画像入力と非思考モードは、オープンリリースには含まれていない)。しかしこのチェックポイントはApache 2.0ではなく、独自の「Qwen3.8-Maxライセンス」で提供されており、複数のトラッカーによれば、デプロイする企業の直近12か月の収益が特定のAIサービス分野で5,000万ドルを超えた場合、別途契約が必要になる商用利用の例外条項が含まれているという。これは、Apache 2.0で収益のしきい値がないQwenの小型モデルQwen3.8-27B denseとは、実質的に大きく異なる条件だ。正確な条文を取得して逐語的に引用することはできなかったため、これに本番運用の依存関係を築く前に、Hugging Face上の現行のライセンスファイルを直接確認してほしい。実務上の結論はこうだ: 「Qwenはオープンウェイトだ」という主張は、Qwenの小型モデルについては正しいが、実際の総パラメータ数2.4兆のフラッグシップについては誤り、あるいは少なくとも大きく限定的にしか成立しない。

実際にどこで動かせるか

• 両社とも直接のAPIアクセスを提供している: DeepSeek用のapi.deepseek.com(OpenAIおよびAnthropic互換のエンドポイント)と、Qwen用のAlibaba Cloud Model Studioで、料金は上記のとおりだ。
• AWSは2025年にDeepSeek-V3.1といくつかのQwen3モデルを、フルマネージドのオファリングとしてBedrockに追加した(Amazon自身の発表による)。DeepSeek-V3.1とQwen3-Coder-480BはUS East(Ohio)とAP(Jakarta)に、Qwen3-32B、Qwen3-235B、Qwen3-Coder-30BはEU(Frankfurt)にも提供されている。V4 ProとQwen3.8 Maxが具体的にそこへ到達しているかどうかは、Bedrockの現行カタログを確認してほしい。Bedrockへの追加は新リリースから遅れることが多いためだ。
• DeepSeek V4 ProのMITライセンスは、法的にはセルフホスティングを分かりやすくするが、実際には相応のインフラが必要だ。同様のアーキテクチャに基づくDeepSeekの前世代V3/R1は、NVIDIA自身の導入ドキュメントによれば、ネイティブのFP8精度で動かすのにおよそ16基のH100 GPUが必要だ。8基構成も可能だが、量子化によって一部の精度を犠牲にする場合に限られる。V4 Proの要件もほぼ同じ範囲にある。オープンなQwenのチェックポイントも、上記の収益しきい値のライセンス条件に従う形でセルフホスティングできる。
• DeepSeekとAlibabaの主要インフラは中国を拠点としているが、両社とも国際向けのAPIエンドポイントを提供している(DeepSeekの標準api.deepseek.com、Alibabaのシンガポール/米国Model Studioデプロイ)。Alibaba自身の料金ページには、専用の高価格な「US deployment」ティアが掲載されており、単一のグローバルエンドポイントではなく実際の地域ルーティングが行われていることを示している。データの保存場所や、中国拠点のインフラへの追加レイテンシが所属組織のコンプライアンス上の懸念になる場合は、デフォルトを前提にせず、どちらのベンダーにも直接確認してほしい。

実際にどちらを選ぶべきか

トークンあたりのコストと素のスループットが最優先、あるいはワークロードがコーディング寄りなら、DeepSeek V4 Proが明確な選択だ: どのティアでも安く、2倍以上速く、セルフホストしたくなった場合にはMITライセンスで、SciCodeでも競争力がある。DeepSeekの割引レートは2つの狭い平日の時間帯を除けばすでに標準で適用されているため、バッチ処理のワークロード(文書処理、夜間パイプラインなど)はその特定の時間帯だけを避ければ半額で動かせる。私たちの読者層に特に当てはまるのは、長文・大量の研究ワークフロー——大量の論文や文字起こしを100万トークン級のコンテキストモデルに通すような作業——でこのトークンあたりの価格優位性が最も効いてくるという点だ。Qwenの70%の割高分は、数千回の呼び出しにわたると急速に積み上がる。

広範なエージェント型・知的作業ベンチマークで最高スコアを求めている、同じモデルの中でネイティブの画像入力が欲しい、そしてどちらにしてもホスト型APIを呼ぶのでライセンスの違いが自分に影響しないなら、Qwen3.8 Maxは複雑なマルチステップタスクで重要な数字(Terminal-Bench、AA-Briefcase、GDPval-AA)でリードしている。その差は本物だが、無料ではない: およそ70%多く支払い、その分出力速度は半分未満になる。

よくある落とし穴

• 旧来のqwen-maxエイリアスは今も有効で、フラッグシップ価格の5分の1でありながら、段階的な料金設定を持たない弱い非思考限定モデルを黙って動かす。古いガイドから導入スニペットをコピーしたのなら、フラッグシップレートを支払っていると思い込む前に、正確なモデル文字列を確認してほしい。
• いまも上位表示されている比較記事の意外に多くが、2026年4月のプレビュー版であるDeepSeek-V4-Pro-0424を、現行フラッグシップのQwen3.8 Maxと比較している。プレビュービルドは一度も実際の出荷製品ではなかったため、これは価格と知性スコアの両方でQwenに有利な方向に比較を歪める。読んでいる比較記事が、8月の0813正式リリースを使っているかどうかを確認してほしい。
• 同じモデルの組み合わせでも、Artificial Analysisの「High」対「Max」の推論強度ページでスコアが変わる。特定の数値を引用する前に、どのバージョンの比較を見ているのかを必ず確認してほしい。
• Qwen3.8 Maxのオープンウェイトチェックポイントは、ホスト型APIと一致しない: 画像入力なし、非思考モードなし、そしてQwenの小型のApache 2.0モデルとは異なるライセンスだ。

よくある質問

コーディングにはDeepSeekとQwen、どちらが優れていますか?

素のコーディングでは僅差だ(SciCode: DeepSeek 51%対Qwen 52%)が、DeepSeek V4 Proはエージェント型のターミナル利用で大きく後れを取っている(Terminal-Bench 4.0: 14%対Qwenの39%)。単純なコード生成ならどちらでも機能する。計画を立てて複数ステップのターミナル操作を実行するエージェント型のコーディングタスクなら、現時点ではQwen3.8 Maxのスコアがはるかに高い。

DeepSeekはQwenより安いですか?

はい、確認したすべてのティアでそうだ。DeepSeek V4 Proのピーク時レートは1Mトークンあたり入力/出力1.32ドル/3.96ドルで、Qwen3.8 Maxの一律2.00ドル/6.00ドルより安い。DeepSeekはオフピークで0.66ドル/1.98ドルまで下がり、これは平日の2つの狭いUTC時間帯を除く週のほとんどの時間に標準で適用される。Qwenの料金は時間帯によって一切変わらない。

DeepSeek V4 Proはオープンソースですか?

そのウェイトはMITライセンスだと報じられている。これはDeepSeekのV3やR1など以前のリリースの標準的なライセンスで、収益の制限なしに商用利用とセルフホスティングを許可する。DeepSeek自身のリポジトリから正確なライセンスファイルを独自に確認することはできなかったため、本番デプロイでこれに依存する前に直接確認してほしい。

Qwen3.8 Maxはオープンウェイトですか?

部分的にそうだが、ほとんどの報道が見落としている注意点がある。ホスト型APIモデルはプロプライエタリだ。Alibabaは2026年8月、その裏側で別途オープンウェイトのチェックポイントを公開したが、Qwenの小型モデルが使う寛容なApache 2.0ライセンスではなく、独自の「Qwen3.8-Maxライセンス」のもとでであり、複数のトラッカーによれば大規模デプロイに対する商用収益のしきい値が含まれているという。

DeepSeekとQwen、コンテキストウィンドウが長いのはどちらですか?

ほぼ同等だ: DeepSeek V4 Proは100万トークンのコンテキストウィンドウを掲げ、Qwen3.8 Maxは98万4,000トークンを掲げている。いずれもArtificial Analysisの現行比較による。どちらも、ネイティブでそこまで大きいわけではなく、より小さなネイティブウィンドウから拡張されたものだ。

APIの代わりにDeepSeekやQwenをセルフホストできますか?

どちらも技術的には可能だ。DeepSeek V4 ProのMITライセンスは法的にはセルフホスティングを分かりやすくするが、1.6兆パラメータのモデルには本格的なマルチGPUインフラが必要になる。Qwenのオープンウェイトチェックポイントもセルフホストできるが、独自ライセンスの商用収益しきい値を、自組織の規模と照らして確認しておく価値がある。