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Claudeに迫るAIが無料で出た 中国2社の新モデルはコスト10分の1で使える

更新 2026/9/9 読了 約5分
都市の高層ビル群の中に立つ、グレーと黒の縦長窓が並ぶ高層オフィスビル。左手前には「MARINE ELECTRIC」の看板が見える。右奥にはガラス張りの超高層ビルが複数見え、青空が広がる。都会的な景観。
この記事の要点

AlibabaのQwenチームとZ.ai社がAIモデルをオープンウェイトで公開した。GLM-5.3-FlashはClaude Opus 4.8に迫るコーディング性能を持ちながらコストは前世代の10分の1。どちらもHugging Faceから無料でダウンロードできる。

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100万トークンQwen3.8の最大文脈
3200億GLM-5.3のパラメータ数

AlibabaとZ.aiが無料の新モデルを公開した

AlibabaのQwenチームとZ.ai社が新しいAIモデルをオープンウェイトで公開した。テクノエッジの生成AIウィークリー(第158回)が報じた。

QwenチームのQwen3.8-Flash-Nextは次世代モデル「Qwen4」の技術を先行搭載している。Z.ai社のGLM-5.3-Flashはテキストと画像を同時に処理できるマルチモーダルモデルで、総パラメータ数は3200億にのぼる。

どちらもHugging Faceから無料でダウンロードできる。同じ週にはTencentのHy4 previewも出ており、中国のAI企業から高性能なオープンモデルが立て続けに公開された。

Qwen3.8-Flash-Nextの公式発表ページ
Qwen3.8-Flash-Nextの公式発表ページ / 出典:qwen.ai / 制作:AInformation

Qwen3.8は100万トークンを扱い学習コストは9分の1に下がった

Qwen3.8-Flash-Nextは1250億パラメータのうち1トークンの処理で動くのは60億だけというMoE構成を採る。主に4つの改良が加わった。

  • 長文から重要な文脈だけを抜き出す新しいアテンション機構
  • 情報の伝達と学習を安定させる残差接続の拡張
  • 計算を増やさず記憶容量を広げる埋め込み技術
  • 学習効率を高める新しい最適化手法

前世代から学習コストを約9分の1に抑えつつ、コーディングや複雑なオフィス業務での性能が上がった。一度に読み込める文脈は標準で26万トークン。最大100万トークンまで対応しており、長い文書を丸ごと処理することもできる。

2つの新モデルの主なスペック

項目 Qwen3.8-Flash-Next GLM-5.3-Flash
提供元 Alibaba(Qwen) Z.ai
総パラメータ 1250億 3200億
稼働パラメータ 60億(MoE) 180億
前世代比のコスト 学習コスト9分の1 10分の1
データ:テクノエッジ 生成AIウィークリー / 制作:AInformation

GLM-5.3はコスト10分の1でClaude水準に迫った

GLM-5.3-Flashはベンチマーク評価で前世代のGLM-5.2を上回った。コーディングやエージェント向けのベンチマークではClaude Opus 4.8に迫る性能を出している。コストはGLM-5.2の10分の1だ。

AInformationの標準問題でも性能を測った。

長文の計算量やメモリ使用量を減らす独自のハイブリッド構造を採っている。もう1つの特徴は視覚処理がシステムの根本に組み込まれていることだ。コードを書くだけでなく、作ったWebサイトやアプリの画面を自分で確認してデザインの崩れを見つけて直す作業までこなせる。

正式リリース前に「ox-alpha」という匿名モデルとしてOpenCodeやOpenRouterで公開テストされており、素性を知らない利用者から支持を集めていた。

2つのモデルの得意分野。Qwen3.8:100万トークンの長文処理。GLM-5.3:Claudeに迫るコード性能。データ:テクノエッジ 生成AIウィークリー。制作:AInformation。
テクノエッジの報道から各モデルの得意分野を整理した / データ:テクノエッジ 生成AIウィークリー / 制作:AInformation

Hugging FaceかAPI経由で試せる

どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードできる。Unslothが作った量子化版(GGUF形式)も公開されており、手元のGPU環境で動かせる。

自前でGPUを持っていない場合はOpenRouterのようなAPI経由も選択肢になる。GLM-5.3-Flashは匿名テストの段階からOpenRouterで動いていた。

Qwen3.8-Flash-Nextの100万トークン対応は長い議事録や報告書を丸ごとAIに渡す場面で使える。GLM-5.3-Flashはコーディングに強いため、開発工程でオープンモデルを試したい現場にも向きそうだ。

この記事に出てくることば
MoE
Mixture of Experts。全パラメータのうち一部だけを動かして計算量を抑える設計
オープンウェイト
AIモデルのデータが公開されていて誰でもダウンロードして使える形式
藤井俊太(AI導入コンサルタント)の見方

オープンウェイトの性能がClaudeに近づくと、有料サービスとの比較検討に入る企業が増えそうだ。AInformationがQwenを試した限りでは日本語の受け答えはできるが、画面は英語と中国語が中心になる。オープンモデルの導入にはGPU環境の構築やモデル運用のノウハウが要る。情報管理の要件と社内のエンジニアリソースを先に整理してから検討に入るのが現実的だ。

よくある質問
Qwen3.8-Flash-NextとGLM-5.3-Flashは無料で使えるのか
どちらもオープンウェイトで公開されておりHugging Faceから無料でダウンロードできる。Unslothが作った量子化版(GGUF形式)もある。自前でGPU環境を用意すればローカルで動かせる。GPUが無い場合はOpenRouterのようなAPI経由で利用する方法もあるが、API側の料金は別途かかる。GLM-5.3-FlashはOpenRouterで匿名テストされていた実績がある。
GLM-5.3-Flashはどんなタスクに向いているのか
コーディングとエージェント向けのベンチマークでClaude Opus 4.8に迫る性能を出している。テキストと画像を同時に処理でき、作ったWebサイトやアプリの画面を自分で確認してデザインの崩れを見つけて直す作業もできる。長文の計算量を減らすハイブリッド構造によりGLM-5.2の10分の1のコストで動く。

この記事の出典

補助資料

  • [1]テクノエッジテクノエッジ・補助的な二次資料・確認 2026-09-06この記事の元にした報道

出典の最終確認日:2026年9月6日

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