中国のアリババが開発した最新AIモデル「Qwen3.8」について、AIプログラミング講師のいまにゅ氏が解説します。2026年8月に公開されたこのモデルは、クラウド版の「Max」から、巨大な公開ウェイト版、そして個人PCでも動作可能な「27B」まで複数のラインナップが用意されています。期待値が高かった一方で、実際の使用感や課題についても詳しく掘り下げます。

背景

Qwenシリーズは2025年4月の「Qwen3」から始まり、推論能力（Reasoning）や長文処理を強化してきました。2026年に入ると進化が加速し、2月に画像・動画対応の「3.5」、4月に安定性を高めた「3.6」、5月にエージェント機能を強化した「3.7」が登場。わずか半年で「3.8」へと到達しました。中国企業はローカルLLMに強く、米国勢のクラウド型モデルに対抗する勢力となっています。

この動画の要点

1. Qwen3.8は用途に合わせて3つの形態で提供されています。クラウド専用で最高性能の「Max」、2.4兆パラメータを持ちデータセンター向けの「2.4T-A95B」、そして個人PCでの利用を想定した「27B」です。特に27Bは画像や動画も読み込めるマルチモーダル対応でありながら、個人の環境で動作する点が大きな特徴です。

2. 技術的には「Mixture of Experts (MoE)」を採用しています。2.4Tモデルの場合、総パラメータ数は2.4兆ですが、1回の推論で動くのはそのうち約4%にあたる950億パラメータ（95B）のみです。これにより計算量を抑えつつモデル規模を拡大しており、512人の専門家から最適な11人を選ぶような仕組みに例えられます。

3. 性能面ではベンチマークで高い数値を記録しているものの、実際の出力速度は48.7 tok/sと低速な部類（45位）に留まっています。また、推論（Thinking）が止まらなくなるバグや、日本語の表現が独特であるといった課題も報告されています。API価格は他社より安価ですが、ローカル運用には相応のGPUメモリが必要です。

なぜ重要か

Qwen3.8の登場は、ローカルLLMがクラウド型モデルにどこまで肉薄できるかという境界線を押し広げました。特に「27B」モデルが個人PCでマルチモーダルな処理を可能にした点は、プライバシー重視の環境において大きな意味を持ちます。一方で、推論のループや日本語の不自然さといった課題も見受けられ、期待値が高かった分、ユーザーの評価は二分されています。Kimi K3と並びローカルLLMのトップ3に入る実力は確かですが、まだ粗削りな部分も多いのが現状です。

こんな人におすすめ

ローカル環境でAIを動かしたいエンジニアや、最新のLLM動向を追っている方に最適です。Qwen3.8の各モデルの違いや、MoEの仕組み、実際のコーディング能力や課題について具体的な情報を得ることができます。