Qwen vs DeepSeek vs Llama:どれを土台に構築すべきか?

Qwenのチームが働くアリババの西渓キャンパスへは、自宅のアパートから地下鉄で20分ほど。DeepSeekの人たちは反対方向の数区先にいる。だから私はこの比較をほぼリアルタイムで眺められる立場にいる。そしてその動きは速い。現在のオープンチェックポイントは、Qwen3.8とQwen3.6、DeepSeek V4.1-Flashと継続提供中のV4 Pro、そしてLlama 4 ScoutとMaverickだ。アリババのホスト型Qwen3.8-Maxは別の欄に属する。借りることと、その基盤となるウェイトをダウンロードすることは別の製品だからだ。このバージョンをごちゃ混ぜにすると、比較は始める前から間違っている。

Qwen vs Llama vs DeepSeek、どれを土台に構築すべきか

用途と導入形態で選ぶ。Qwen3.6は幅広さとエコシステムの選択肢で、27Bデンスと35B-A3BのオープンモデルをApache-2.0の下に持つ。DeepSeek V4.1-Flashは、9月の出力価格引き上げ後も、APIのコスパを重視する選択肢だ。V4 Proは、依然として低いトークン価格でより高い性能を買えるが、セルフホストするには巨大だ。Llama 4は、Metaのコミュニティライセンスの下での、西側発エコシステムの選択肢であり続けている。Stanfordが2026年3月に記録した国レベルの差2.7%は、もはや現在進行形のスコアではなく、歴史的な文脈だ。この段落に登場した中国のファミリーはすべて、それ以降に動いているのだから。

要点まとめ- 比較するのは正確なチェックポイント。Qwen3.6、DeepSeek V4.1、Llama 4であって、昨年のリリースから引き継がれたファミリー名ではない。- Qwen3.6 = 幅広さとApache-2.0。DeepSeek V4.1-Flash = 推論とAPIのコスパ。Llama 4 = 西側発のツール群とMetaのコミュニティライセンス。- Qwenは最もダウンロードされているオープンファミリーだ。Hugging Face自身の集計では、2026年の最初の7か月で20億ダウンロードを超え、Hub上の派生モデルは151,448に達している。- Qwen3.8はアリババの最新のオープンチェックポイントで、2026年8月8日からカスタムライセンスで公開されている。Qwen3.8-Maxはその上に構築されたホスト版だ。

以下の内容はすべて、中国製のウェイトを選択肢に入れるとすでに決めた後の話だ。まだそこが未決の問いだというなら、中国はAI競争に勝っているのかという記事で議論を尽くしているし、より広い全体像は中国オープンソースAIエコシステムのガイドにまとめてある。

私なりのランク付け

リーダーボードではなく、導入の現実でランク付けする。つまり、5つの基準が実際の仕事をする。重みの順番はおおよそこの通りだ。

• 性能: ベンダーが選んだ表ではなく、同等の評価条件の下で、その仕事に本当に十分な力があるか。
• コスト: APIでのトークン単価と、セルフホスト時のGPUフットプリント。本当の差が開くのはここだ。
• ライセンス: 法務の頭痛なしに商用で出荷できるか。ここではApache-2.0やMIT型の条件が勝つ。
• エコシステム: ファインチューン版、量子化版、すぐ使えるバリエーションがどれだけ存在するか。多いほど、あなたの仕事は減る。
• セルフホストのしやすさ: すでに使っているオープンの推論スタックで、無理のないハードウェア上をきれいに動くか。

自分のGPUでこれらを動かした経験は、どんな議論よりも早く、私からリーダーボード崇拝を洗い流してくれた。プロジェクトに勝つモデルとは、今週わずかにスコアの高いモデルではなく、あなたのデータにきれいにファインチューニングでき、サービングコストが最も低いモデルだ。私の直近3件のクライアント案件のうち2件は、どのチャートのトップでもないモデルで出荷している。

表の前に、構造的な注意を一つ。ホスト型プレビューとダウンロード可能なウェイトは別の製品であり、この2か月の動きがそれをきれいに示している。Qwen3.8-Maxは8月3日にホスト型モデルとしてローンチし、オープンなQwen3.8のウェイトが8月8日に、Apache-2.0ではなくカスタムライセンスで後を追った。ホスト側はすでにさらに動いている。Qwen3.8-Max-0902スナップショットが9月2日に、同じ$2と$6の価格のままエンドポイントを引き継いだ。コーディングとコワーキングを狙ったポストトレーニングのアップグレードで、アリババはローンチ時にCode ArenaのWebDevランキングでトップに立ったと主張している。8月にqwen3.8-maxをピン留めした人は、いま別のモデルを借りている。アリババはまた、9月22日のApsara ConferenceでQwen 4を発表した。明示的に学習中で、日付もウェイトも価格もない。そのアーキテクチャの実験的なオープンウェイトプレビュー、Qwen3.8-Flash-Nextは8月26日に姿を見せていた。だから「ダウンロードできるもの」と「借りられるもの」を混ぜたランキングは、あなたを誤解させる。下の表はダウンロード側であり、ホスト型フラッグシップには本文中で別の扱いを与える。

3つのファミリーを俯瞰する

3つとも正真正銘、本番運用グレードだ。違いが出るのは、性能よりはるかに、ライセンスとコストの姿勢だ。Qwenは採用規模で最大のオープンファミリーである。8月14日に公開されたHugging FaceのState of Open Models: Summer 2026レポートは、2026年の最初の7か月だけでHub上のQwenのダウンロードを約20億4,500万、派生モデルを151,448と数えている。一方アリババ自身の集計は、プラットフォーム全体で30億超のダウンロードと30万の派生モデルを主張する。実務レベルでの3つの要約は以下の通りだ。

採用はより広く見ても同じ方向に動いている。中国のオープンウェイトモデルは、Hugging Faceの総ダウンロード数で米国製を追い越し、Qwen由来のバリエーションだけで、2025年8月までに新規派生モデルの40%超を占めた。これはビルダーにとって実務的な意味を持つ。派生モデルが多いということは、あなたのレイテンシ予算に合う量子化版やドメイン特化のファインチューン版が、おそらくすでに存在するということだ。学習ランを丸ごと一本、飛ばせる。

この表について注意を一つ。ライセンスはバージョン間で変わるものであり、ファミリー単位の要約は出発点であって、絶対の基準ではない。出荷予定の正確なチェックポイントについては、モデルカードを開き、実際のライセンスを読むこと。

性能、実際にはどれほど近いのか

マーケティング合戦が示唆するより近い。だが、もはや一つの数字に還元できない。2026年のStanford AI Indexは、Indexの技術性能の章で、3月のChatbot Arenaにおける米国トップモデルと中国トップモデルの差を2.7%と記録した。それ以来、DeepSeek V4.1-Flash、Qwen3.8と3.6、そしてホスト型Qwen3.8-Maxのスナップショットが登場しており、その数字を現在進行形で正直に書くことはできない。ほとんどのビジネスワークロードにとって、性能は最終の決定要因ではなく、ゲートだ。タイブレークを決めるのは、たいていコストとサービングの制約、そしてライセンスだ。

[CHART: grouped-bar comparing Qwen, DeepSeek and Llama across four qualitative axes]

実務上の区別は、バージョンを付けるとよりはっきりする。DeepSeek V4.1-Flashは推論とコード寄りで、9月10日のリフレッシュでネイティブな視覚機能、100万トークンのコンテキストウィンドウ、最大38.4万トークンの出力が追加された。Qwen3.6はオープンのオールラウンダーで、特定の導入に合わせてサイズを決めるのが3つの中で最も簡単だ。Llama 4はMetaの周辺エコシステムを備えた西側発の選択肢だ。ただし、Metaのフロンティア開発はMuseラインに移り、Llama 4はメンテナンスモードに入り、より大型のBehemothは一時停止されている、ということは知っておく価値がある。Museは全面的にクローズドというわけでもない。Muse Glimmer 30Bは8月10日にApache-2.0でオープンウェイトを出荷し、9月下旬のMeta Connectで披露されたMuse Charmはクローズドのままだった。Llama周辺のツール群は今も深い。だが、次のオープンなLlamaチェックポイントに複数年の賭けを計画するつもりはない。

行が異なるプロバイダーのハーネスから来ている以上、ビルダーにとってベンチマーク偏重は積極的に誤解を招く。あなたのプロジェクトに勝つモデルは、自己申告スコアがわずかに高いモデルではなく、あなたの品質の閾値を超え、あなたのデータで素直に振る舞い、あなたのサービング予算に収まるモデルだ。

だから私は性能をほぼ互角とみなし、本当に違いが出る要素に直接向かう。

1から5のスケールによる筆者の方向性の評価であり、ベンチマークの数値ではない。スコアは2026年10月初頭時点のリリースを反映している。DeepSeek V4.1-FlashとV4 Pro、Qwen3.8と3.6、そしてMetaのオープンラインがメンテナンスモードに入ったLlama 4。

コストとライセンス、本当の分かれ目

意思決定が実際に動くのはここだ。そしてDeepSeekは8月以来、これを二度動かした。8月16日にピーク/オフピーク料金が導入され、次いで9月10日にV4.1-Flashが、新しいアーキテクチャ(552Bのバックボーンに、プリフィルで約8B、デコードで16Bのアクティブパラメータ)とともにローンチし、Hugging FaceでMITの下のオープンウェイトが公開された。旧V4 Flashは廃止された。deepseek-v4-flashという名前はまだルーティングされるが、現在はV4.1-Flashがサービングしており、DeepSeekのアップデートログによれば正規の名前はdeepseek-flashだ。DeepSeekの公式価格では、Flashは現在、オフピークでキャッシュミスの入力トークンが100万あたり$0.15、ピークで$0.30。出力は時間帯によって100万あたり$0.60から$1.20だ。この出力価格は旧価格のおよそ2倍で、生成が中心のワークロードには響く。V4 Proは、ユーザーの反発を受けてDeepSeekが廃止予定を撤回したモデルで、現在、入力トークン100万あたり$0.66から$1.32、出力100万あたり$1.98から$3.96で動いている。V4.1-Proは存在せず、V5もない。Qwen3.8-Maxはアリババのホスト型サービスを通じて、それぞれ約$2と$6で販売されている。オープンウェイトの経済ではなく、通常のホスト型トークンの経済だ。Flashはこの比較で価格リーダーの冠を守っているが、出力では8月に享受していたよりも薄い差となった。Llamaには、この比較においてMeta公式のトークンAPIがない。だからコストは、あなたのホストの価格か、あなた自身のインフラということになる。

ここでファミリーはきれいに分かれる。Qwen3.6はApache-2.0。DeepSeek V4はMIT。Llama 4はMetaのコミュニティライセンスで、ちゃんとした法的な読み込みが必要な利用制限が付く。重要なQwenの脚注は、オープンラインが3.8でApache-2.0から外れたことだ。新しいウェイトは、収益ベースの商用条項を含むカスタムのQwenライセンスを伴う。だからApache-2.0の答えは3.6のままだ。

自前でホストするとき、私が最初に確認するのはApache-2.0かどうかだ。答えがクリーンであれば、法務レビューの一分野が丸ごと消える。Llamaでは、クライアントへの導入前に立ち止まってコミュニティライセンスをきちんと読む必要があった。そして二度、その条項が答えを変えた。この摩擦は現実だ。だからこそQwenは、私の「とにかく出荷する」プロジェクトで勝ちやすい。

セルフホストは、このコストの物語をさらに強める。フットプリントの小さいモデルはGPUが少なくて済む。それはローンチ時の一回限りの節約ではなく、毎月の請求が小さくなることを意味する。この計算はオンプレ対クラウドでのオープンモデル運用のガイドで詳しく詰めている。同じ判断のガバナンス面は、DeepSeekは企業利用に安全かという記事にある。

採用面では、コスト姿勢は予想通りの働きをしている。中国のモデルは2026年2月下旬にOpenRouterのトップ10のトークン消費の過半を取り、OpenRouterのランキングでは2026年6月までにプラットフォームの総トークン量の約61%を維持した。新顔の動きも速い。GLM-5.3-FlashとDeepSeek-V4.1-Flashはどちらも、これらの公開ランキングについての第三者の書き込みによれば、ローンチから数日で週間トップランクに達している。トークンはプレスリリースではなく、実際の仕事だ。そして開発者は自分のトークンを動かした。

エコシステムと導入

エコシステムの深さについて、採用実績は必要なことのほとんどを教えてくれる。Qwenの派生モデルライブラリは3つの中で最も深い。Hugging Faceの2026年夏の集計で151,448の派生モデル、アリババ自身の集計ではプラットフォーム全体で30万超だ。派生モデルが多いほど、自分で学習させる代わりに棚から取ってこられるファインチューン版や量子化版が増える。ただし、ホスト型のQwen3.8が正しい本番エンドポイントかどうかは、これでは分からない。

[IMAGE: A developer's screen showing model weights downloading from a model hub, warm lighting, over-the-shoulder shot]

各ファミリーは、それぞれ異なる導入レーンを持っている。Qwen3.6は、最も有用なオープンサイズの広がりと、最もなだらかなファインチューニングの道を提供する。DeepSeek V4.1-Flashは、9月の出力価格引き上げ後も、低コストのホスト型推論では敵のない存在であり、Proはより多くの計算量を正当化できる仕事向けだ。Llama 4は、周辺の西側ツール群や調達上の安心感がライセンスの違いより重くなる場面で、依然として勝つ。

3つともダウンロード可能なウェイトがある。だが、ホスト経路は対称ではない。DeepSeekは自前のAPIを運営している。QwenとLlamaの可用性、リージョン、条件は、選ぶアリババの、あるいは第三者の具体的なサービスに依存する。推論を借りて動き始め、ボリュームやデータ所在地の要件が生じたら、同じオープンチェックポイントを社内に持ち込めばよい。それが本当に同じチェックポイントであり、Qwen3.8-Maxのような新しいホスト専用モデルではないことを確認すること。

用途別、どれをどの仕事に

モデルはヘッドラインではなく、ワークロードに合わせる。2026年3月の性能差の数字は、以下で比較する中国のすべてのリリースより前のものだ。だから各推奨は、陳腐化した国レベルのパーセンテージではなく、現在の相性、コスト、ライセンスについてのものだ。

コーディングアシスタント

大量のコーディング呼び出しには、まずDeepSeek V4.1-Flashから始める。次に、ローカルでの制御やより小さなオープンチェックポイントが重要ならQwen3.6-27Bを試す。大規模リポジトリで何時間も走るタスクなら、この3ファミリーの記事はもうショートリストの全部ではない。Kimi K3とGLM-5.3も、いまや同じ評価に値する。

RAGとバックオフィス

まずQwen3.6に手を伸ばす。検索と社内ワークフローの仕事は、幅広さと多言語処理、きれいなファインチューニングが報われる。そしてApache-2.0が最初の法務レビューを率直なものに保つ。Qwenのバリエーションライブラリがその価値を発揮するのは、このレーンだ。

顧客対応

これはリスク許容度次第だ。ステークホルダーが西側発のモデルを望み、ライセンス条項と折り合えるなら、Llama 4が保守的な選択だ。ガバナンスが中国発モデルを承認するなら、Qwen3.6はクリーンなオープンの道筋と広い多言語カバレッジを提供する。いずれにせよ、実際のユーザーが遭遇するコンテンツの挙動をテストすること。

オンプレと規制業種

エアギャップ環境や規制対象の構築では、ライセンス、モデルサイズ、データ管理が決める。Qwen3.6は、より扱いやすいセルフホスト経路だ。DeepSeek V4.1-FlashはMITライセンスだが、はるかに大きい。どちらも、実際にウェイトを自社の境界内にデプロイする限り、プロンプトを中国に送らずに動かせる。まずガバナンス審査をクリアすること。DeepSeekは企業利用に安全かという記事が、そのデューデリジェンスを通しで解説している。

よくある質問

QwenはLlamaより優れているか

ほとんどのオープンな構築判断では、扱いやすいサイズ、Apache-2.0、大きな派生エコシステムを提供するQwen3.6から始めるだろう。Llama 4が勝つのは、西側発の調達上の安心感と既存のMetaツール群がライセンスの違いに勝るときだ。Qwen3.8は生のモデルとしてはより強いが、カスタムライセンスと本気のハードウェアを意味する。Qwen3.8-Maxはセルフホストの答えではなく、ホスト経路だ。

DeepSeekはQwenより優れているか

安価なホスト型の推論エンドポイントとしては、DeepSeek V4.1-Flashがより明確な選択肢だ。ただし出力価格は9月にほぼ2倍になった。オープンなサイズ、ファインチューニング、エコシステムの広さでは、Qwen3.6の方が構築の軸にしやすい。オープンの3.8ウェイトは、ライセンスとハードウェアの計算があなたにとって成立した時点で、検討に値する。

中国製オープンモデルは構築の土台として安全か

デューデリジェンスを行えば、ありうる。ウェイトをセルフホストすれば、データは自社インフラの外に出る必要がなく、リスク評価から中国ホストAPIの経路が外れる。それでも、コンテンツの挙動、出所、ライセンス、サプライチェーンの安全性は評価が必要であり、それは企業向け安全性ガイドで扱っている。

最も安く運用できるオープンモデルはどれか

自社APIでは、DeepSeekのFlashエンドポイントがこの比較で依然として価格リーダーだ。キャッシュミスの入力トークンが100万あたり$0.15から$0.30、出力トークンが100万あたり$0.60から$1.20で、ピークかオフピークかの時間帯による。セルフホストでは、V4.1-Flashのバックボーンが552Bパラメータであるため、より小さなQwen3.6チェックポイントの方が総額で安く済むかもしれない。トークン価格とインフラ価格は、別の問いに答える。

結論

現在の短縮形はバージョン付きだ。広いApache-2.0のオープンラインにはQwen3.6。安価なホスト型推論にはDeepSeek V4.1-Flash。より難しい仕事がその高いコストに見合うときは、存続が決まったV4 Pro。Metaのエコシステムと西側発の調達上の安心感が最も重いときはLlama 4。Qwen3.8のウェイトは、カスタムライセンスですでに公開中だ。現在は0902スナップショットとなったQwen3.8-Maxは、ホスト型エンドポイントであり続けている。正確なモデルカードを読み、実際の導入に価格を付け、必要なタスクをテストすること。

実際のプロダクトに向けてこれを検討しているなら、ガバナンスの問いが先に来る。DeepSeekは企業利用に安全かという記事が、そのデューデリジェンスを端から端まで扱っている。あなたのユースケースを教えてくれれば、適切な出発点のモデルを示そう。