Alibaba Cloud：モデルの知能、性能、料金
この分析は、ユースケースに最適なAlibaba Cloud提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
UpdatedQwen3.8 MaxQwen3.8 2.4T A95BQwen3.8-Flash-NextQwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.7 MaxIntelligence Index
モデル合計：57件
最速
Qwen3.5 Omni FlashQwen3.7 MaxQwen3 Next 80B A3B (Reasoning)Qwen3 Next 80B A3BQwen3.5 35B A3B (Non-reasoning)出力速度
モデル合計：57件
最安料金
Qwen2.5 TurboQwen3.8-Flash-NextQwen3.5 Omni FlashQwen3 VL 32B (Reasoning)Qwen3 VL 32Bブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：57件
Alibaba Cloudは57モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Alibaba Cloudで知能が上位のモデルはQwen3.8 Max（40）、Qwen3.8 2.4T A95B（40）、Qwen3.8-Flash-Next（40）です。
- 出力速度が最も速いモデルはQwen3.5 Omni Flash（221 t/s）、Qwen3.7 Max（201 t/s）、Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning)（196 t/s）です。
- 遅延では、Qwen3 30B A3B 2507 (Non-reasoning)（1.84秒）、Qwen3.5 Omni Flash（1.90秒）、Qwen3 Omni 30B A3B（1.90秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、Qwen2.5 Turbo（$0.07）、Qwen3.8-Flash-Next（$0.09）、Qwen3.5 Omni Flash（$0.17）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大3.2倍の差があります。
- Alibaba Cloudで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはQwen3.8 Max（1M）、Qwen3.8-Flash-Next（1M）、Qwen3.8 27B (xhigh)（1M）です。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Qwen3.8 Max | 1M | 独自 | 40 | $2.67 | 41 | 2.74 | 64.16 | 49.14 | |||
Qwen3.8 2.4T A95B | 984k | オープン | 40 | $2.16 | 41 | 2.75 | 64.03 | 49.02 | |||
Qwen3.8-Flash-Next | 1M | オープン | 40 | $0.37 | 52 | 2.72 | 51.19 | 38.77 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 1M | オープン | 34 | $0.82 | 45 | 3.84 | 59.75 | 44.73 | |||
Qwen3.7 Max | 991k | 独自 | 30 | $1.15 | 201 | 2.55 | 17.04 | 12.00 | |||
Qwen3.6 Max Preview | 256k | 独自 | 28* | -- | 61 | 3.53 | 44.70 | 32.93 | |||
Qwen3.8 27B (medium) | 1M | オープン | 28 | $0.90 | 51 | 3.94 | 52.70 | 39.01 | |||
Qwen3.6 Plus | 1M | 独自 | 27* | -- | 56 | 2.12 | 109.46 | 98.46 | |||
Qwen3.8 27B (low) | 1M | オープン | 26 | $0.83 | 50 | 4.04 | 54.34 | 40.24 | |||
Qwen3.7 Plus | 1M | 独自 | 26 | $0.33 | 66 | 2.21 | 39.97 | 30.21 | |||
Qwen3.5 27B | 262k | オープン | 23* | -- | 76 | 5.74 | 38.45 | 26.17 | |||
Qwen3.8 27B | 1M | オープン | 22* | -- | 50 | 4.01 | 13.95 | -- | |||
Qwen3.6 27B | 262k | オープン | 22 | $0.62 | 57 | 3.66 | 112.46 | 99.99 | |||
Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 21* | -- | 86 | 2.14 | 7.93 | -- | |||
Qwen3.5 Omni Plus | 256k | 独自 | 20* | -- | 96 | 2.14 | 7.37 | -- | |||
Qwen3.6 27B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 20* | -- | 58 | 3.63 | 12.32 | -- | |||
Qwen3.5 27B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 19* | -- | 85 | 5.67 | 11.52 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B | 262k | オープン | 19* | -- | 148 | 2.04 | 18.98 | 13.55 | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | オープン | 19 | $0.47 | 84 | 2.24 | 45.96 | 37.79 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 229k | オープン | 19 | $0.48 | 123 | 2.07 | 50.01 | 43.87 | |||
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 18* | -- | 136 | 2.43 | 6.12 | -- | |||
Qwen3 Max Thinking (Preview) | 262k | 独自 | 16* | -- | 60 | 4.14 | 46.03 | 33.51 | |||
Qwen3.5 122B A10B | 262k | オープン | 16 | $0.32 | 127 | 2.33 | 21.97 | 15.71 | |||
Qwen3 Max | 258k | 独自 | 16* | -- | 51 | 2.37 | 12.25 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 15* | -- | 134 | 2.06 | 5.78 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 15* | -- | 165 | 2.08 | 5.12 | -- | |||
Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning) | 131k | オープン | 13* | -- | 58 | 2.91 | 45.83 | 34.34 | |||
Qwen3 235B A22B 2507 | 131k | オープン | 13 | $0.08 | 64 | 2.74 | 41.53 | 31.03 | |||
Qwen3 Max (Preview) | 262k | 独自 | 13* | -- | 58 | 4.02 | 12.60 | -- | |||
Qwen3.5 Omni Flash | 256k | 独自 | 12* | -- | 221 | 1.90 | 4.16 | -- | |||
Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning) | 131k | オープン | 12* | -- | 59 | 2.30 | 10.82 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B | 262k | オープン | 12* | -- | 53 | 3.16 | 12.65 | -- | |||
Qwen3 VL 32B (Reasoning) | 131k | オープン | 12* | -- | 88 | 2.56 | 30.93 | 22.69 | |||
Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning) | 262k | オープン | 11* | -- | 196 | 2.43 | 15.15 | 10.18 | |||
Qwen3 VL 235B A22B | 131k | オープン | 10* | -- | 49 | 2.66 | 12.94 | -- | |||
Qwen3 30B A3B 2507 | 262k | オープン | 10 | $0.08 | 165 | 2.40 | 17.59 | 12.15 | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 131k | オープン | 10* | -- | 181 | 2.23 | 4.99 | -- | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | 262k | オープン | 10* | -- | 91 | 2.70 | 8.20 | -- | |||
Qwen3 235B | 131k | オープン | 9* | -- | 60 | 2.80 | 44.14 | 33.08 | |||
Qwen3 VL 30B A3B (Reasoning) | 131k | オープン | 9* | -- | 110 | 2.23 | 24.85 | 18.10 | |||
Qwen3 VL 32B | 131k | オープン | 8* | -- | 57 | 2.73 | 11.50 | -- | |||
Qwen3 235B (Non-reasoning) | 131k | オープン | 8* | -- | 59 | 2.74 | 11.19 | -- | |||
Qwen3 VL 8B (Reasoning) | 131k | オープン | 8* | -- | 115 | 2.35 | 24.06 | 17.37 | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 131k | オープン | 8* | -- | 112 | 2.17 | 6.66 | -- | |||
Qwen3 Omni 30B A3B (Reasoning) | 65.5k | オープン | 8* | -- | 101 | 1.92 | 26.62 | 19.76 | |||
Qwen3 30B | 131k | オープン | 8* | -- | 105 | 2.28 | 26.19 | 19.13 | |||
Qwen3 30B A3B 2507 (Non-reasoning) | 262k | オープン | 8* | -- | 143 | 1.84 | 5.34 | -- | |||
Qwen3 32B (Non-reasoning) | 131k | オープン | 7* | -- | 106 | 2.46 | 7.16 | -- | |||
Qwen3 VL 8B | 131k | オープン | 7* | -- | 121 | 2.21 | 6.35 | -- | |||
Qwen3 32B | 131k | オープン | 7 | -- | 106 | 2.45 | 26.06 | 18.89 | |||
Qwen3 14B (Non-reasoning) | 131k | オープン | 7* | -- | 63 | 2.69 | 10.66 | -- | |||
Qwen3 30B (Non-reasoning) | 131k | オープン | 7* | -- | 108 | 2.19 | 6.82 | -- | |||
Qwen2.5 Turbo | 1M | 独自 | 6* | -- | 106 | 2.20 | 6.93 | -- | |||
Qwen3 14B | 131k | オープン | 6 | -- | 61 | 2.73 | 43.54 | 32.65 | |||
Qwen3 Omni 30B A3B | 65.5k | オープン | 6* | -- | 96 | 1.90 | 7.09 | -- | |||
Qwen3 8B (Non-reasoning) | 131k | オープン | 6* | -- | 40 | 3.70 | 16.30 | -- | |||
Qwen3 8B | 98.3k | オープン | 5 | -- | 40 | 3.77 | 66.86 | 50.48 | |||
主要な定義
よくある質問
Alibaba Cloudに関するよくある質問
Alibaba Cloudが提供し、当社が追跡しているモデルは57モデルです：Qwen3.8 Max、Qwen3.8 2.4T A95B、Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.7 Max、Qwen3.6 Max Preview、Qwen3.8 27B (medium)、Qwen3.6 Plus、Qwen3.8 27B (low)、Qwen3.7 Plus、Qwen3.5 27B、Qwen3.8 27B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning)、Qwen3.5 Omni Plus、Qwen3.6 27B (Non-reasoning)、Qwen3.5 27B (Non-reasoning)、Qwen3.5 35B A3B、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)、Qwen3 Max Thinking (Preview)、Qwen3.5 122B A10B、Qwen3 Max、Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)、Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning)、Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning)、Qwen3 235B A22B 2507、Qwen3 Max (Preview)、Qwen3.5 Omni Flash、Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning)、Qwen3 Coder 480B、Qwen3 VL 32B (Reasoning)、Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning)、Qwen3 VL 235B A22B、Qwen3 30B A3B 2507、Qwen3 Next 80B A3B、Qwen3 Coder 30B A3B、Qwen3 235B、Qwen3 VL 30B A3B (Reasoning)、Qwen3 VL 32B、Qwen3 235B (Non-reasoning)、Qwen3 VL 8B (Reasoning)、Qwen3 VL 30B A3B、Qwen3 Omni 30B A3B (Reasoning)、Qwen3 30B、Qwen3 30B A3B 2507 (Non-reasoning)、Qwen3 32B (Non-reasoning)、Qwen3 VL 8B、Qwen3 32B、Qwen3 14B (Non-reasoning)、Qwen3 30B (Non-reasoning)、Qwen2.5 Turbo、Qwen3 14B、Qwen3 Omni 30B A3B、Qwen3 8B (Non-reasoning)、Qwen3 8B。
Alibaba Cloudで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア40のQwen3.8 Maxです。
Alibaba Cloudで出力速度が最も速いモデルは、毎秒221.4トークンのQwen3.5 Omni Flashです。
Alibaba Cloudで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、1.84秒のQwen3 30B A3B 2507 (Non-reasoning)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Alibaba Cloudでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.07のQwen2.5 Turboです（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Alibaba Cloudのモデル間では料金に最大32倍の差があり、Qwen2.5 Turboの100万トークンあたり$0.07から、Qwen3 Coder 480Bの$2.10までとなっています。
はい。Alibaba CloudはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
Alibaba Cloudの57モデル中56モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Alibaba Cloudの全57モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Alibaba Cloudは30推論モデルを提供しています：Qwen3.8 Max、Qwen3.8 2.4T A95B、Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.7 Max、Qwen3.6 Max Preview、Qwen3.8 27B (medium)、Qwen3.6 Plus、Qwen3.8 27B (low)、Qwen3.7 Plus、Qwen3.5 27B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 35B A3B、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Qwen3 Max Thinking (Preview)、Qwen3.5 122B A10B、Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning)、Qwen3 235B A22B 2507、Qwen3 VL 32B (Reasoning)、Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning)、Qwen3 30B A3B 2507、Qwen3 235B、Qwen3 VL 30B A3B (Reasoning)、Qwen3 VL 8B (Reasoning)、Qwen3 Omni 30B A3B (Reasoning)、Qwen3 30B、Qwen3 32B、Qwen3 14B、Qwen3 8B。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。Alibaba Cloudの57モデル中46モデルがオープンウェイトです：Qwen3.8 2.4T A95B、Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.8 27B (medium)、Qwen3.8 27B (low)、Qwen3.5 27B、Qwen3.8 27B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning)、Qwen3.6 27B (Non-reasoning)、Qwen3.5 27B (Non-reasoning)、Qwen3.5 35B A3B、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)、Qwen3.5 122B A10B、Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)、Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning)、Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning)、Qwen3 235B A22B 2507、Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning)、Qwen3 Coder 480B、Qwen3 VL 32B (Reasoning)、Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning)、Qwen3 VL 235B A22B、Qwen3 30B A3B 2507、Qwen3 Next 80B A3B、Qwen3 Coder 30B A3B、Qwen3 235B、Qwen3 VL 30B A3B (Reasoning)、Qwen3 VL 32B、Qwen3 235B (Non-reasoning)、Qwen3 VL 8B (Reasoning)、Qwen3 VL 30B A3B、Qwen3 Omni 30B A3B (Reasoning)、Qwen3 30B、Qwen3 30B A3B 2507 (Non-reasoning)、Qwen3 32B (Non-reasoning)、Qwen3 VL 8B、Qwen3 32B、Qwen3 14B (Non-reasoning)、Qwen3 30B (Non-reasoning)、Qwen3 14B、Qwen3 Omni 30B A3B、Qwen3 8B (Non-reasoning)、Qwen3 8B。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Alibaba Cloudのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。