アリババの全モーダルモデルは入力価格でGeminiの5分の1。そして重みは公開されなかった

アリババのQwenチームは北京時間の金曜午前、Qwen3.8-Omni-Flashを公開した。テキスト、画像、音声、動画を入力として受け取り、テキストまたは音声を返すネイティブ全モーダル(オムニモーダル)モデルである。コンテキスト長は約100万トークン、113の言語と方言に対応し、ライブストリーミング対話向けの第二の派生版Qwen3.8-Omni-Flash-Realtimeも同時に提供される。Alibaba Cloudの北京、シンガポール、香港、東京、フランクフルト、バージニアの各リージョンで利用できる。

しかし本質はスペックではない。注目すべき数字は二つある。価格と、重みのダウンロードが存在しないという事実だ。

価格こそが製品である

Qwen3.8-Omni-Flashの提示価格は、入力100万トークンあたり0.15ドル、キャッシュ済み入力100万トークンあたり0.016ドル、出力100万トークンあたり0.47ドル。入力がテキストでも画像でも音声クリップでも動画でも、レートは一律である。アリババが比較対象としたGemini 3.8 Flashについて、Googleが公開しているstandardティアの料金は入力100万トークンあたり0.75ドル、出力100万トークンあたり3.75ドル。Google自身の料金ページによれば、これは2026年12月31日までのプロモーション価格で、2027年1月1日には1.50ドルと7.50ドルに倍増する。

現時点で入力は5分の1、出力は8分の1。Googleのプロモーション期間が終われば、それぞれ10分の1と16分の1になる。ただしアリババ自身は、この値下げをGoogleとの比較ではなく自社の旧モデルとの比較で説明している。音声入力のコストはQwen3.5-Omni-Plusから98%以上、音声と動画を組み合わせた入力は93%以上下がったという。

この説明の向きには意味がある。アリババが主張しているのは「Googleより安いモデル」ではなく、「モデルをより安く提供する方法」である。マルチモーダル推論のコストが実際に膨らむのは音声と動画だ。1分間の音声は段落一つのテキストよりはるかに多くのトークンを消費する。つまり音声入力の98%削減とは、モデルの品質についての主張ではなく、サービング基盤、トークナイザー、エンコーダーについての主張である。そして、アリババの外部からは監査しようのない類の主張でもある。

ベンチマークが描いているのは音声モデルである

アリババはGemini 3.8 Flashとの比較を公表した。見出しではなく表全体を読むべきだ。表は発表文が言っていることとは違うことを語っている。

これらの数値はすべてアリババが自ら測定したものであり、本稿執筆時点で第三者による再現はない。額面通りに受け取れば、音を識別する、音声を理解するといった本質的に「聴く」タスクでは大きく先行し、音声と映像を組み合わせた理解ではほぼ互角、そして動画に対して複数ステップで行動することを求める二つのベンチマークでは劣っている。アリババ自身の要約も、音声・映像性能はGeminiに「近い」水準であり、音声単体では上回ると述べている。表が支持するのはより狭い読み方だ。これは映像も扱える音声モデルであって、Googleを追い抜いた汎用の全モーダルモデルではない。

とりわけ疑ってかかるべき数値が一つある。アリババは、AliMeetingにおける話者分離の誤り率が世代間で88.11%から3.35%に下がったと報告している。誤り率88%とは、旧モデルが発話を話者に紐づけることを事実上まったくできていなかったという意味だ。この改善の大部分は前進ではなく修復である。しかもAliMeetingはアリババ自身のデータセットである。

重みは社内に留まった

Qwenは公開重みによって評価を築いてきた。前世代のQwen3-Omniは、アーキテクチャを公表したうえでGitHubとHugging Faceからダウンロードできるモデルとして提供された。Qwen3.8-Omni-Flashはそうではない。アリババはモデル周辺のマルチモーダル用プラグインと開発ツールは公開したが、モデル本体はAPI経由のみで、Hugging Faceへの新規アップロードは2週間以上ない。

これは矛盾ではなく一貫している。売り物がサービング効率であるならば、重みではそれを示せない。98%のコスト削減はチェックポイントをダウンロードして検証できるものではなく、請求書を払うことでしか検証できない。そして効率面の優位は、それを課金するクラウドを持っている分だけの価値しかない。公開重みは競合が他社のハードウェア上でQwenを動かすことを可能にするが、APIはそうではない。アリババには、このモデルが投入されたまさにその各リージョンで守るべきクラウド事業がある。

Qwenを中国AIの標準的な参照点にした公開重み戦略は、目的だったことは一度もない。それは、アリババがフロンティアを主張できなかった時期に開発者を集めるための手段だった。いまは代わりに、主張すべき価格がある。

Sources: Qwen3.8-Omni-Flash announcement (Qwen) · 阿里发布 Qwen3.8-Omni-Flash 全模态模型 (IT之家) · Qwen3.8-Omni-Flash benchmark and pricing detail (AIbase) · Gemini Developer API pricing (Google) · Alibaba's Qwen3.8-Omni-Flash undercuts Gemini on audio (Neowin) · Qwen3-Omni (GitHub) · Qwen3-Omni-Flash model documentation (Alibaba Cloud Model Studio)