実測：Token Station で Qwen 3.8-Max を試す

Alibaba は 2026 年 7 月 19 日の World AI Conference（WAIC）で Qwen 3.8-Max をプレビューしました。2.4 兆パラメータ、スパース Mixture-of-Experts、ネイティブマルチモーダル、そして Claude Fable 5 に次ぐ性能という主張です。ただし、ベンチマーク表もモデルカードも、確定したコンテキストウィンドウもまだ公開されていません。

主張を繰り返す代わりに、小さな比較を行いました。Token Station 上で bailian-intl/qwen3.8-max-preview、kimi/kimi-k3、openai/gpt-5.6 に同じ 3 つのタスクを実行させました。キーは 1 つ、temperature は 0 です。2 つは答えを確認できるコーディングタスク、1 つは確率の問題です。

3 つのタスク

Trapping rain water。 ツーポインタの問題です。既知の入力で答えを検証します。
確率。 赤 3 個、青 4 個、緑 5 個の球から、戻さずに 3 個取り出します。3 つすべてが違う色である確率を求めます。正確な答えは 3/11 です。
バグ探し。 1 行足りない merge_sorted 関数。修正は指定されたテストケースを通過しなければなりません。

すべての答えは自動的にチェックしました。コードは抽出して実行し、分数は一致を確認しました。

結果

タスク	qwen3.8-max-preview	kimi-k3	gpt-5.6
Trapping rain water	合格、7.6 秒	合格、12.5 秒	合格、5.3 秒
確率（3/11）	合格、7.3 秒	合格、13.8 秒	合格、13.5 秒
バグ探し	合格、8.0 秒	合格、31.5 秒	合格、4.2 秒

9 つすべて合格しました。この規模のタスクでは、これは能力の下限を示しているだけです。ここにあるフロンティアモデルはどれも解けます。興味深いシグナルは、レイテンシとトークン数のほうにあります。

Qwen 3.8-Max が最も安定していました。どのタスクも 7〜8 秒で終え、推論トークンは問題の難易度に関係なく毎回 142〜165 トークンでした。GPT-5.6 はコーディングタスクで最速かつ最も簡潔（4〜5 秒、出力 120 トークン未満）でしたが、確率の問題には 13.5 秒かかりました。Kimi K3 は簡単なタスクでは推論が最も少なく（55〜86 トークン）、バグ探しのタスクで急増しました。推論トークン 294、31.5 秒。他の 2 つは横ばいのままです。

率直な評価を言えば、小さく自動チェック可能なタスクセットにおいて、プレビュー段階の Qwen 3.8-Max は出荷済みの 2 つのフロンティアモデルと渡り合い、しかも最も安定したレイテンシでした。自分のワークロードを向けてみる理由にはなりますが、最終判定ではありません。

まだ確認できていないこと

上記は私たちのテストです。残りの仕様は Alibaba によるもので、その一部はまだ主張にとどまります。

2.4 兆パラメータ、スパース MoE。 トークンあたりのアクティブパラメータ数は非公開です。サービングコストを決めるのはその数字です。
マルチモーダル。 テキストと画像入力は確認されています。完全なモダリティ一覧（動画、ドキュメント、音声、画像生成）は未確認で、仕様書も公開されていません。
コンテキストウィンドウ：未公開。
「Fable 5 に次ぐ」。 Alibaba 自身の言葉で、社内評価に基づくものです。ベンチマーク表もモデルカードも存在しません。参考として、前世代の Qwen 3.7-Max は GPQA Diamond で 92.4、SWE-bench Verified で 80.4、Terminal-Bench 2.0 で 69.7 を記録しています。
オープンウェイト。 Alibaba は Qwen 3.8 が「まもなくオープンウェイト化」としていますが、日付もライセンスも示されていません。Max 層はこれまでクローズドで、オープンウェイトの系統は Qwen 3.6 まで別途続いています。

2.4 兆パラメータは、一般に知られているモデルとしては 2 番目の規模です。1 番は Moonshot の Kimi K3（2.8 兆）で、同じ週にオープンウェイトで出荷されました。

Token Station で試す

エンドポイントは標準の Token Station OpenAI 互換 API です。

curl https://models.bytefuture.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer TOKEN_STATION_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bailian-intl/qwen3.8-max-preview",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Refactor this function and explain the change."}
    ]
  }'

Token Station は Anthropic API 形式も提供しているため、同じルートで Claude Code にそのまま組み込めます。

コーディングエージェントに組み込む

Claude Code では Opus スロットに入れます。

# Token Station endpoint + auth
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://models.bytefuture.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="gw-YOUR_TOKEN_STATION_KEY"

export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="bailian-intl/qwen3.8-max-preview"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="bailian-intl/qwen3.8-max-preview"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="bailian-intl/qwen3.8-max-preview"
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="bailian-intl/qwen3.8-max-preview"

claude

Codex ではデフォルトモデルにします。

mkdir -p ~/.codex
cat > ~/.codex/config.toml <<'EOF'
model = "bailian-intl/qwen3.8-max-preview"
model_provider = "token_station"

[model_providers.token_station]
name = "token_station"
base_url = "https://models.bytefuture.ai/v1"
env_key = "TOKEN_STATION_API_KEY"
wire_api = "responses"
EOF

export TOKEN_STATION_API_KEY="gw-YOUR_TOKEN_STATION_KEY"
codex

料金

Qwen 3.8-Max はプレビュー段階で、Alibaba は標準の API 料金を公開していません。Token Station はプロバイダーの料金を上乗せゼロでそのまま転送します。現在の 100 万トークンあたりの料金はダッシュボードで確認してください。登録時の 1 ドルクレジットで、初回評価を実行できます。

要点：

Base URL（OpenAI 互換）：https://models.bytefuture.ai/v1
Base URL（Anthropic 互換）：https://models.bytefuture.ai
モデル：bailian-intl/qwen3.8-max-preview
API キー：gw- で始まります。Token Station ダッシュボードから取得します。

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