家アリババ、DeepSeekが中国のAIモデル競争を低コスト化へ牽引
アリババは、最新の最強AIモデル「Qwen3.8-Max」をリリースした。一方、DeepSeekの新しい「V4-Flash」は、競合他社よりも低い推論価格を提供することで注目を集めている。
2.4兆個のパラメータを備えるQwen3.8-Maxは、エキスパートの混合（MoE）アーキテクチャを採用しており、リクエストごとにパラメータのサブセットのみを活性化する。アリババによると、任意の時点で約950億個のパラメータが活性しており、すべてのパラメータを活性化するモデルと比較して、コストとレイテンシーを大幅に削減している。
DeepSeekも同様のスパースアーキテクチャを採用しているが、規模は小さい。Artificial Analysisによると、V4-Flashは総パラメータ数が2840億個で、推論時に活性化するパラメータは130億個である。一方、Moonshot AIの「Kimi K3」は総パラメータ数が2.8兆個で、活性パラメータは約1040億個である。
Qwen3.8-Maxはテキスト、画像、ビデオを処理でき、最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートする。アリババはまた、このモデルが16日間にわたるソフトウェアエンジニアリングプロジェクトを完了したことも明らかにした。
サイズ面では、Qwen3.8-Maxは7月にリリースされたMoonshot AIの「Kimi K3」と肩を並べる。両社は価格面でも競争しており、Qwen3.8-Maxの入力トークン100万個あたり2ドル、出力トークン100万個あたり6ドルを課金するのに対し、Kimi K3はそれぞれ3ドル、15ドルである。
モデルのサイズだけが推論コストを決定するわけではない。アーキテクチャ、活性パラメータ数、トークン消費量、タスク完了に必要な呼び出し数などの要因が、モデル実行の最終コストに影響を与える。
リリース後、Qwen3.8-Maxはクラウドソーシングプラットフォーム「Arena.AI」における中国語テキストモデルのトップランクに上昇したが、総合ランキングでは複数のAnthropicモデルに及ばない。また、画像および視覚分析のArena.AIリーダーボードでは、Anthropicの「Claude Fable 5」変種に次ぐ2位を獲得した。
DeepSeekは推論価格を引き下げている
DeepSeekは、V4-Flashにおいて異なる戦略を採用している。アリババやMoonshot AIの最新モデルのような大規模さには追いつかず、広く使用されているAIシステムよりも低い価格を設定している。
Artificial Analysisによると、V4-Flashの入力トークン100万個あたり0.14ドル、出力トークン100万個あたり0.28ドルである。同調査機関は、このモデルが100万トークンのコンテキストウィンドウと2840億個の総パラメータ（推論時に活性化する130億個を含む）を備えているとリストしている。
Artificial Analysisは、V4-Flashの「Max Effort」バージョンのキャッシュヒット価格を、トークン100万個あたり0.003ドルとリストしており、これは標準的な入力レートより98%低い。キャッシュされた入力とは、後のリクエストで再利用可能な、以前に処理されたコンテキストを指す。
DeepSeekの低いトークンレートは、Artificial Analysisのベンチマークテストにも反映された。Reutersの報道によれば、同調査機関はV4-Flashの平均コストをテストあたり3セントと見積もった。これに対し、Kimi K3は86セント、OpenAIの「GPT-5.6 Sol」は1.86ドル、Anthropicの「Claude Fable 5」は3.15ドルであった。
この比較には、各モデルがベンチマークを完了するために使用する入力と出力の量が含まれる。モデルがより多くの出力を生成したり、追加の対話を必要としたりする場合、トークン単価が低いからといって、必ずしもタスクコストが低くなるとは限らない。
Artificial Analysisは、DeepSeek V4-Flashの「Max Effort」推論バージョンに、インテリジェンスインデックスで40点を付けた。同調査機関はまた、テスト中に約118トークン/秒の出力速度を記録した。
トークン価格はコストの一部しか示さない
Moonshot AIの「Kimi K3」は、広告されたAPI価格がより長いワークロードの完了コストと異なることを示す別の例である。Artificial Analysisは、このモデルの入力トークン100万個あたり3ドル、出力トークン100万個あたり15ドル、キャッシュされた入力はトークン100万個あたり0.30ドルとリストしている。
Artificial Analysisのエージェント型知識作業用ベンチマーク「AA-Briefcase」において、Kimi K3はタスクあたり平均10.57ドルであった。このモデルは約12万個の出力トークンを生成し、タスクあたり平均83回の対話を使用した。
Artificial Analysisは、このコストはKimi K3のトークン価格、出力量、およびモデル対話回数を反映したものであると述べた。したがって、繰り返されるモデル呼び出しやより大きな出力により、 headlineなAPIレートが示唆するものを超えて、ワークロード完了の総コストが上昇する可能性がある。
Kimi K3は、テスト当時、「AA-Briefcase」評価においてClaude Fable 5に次ぐ総合2位のスコアを記録した。また、Artificial Analysisのより広範なインテリジェンスインデックスでも57点を記録した。
DeepSeekとの比較は、タスク単位の測定が標準的なAPI価格に有用な文脈を加える理由を浮き彫りにしている。異なるアーキテクチャと使用パターンを持つモデルは、同じ種類のタスクを処理する際、大幅に異なる量の計算資源とトークンを消費する可能性がある。
オープンウェイトはもう一つのデプロイメントオプションを追加する
コストは、中国の開発者がモデルを配布する方法によっても形成されている。アリババ、DeepSeek、Moonshot AIは、ホストされたAPIアクセスとともにオープンウェイトのリリースを引き続き支持しており、開発者にこれらのモデルをデプロイするより多くのオプションを提供している。
Artificial Analysisは、DeepSeek V4-FlashをMITライセンスの下でのオープンウェイトモデルとしてリストしており、重みはHugging Faceを通じて利用可能である。Kimi K3も、Moonshot AI独自のライセンスの下でオープンウェイトモデルとして利用可能である。
オープンウェイトにより、開発者は開発者ホストの推論サービスに依存するだけでなく、独自のインフラストラクチャまたはサードパーティのプロバイダを通じてモデルを実行できる。デプロイメントコストは依然として使用されるハードウェアとインフラストラクチャに依存するが、モデルへのアクセスは単一のホストAPIに縛られない。
このアプローチは、OpenAI、Anthropic、Googleが提供する主要モデルとは異なり、これらは一般的にモデルの重みをクローズドに維持している。
Omdiaのシニアアナリスト、Lian Jye Suは、多くのビジネスワークロードにおけるモデル選択は、最高パフォーマンスのシステムへのアクセスがあるかどうかだけに依存しないとの見解を示した。
「多くのビジネスワークフローは、業界で最高のモデルを必要としていません」とSuは述べた。「それらは、十分に優れており、手頃な価格で、透明性があり、アクセス可能であり、オープンウェイトモデルがその需要に応えるのに役立ちます。」
関連記事: アリババはエージェントを中心にAIチップを設計しており、それが競争の真の焦点を変えている
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