モデル比較
Llama vs Qwen：Llama 4 MaverickとQwen3.8 Flash
Novitaのトークン料金を抑えるならQwen3.8 Flash（入力/出力1M tokensあたり$0.15/$0.47対$0.27/$0.85）を選び、画像・テキスト対応の非推論モデルと公表コンテキスト長1Mが必要ならLlama 4 Maverickが候補です。
| 比較項目 | 優位な比較対象 | 差 | 根拠 |
|---|---|---|---|
| コーディング指標 | Qwen3.8-Flash-Next | +18.9 pp 公表スコアの差 | Artificial Analysis (AA) SciCode: Qwen3.8-Flash-Next 50.6% vs Llama 4 Maverick 31.7%6 |
| 推論指標 | Qwen3.8-Flash-Next | +21.9 pp 公表スコアの差 | GPQA Diamond: Qwen3.8-Flash-Next 91.7% vs Llama 4 Maverick 69.8%12 |
| リクエスト費用の試算 | Qwen3.8 Flash | $0.00158 算例の差 | Qwen3.8 Flash $0.00197 vs Llama 4 Maverick $0.0035534 |
公式ベンチマーク結果
公式ベンチマーク結果
評価対象はLlama 4 MaverickとQwen3.8-Flash-Nextです。料金・仕様表は別途NovitaのQwen3.8 Flash APIを記載しています。
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性能
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料金
料金
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| 指標 | Llama 4 Maverick | Qwen3.8 Flash |
|---|---|---|
| 入力 / 1M tokens34 | $0.27 | $0.15 |
| 出力 / 1M tokens34 | $0.85 | $0.47 |
| コンテキスト長 (tokens)34 | 1M | 977K |
| 最大出力 (tokens)34 | 8K | 128K |
| APIとモデルID34 | meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 | qwen/qwen3.8-flash |
用途別の選び方
コーディング・推論・コンテキスト・費用
Llama 4 Maverick
- GPQAを基に推論モデルを選ぶなら、Llama 4 Maverickより評価対象のFlash-Nextを優先します。Llamaの公表GPQA Diamondスコアは69.8%です。
- 公表コンテキスト長の大きさを重視するなら、1MのLlama APIが候補です。ただし出力上限は8Kで、固定トークン量の費用算例は$0.00355です。
- 推論トークンを生成しない応答にはLlamaが候補です。AAの最初の回答までの推定時間は1.11 sで、Flash-Nextは40.99 sです。後者は推論用の2,000 tokensを仮定した比較の目安です。
Qwen3.8 Flash
- ベンチマークを基に推論用途で選ぶなら、公表GPQA Diamondスコア91.7%のQwen3.8-Flash-Nextを優先します。Flash APIは別に掲載しています。
- 長い回答の生成と固定トークン量での低コストを重視するならFlash APIです。コンテキストは977K、最大出力は128K、費用算例は$0.00197です。
- コーディングではFlash-Nextを候補とします。同条件のAA SciCodeでは50.6%対31.7%で上回ります。これとは別に、Flash APIの出力上限は128Kで、Llamaは8Kです。
比較方法
比較方法と出典
Llama 4 MaverickとQwenのベンチマーク行は公式モデルレポートに基づき、コーディング比較にはAAも補足しています。Qwen3.8-Flash-NextはFlash APIの参考として使うオープンウェイトの基盤モデルであり、その評価スコアはNovitaエンドポイントの実測値ではありません。料金とトークン上限はNovitaの記載したAPIに適用され、AAの出力速度には最初の待ち時間を含みません。
Novita AIが、公開されたモデル資料を使ってLlamaとQwenを比較しています。トークン費用の算例は、入力10,000 tokensと課金対象出力1,000 tokensを固定し、キャッシュなしの同期公表料金を適用したものです。Qwenで課金される推論トークンも含みます。税金、再試行、割引、容量契約は含めず、独自のエンドポイントベンチマークは実施していません。
コーディング比較にはAA SciCodeの結果を使用しています。Llama 4 Maverickは31.7%、Qwen3.8-Flash-Nextは50.6%です。公式LiveCodeBenchの結果は評価期間が異なるため、そのスコア差は直接比較できません。
最初の回答までの推定時間は、AAの最初のチャンクまでの時間と出力速度の丸める前の値に基づき、推論トークン2,000個の生成時間を加えて算出しています。表に表示した計算用の数値は丸めています。推論トークンを生成しないLlamaでは、加算する推論時間は0です。これはトークン数を仮定した算例であり、特定のプロンプトに対する応答時間の実測値ではありません。
- Llama 4 Maverick · Official Model Card huggingface.co · 確認日 2026-10-15
- Qwen3.8-Flash-Next · Official Model Card huggingface.co · 確認日 2026-10-15
- Llama 4 Maverick · Novita AI novita.ai · 確認日 2026-10-15
- Qwen3.8 Flash · Novita AI novita.ai · 確認日 2026-10-15
- Llama 4 Maverick · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · 確認日 2026-10-15
- Qwen3.8-Flash-Next · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · 確認日 2026-10-15
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