最近AI業界を追っているなら、興味深いことに気づいたはずだ。2つの中国製オープンソースモデルが同じ市場を争っており、どちらも100万トークンあたり数十ドルもするクローズドソースの巨人たちに、極めて低いコストで挑んでいる。
DeepSeek V4とQwen 3.5（一部チャネルではQwen 3.6-Plusと表記）——この2つを整理できているだろうか？
まずは数字から
DeepSeek V4：
- 総パラメータ数：約1兆（実際の活性化は約320億）
- コンテキストウィンドウ：100万+トークン
- API価格：入力100万トークンあたり約0.14ドル
- 学習コスト：数百万ドル単位
Qwen 3.5/3.6-Plus：
- 総パラメータ数：約3970億（実際の活性化は約170億）
- コンテキストウィンドウ：100万トークン
- ライセンス：Apache 2.0（商用利用完全オープン）
- 対応言語：201言語
比較として、GPT-5のAPI価格は入力100万トークンあたり約5ドル。DeepSeek V4はそのおよそ35分の1の価格だ。
どちらがより優れているのか
正直なところ、それぞれに得意分野があり、同じものではない。
DeepSeek V4の強み：
- 超大規模コンテキスト処理：数百万文字のコードベースや長文書を投入しても破綻しない
- ネイティブマルチモーダル：テキスト、画像、動画、音声をすべて単一モデルで処理。外部アダプター不要
- 大規模コードプロジェクトの理解力では、現時点でオープンソース最強
Qwen 3.5の強み：
- Apache 2.0ライセンス：企業が自由に商用利用可能。DeepSeekでは実現できない
- 201言語対応：多言語アプリケーション、特に東南アジアや小規模言語市場を狙うならQwenが第一選択
- 思考/非思考の2つの推論モードを内蔵：エージェント開発でより柔軟
- MathVisionベンチマーク88.6点：数学的推論能力が強い
一言でまとめると：DeepSeek V4は大規模文書や大規模コードベースの処理に適し、Qwen 3.5は多言語対応、エージェント開発、コンプライアンス要件の高い用途に適している。
なぜ注目すべきか
2年前、中国のAIモデルが世界市場に占めるシェアはごくわずかだった。今やDeepSeekとQwenを合わせて、世界のAI市場シェアの約15%を獲得しており、その曲線は上昇を続けている。
さらに重要なのは、良いモデルを得るには大きな予算が必要という暗黙の前提を打ち破ったことだ。
GPT-5の学習コストは1億ドル以上と推定される一方、DeepSeek V4の学習コストは数百万ドル程度とみられる。最終的に、多くのタスクでの性能差は統計的ノイズの範囲内にまで縮まっている。
開発者にとっての意味
現在、製品構築のためにAI APIを選んでいるなら：
- 予算重視、高呼び出し量：DeepSeek V4の価格優位性は明白で、無視するのは難しい
- 商用利用に友好的なライセンスが必要：QwenのApache 2.0はオープンソースモデルの中で最もクリーン
- 多言語SaaSの構築：Qwenの201言語対応は実用的に優れている
- 大規模コードベース分析：DeepSeek V4の100万トークンコンテキストとネイティブなコード能力が適している
クローズドソースモデルは複雑な多段階推論やトップレベルのプログラミングタスクで依然として優位性を持つが、その差は急速に縮まっている。
まだ終わっていない
DeepSeek V4の完全版（1兆パラメータ）は、まだ正式に公開されていない。3月9日にリリースされたのは、約2000億パラメータのV4 Lite版だ。完全版は数週間以内に登場する見込みである。
Qwen側では、3.6-Plusが3月下旬にOpenRouterで公開され、4月2日に正式にアナウンスされた。リリース直後から、実端末タスクでClaude Opus 4.5を上回る結果を出している。
両者が同時に攻勢をかけ、同じ市場を争い、価格を底値まで引き下げている——これこそが業界全体を緊張させている本当の理由だ。
出典：DeepSeek V4 and Qwen 3.5: Open-Source AI Is Rewriting the Rules in 2026（Particula.tech）；CocoLoop、DeepSeek V4 Release Imminent — China's Next-Gen AI Model Race Accelerates（Jangwook.net）