Qwenモデルとは？
Qwenモデルは、アリババのQwenチームによって開発された一連の大規模言語モデルであり、推論、コーディング、マルチモーダル理解、多言語能力に優れるように設計されています。これらのモデルは、Mixture-of-Experts（MoE）設計や革新的なトレーニング技術を含む高度なアーキテクチャを利用して、多様なタスクで最先端のパフォーマンスを提供します。汎用的な会話から専門的なコーディングタスクまで、Qwenモデルは開発者や研究者に、推論、ツール使用、コンテキスト理解において優れたパフォーマンスを持つ次世代AIアプリケーションを構築するための強力なツールを提供します。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenシリーズのフラッグシップ大規模言語モデルであり、合計235Bのパラメータと22Bのアクティブ化されたパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを特徴としています。このモデルは、複雑な論理推論のための思考モードと、効率的な対話のための非思考モード間のシームレスな切り替えを独自にサポートしています。優れた推論能力、創造的な執筆における人間らしい好みの優れたアライメントを示し、強力な多言語指示追従能力で100以上の言語をサポートします。
Qwen3-235B-A22B：究極の推論の原動力
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenのモデルアーキテクチャの頂点を表しており、洗練されたMoE設計により、合計2350億のパラメータのうち220億がアクティブ化されています。このモデルのデュアルモード機能により、ユーザーは複雑な推論タスクのための思考モードと、効率的な一般的な対話のための非思考モードを切り替えることができます。100以上の言語をサポートし、数学的推論、コーディング、創造的なタスクで卓越したパフォーマンスを発揮するこのモデルは、多言語・多機能AIシステムの標準を確立します。
長所
- 22Bのアクティブパラメータを持つ大規模な235BパラメータMoEアーキテクチャ
- デュアルモード操作：思考モードと非思考モード
- 数学、コーディング、論理における優れた推論能力
短所
- 最適なパフォーマンスには高い計算要件が必要
- プレミアム価格は高度な機能を反映
私たちが気に入っている理由
- 大規模なスケールとインテリジェントなパラメータ活性化を組み合わせ、比類のない推論能力を提供しつつ、多様なアプリケーションニーズに対応するシームレスなモード切り替えをサポートします。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructは、アリババの最も先進的なエージェント型コーディングモデルであり、合計480Bのパラメータと35Bのアクティブ化されたパラメータを持つMoEアーキテクチャを特徴としています。リポジトリ規模の理解のために256Kのコンテキスト長（1Mトークンまで拡張可能）をサポートし、Claude Sonnet 4のような主要モデルに匹敵する、コーディングベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成します。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：エージェント型コーディングの王者
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructは、AIを活用したソフトウェア開発の最先端を代表するモデルです。4800億のパラメータと、高度なMoEアーキテクチャを通じてアクティブ化される350億のパラメータを持つこのモデルは、コード生成だけでなく、開発者ツールや環境との自律的な対話においても優れています。その巨大な256Kのコンテキストウィンドウは、コードベース全体を処理するために拡張可能であり、複雑なリポジトリ規模のプログラミングタスクやエージェント型ワークフローに最適です。
長所
- コーディングに最適化された大規模な480Bパラメータアーキテクチャ
- 最先端のエージェント型コーディング能力
- 256Kのネイティブコンテキスト、1Mトークンまで拡張可能
短所
- かなりの計算リソースを必要とする
- コーディングタスクに特化しており、汎用性は低い
私たちが気に入っている理由
- 真のエージェント能力でソフトウェア開発に革命をもたらし、リポジトリ全体を処理し、複雑なプログラミング課題を自律的に解決します。
QwQ-32B
QwQ-32Bは、Qwenシリーズの専用推論モデルであり、320億のパラメータと高度な推論能力を特徴としています。数学的推論、論理的な問題解決、複雑な分析タスクに優れており、DeepSeek-R1やo1-miniのような最先端の推論モデルに対して競争力のあるパフォーマンスを達成しつつ、優れた効率性とアクセシビリティを提供します。
QwQ-32B：専門的な推論の卓越性
QwQ-32Bは推論タスクのために特別に構築されており、RoPE、SwiGLU、RMSNormなどの高度な技術を64層アーキテクチャに組み込んでいます。このモデルは、数学的推論、論理分析、複雑な問題解決シナリオにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。推論タスクに特化して最適化された320億のパラメータを持つQwQ-32Bは、深い分析的思考を必要とするアプリケーションにとって、能力と効率の理想的なバランスを提供します。
長所
- 推論に最適化された専門的な32Bアーキテクチャ
- DeepSeek-R1およびo1-miniと競争力がある
- 64層の高度な技術アーキテクチャ
短所
- 主に推論タスクに焦点を当てている
- VLモデルと比較してマルチモーダル機能が限定的
私たちが気に入っている理由
- 効率を維持しながら、はるかに大規模なモデルのパフォーマンスに匹敵する、特化したアーキテクチャで専門的な推論の卓越性を提供します。
Qwenモデル比較
この包括的な比較では、2025年の主要なQwenモデルを紹介します。それぞれが特定のユースケースに最適化されています。Qwen3-235B-A22Bはデュアルモード操作で最も包括的な機能を提供し、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructはコーディングおよび開発タスクで優位に立ち、QwQ-32Bは専門的な推論の卓越性を提供します。特定の要件と計算リソースに最も適したモデルを選択してください。
| 番号 | モデル | 開発元 | 専門分野 | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 汎用/推論 | $1.42 out / $0.35 in per M tokens | デュアルモードMoEの強力なモデル |
| 2 | Qwen3-Coder-480B-A35B | Qwen | エージェント型コーディング | $2.28 out / $1.14 in per M tokens | リポジトリ規模の理解 |
| 3 | QwQ-32B | QwQ | 専門的な推論 | $0.58 out / $0.15 in per M tokens | 最適化された推論効率 |
よくある質問
2025年のトップ3のQwenモデルは、Qwen3-235B-A22B（フラッグシップ汎用モデル）、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct（高度なコーディング専門モデル）、およびQwQ-32B（専用推論モデル）です。それぞれがそれぞれの分野で最高のパフォーマンスを代表しています。
推論と効率の両方を必要とする汎用アプリケーションには、Qwen3-235B-A22Bを選択してください。ソフトウェア開発およびコーディングタスクには、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructが比類ない性能を発揮します。数学的推論および分析タスクには、QwQ-32Bが最適な性能対効率比を提供します。