Qwen3モデルとは？
Qwen3モデルは、AlibabaのQwenチームによる最新世代の大規模言語モデルで、Mixture-of-Experts（MoE）設計やデュアルモード推論機能を含む先進的なアーキテクチャを特徴としています。これらのモデルは、複雑な論理推論、数学、コーディングのための思考モードと、効率的な汎用対話のための非思考モードをシームレスに切り替えることをユニークにサポートしています。大幅に向上した推論能力、優れた人間の好み調整、100以上の言語と方言のサポートを実証し、科学研究から企業規模の展開まで、多様な用途に理想的です。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenシリーズの最新大規模言語モデルで、235Bの総パラメータと22Bの活性化パラメータを持つ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、思考モード（複雑な論理推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）のシームレスな切り替えをユニークにサポートします。大幅に向上した推論能力、創作、ロールプレイング、マルチターン対話における優れた人間の好み調整を実証しています。
Qwen3-235B-A22B：フラッグシップ推論パワーハウス
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenシリーズの最新大規模言語モデルで、235Bの総パラメータと22Bの活性化パラメータを持つ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、思考モード（複雑な論理推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）のシームレスな切り替えをユニークにサポートします。外部ツールとの精密な統合のためのエージェント機能に優れ、100以上の言語と方言をサポートし、強力な多言語指示追従と翻訳機能を持っています。
メリット
- 効率的な22B活性化を持つ大規模な235BパラメータMoEアーキテクチャ。
- デュアルモード推論：思考モードと非思考モード。
- 創作とロールプレイングにおける優れたパフォーマンス。
デメリット
- 展開には重要な計算リソースが必要。
- モデルサイズと機能により高価格。
なぜ私たちがこれを愛するのか
- Qwen3テクノロジーの頂点を表し、効率的なMoEアーキテクチャと多言語の優秀性で前例のない推論能力を提供します。
Qwen3-30B-A3B
Qwen3-30B-A3Bは、Qwenシリーズの最新大規模言語モデルで、30.5Bの総パラメータと3.3Bの活性化パラメータを持つ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、思考モード（複雑な論理推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）のシームレスな切り替えをユニークにサポートします。大幅に向上した推論能力、創作、ロールプレイング、マルチターン対話における優れた人間の好み調整を実証しています。
Qwen3-30B-A3B：バランスの取れたパフォーマンスと効率性
Qwen3-30B-A3Bは、Qwenシリーズの最新大規模言語モデルで、30.5Bの総パラメータと3.3Bの活性化パラメータを持つ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、思考モード（複雑な論理推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）のシームレスな切り替えをユニークにサポートします。外部ツールとの精密な統合のためのエージェント機能に優れ、100以上の言語と方言をサポートし、強力な多言語指示追従と翻訳機能を持っています。
メリット
- 30.5B総計と3.3B活性化パラメータを持つ効率的なMoE設計。
- 多用途アプリケーションのためのデュアルモード推論機能。
- 優れたエージェント統合とツール使用機能。
デメリット
- フラッグシップモデルと比べて小さなパラメータ数。
- 最適なパフォーマンスのためにモード切り替えが必要な場合がある。
なぜ私たちがこれを愛するのか
- 高度な推論能力と計算効率の完璧なバランスを提供し、本番展開に理想的です。
Qwen3-14B
Qwen3-14Bは、14.8Bパラメータを持つQwenシリーズの最新大規模言語モデルです。このモデルは、思考モード（複雑な論理推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）のシームレスな切り替えをユニークにサポートします。大幅に向上した推論能力を実証し、数学、コード生成、常識的論理推論において以前のQwQとQwen2.5 instructモデルを上回っています。
Qwen3-14B：推論におけるコンパクトな優秀性
Qwen3-14Bは、14.8Bパラメータを持つQwenシリーズの最新大規模言語モデルです。このモデルは、思考モード（複雑な論理推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）のシームレスな切り替えをユニークにサポートします。大幅に向上した推論能力を実証し、数学、コード生成、常識的論理推論において以前のQwQとQwen2.5 instructモデルを上回っています。創作、ロールプレイング、マルチターン対話における人間の好み調整に優れています。
メリット
- 効率的な展開のためのコンパクトな14.8Bパラメータ設計。
- 前世代と比較して優れた推論パフォーマンス。
- 柔軟な使用ケースのためのデュアルモード操作。
デメリット
- 小さなパラメータ数が複雑なタスクパフォーマンスを制限する可能性。
- 専門分野では大規模モデルより能力が劣る。
なぜ私たちがこれを愛するのか
- コンパクトなパッケージで優れた推論パフォーマンスを提供し、管理可能なリソース要件で強力なAI機能を求める開発者に最適です。
Qwen3モデル比較
この表では、2025年の主要なQwen3モデルを比較します。それぞれがユニークな強みを持っています。企業規模のアプリケーションには、Qwen3-235B-A22Bがフラッグシップのパフォーマンスを提供します。バランスの取れた効率性と機能には、Qwen3-30B-A3Bが最適なリソース利用を提供し、一方でQwen3-14Bは強力な推論を持つコンパクトな展開を優先します。この並列ビューは、特定の要件に適したQwen3モデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | パラメータ | 価格（SiliconFlow） | コア強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 235B（22B活性化） | $1.42/$0.35 per Mトークン | フラッグシップ推論能力 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B | Qwen3 | 30.5B（3.3B活性化） | $0.40/$0.10 per Mトークン | バランスの取れたパフォーマンスと効率性 |
| 3 | Qwen3-14B | Qwen3 | 14.8B | $0.28/$0.07 per Mトークン | コンパクト高性能 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen3-235B-A22B、Qwen3-30B-A3B、Qwen3-14Bです。これらのモデルは、革新性、デュアルモード推論能力、言語理解、推論、多言語サポートの課題を解決するユニークなアプローチで際立っています。
私たちの分析では、トップ3のQwen3モデルすべてが推論に優れていますが、それぞれ異なる強みを持っています。Qwen3-235B-A22Bは複雑なタスクに最も強力な推論を提供します。Qwen3-30B-A3Bは効率的なリソース使用で優れた推論を提供し、Qwen3-14Bはコンパクトな形式因子で強力な推論パフォーマンスを提供します。