Qwen
Text Generation
Qwen3.6-35B-A3B
Qwen3.6-35B-A3B is a large language model from Alibaba's Qwen3.6 series, featuring a Mixture of Experts (MoE) architecture with 35 billion total parameters and approximately 3 billion active parameters per inference, delivering strong performance with efficient compute utilization. The model supports both thinking and non-thinking modes, offering flexible switching between rapid response and deep reasoning...
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Qwen
Text Generation
Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27B is the first open-weight small-to-mid-sized dense model in the Qwen3.6 series, with targeted improvements for code generation, agent workflows, and real-world development tasks. Compared with Qwen3.5-27B, it delivers clear gains in frontend development, repository-level reasoning, tool use, and complex problem solving, while adding support for preserving reasoning context across turns to reduce redundant reasoning in iterative workflows. It also supports vision understanding with a native context length of 262,144 tokens...
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Qwen
Text Generation
Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B is the latest vision-language model in the Qwen series, featuring a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 397B total parameters and 17B activated parameters. It natively supports 256K context length, extensible to approximately 1M tokens, with support for 201 languages, unified vision-language understanding, tool calling, and reasoning (thinking) mode...
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Qwen
Text Generation
Qwen3.5-122B-A10B
Qwen3.5-122B-A10B is a native multimodal large language model from the Qwen team, with 122B total parameters and only 10B activated. It features an efficient hybrid architecture combining Gated Delta Networks with sparse Mixture-of-Experts (MoE), natively supporting a 256K context length extensible up to ~1M tokens. Through early fusion training, it achieves unified vision-language capabilities supporting text, image, and video understanding, with strong performance across knowledge, reasoning, coding, agents, visual understanding, and multilingual benchmarks, surpassing GPT-5-mini and Qwen3-235B-A22B on multiple metrics. It defaults to thinking mode, supports tool calling, and covers 201 languages and dialects...
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Qwen
Text Generation
Qwen3.5-35B-A3B
Qwen3.5-35B-A3B is a native multimodal large language model from the Qwen team, with 35B total parameters and only 3B activated. It features an efficient hybrid architecture combining Gated Delta Networks with sparse Mixture-of-Experts (MoE), natively supporting a 262K context length extensible up to ~1M tokens. The model achieves unified vision-language capabilities through early fusion training, supporting text, image, and video understanding with strong performance across reasoning, coding, agents, and visual understanding benchmarks. It defaults to thinking mode, supports tool calling, and covers 201 languages and dialects...
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Qwen
Text Generation
Qwen3.5-27B
Qwen3.5-27B is a native multimodal large language model from the Qwen team with 27B parameters. It features an efficient hybrid architecture combining Gated Delta Networks with Gated Attention, natively supporting a 256K context length extensible up to ~1M tokens. The model achieves unified vision-language capabilities through early fusion training, supporting text, image, and video understanding with strong performance across reasoning, coding, agents, and visual understanding benchmarks, surpassing Qwen3-235B-A22B and GPT-5-mini on multiple metrics. It defaults to thinking mode, supports tool calling, and covers 201 languages and dialects...
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Qwen
Text Generation
Qwen3.5-9B
Qwen3.5-9B is a native multimodal large language model from the Qwen team with 9B parameters. As a lightweight dense model in the Qwen3.5 series, it features an efficient hybrid architecture combining Gated Delta Networks with Gated Attention, natively supporting a 262K context length extensible up to ~1M tokens. The model achieves unified vision-language capabilities through early fusion training, supporting text, image, and video understanding. It defaults to thinking mode, supports tool calling, and covers 201 languages and dialects...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-VL-32B-Instruct
Qwen3-VLは、Qwen3シリーズのVision-Languageモデルであり、さまざまなVision-Language(VL)ベンチマークで最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成しています。このModelは、メガピクセルレベルまでの高解像度Image入力をサポートし、一般的な視覚理解、多言語OCR、細かな視覚的グラウンディング、視覚的対話における強力な機能を備えています。Qwen3シリーズの一部として、強力な言語基盤を継承しており、複雑な指示を理解し実行することができます。...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-VL-32B-Thinking
Qwen3-VL-Thinkingは、複雑な視覚的推論タスクのために特別に最適化されたQwen3-VLシリーズのバージョンです。これは"Thinking Mode"を取り入れており、最終的な答えを出す前に詳細な中間推論ステップ（Chain-of-Thought）を生成できます。この設計は、マルチステップの論理、計画、および詳細な分析を必要とする視覚質問応答（VQA）やその他のビジョン-言語タスクにおいて、モデルのパフォーマンスを大幅に向上させます。...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-VL-8B-Instruct
Qwen3-VL-8B-InstructはQwen3シリーズのVision-Imageモデルであり、一般的な視覚理解、視覚中心の対話、画像における多言語Text認識において強力な能力を示しています。...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Qwen3-VLシリーズは、優れたTextの理解と生成、より深い視覚的知覚と推論、拡張されたコンテキスト長、強化された空間およびVideoダイナミクスの理解、より強力なエージェント相互作用の機能を提供します。エッジからクラウドまでスケールするDenseおよびMoEアーキテクチャで利用可能で、指示と推論が強化されたThinkingエディションが含まれています。...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Qwen3-VLシリーズは、優れたTextの理解と生成、より深い視覚的知覚と推論、拡張されたコンテキスト長、強化された空間およびVideoダイナミクスの理解、より強力なエージェント相互作用の機能を提供します。エッジからクラウドまでスケールするDenseおよびMoEアーキテクチャで利用可能で、指示と推論が強化されたThinkingエディションが含まれています。...
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Qwen
Image-to-Video
Wan2.2-I2V-A14B
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Qwen
Text-to-Video
Wan2.2-T2V-A14B
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Qwen
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Qwen
Text-to-Image
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Qwen
Text Generation
Qwen3-Coder-480B-A35B
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct is the most agentic code model released by Alibaba to date. It is a Mixture-of-Experts (MoE) model with 480 billion total parameters and 35 billion activated parameters, balancing efficiency and performance. The model natively supports a 256K (approximately 262,144) token context length, which can be extended up to 1 million tokens using extrapolation methods like YaRN, enabling it to handle repository-scale codebases and complex programming tasks. Qwen3-Coder is specifically designed for agentic coding workflows, where it not only generates code but also autonomously interacts with developer tools and environments to solve complex problems. It has achieved state-of-the-art results among open models on various coding and agentic benchmarks, with performance comparable to leading models like Claude Sonnet 4. Alongside the model, Alibaba has also open-sourced Qwen Code, a command-line tool designed to fully unleash its powerful agentic coding capabilities...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instructは、AlibabaのQwenチームによって開発されたQwen3シリーズのコードModelです。洗練され最適化されたModelとして、強化されたコーディング機能に焦点を当てつつ、印象的なパフォーマンスと効率を維持しています。Agentic Coding、Agentic Browser-Use、その他の基礎的なコーディングタスクのような複雑なタスクにおいて、オープンソースのModel間で顕著なパフォーマンスの優位性を示しています。このModelは、256K tokenという長いコンテキストをネイティブにサポートしており、1M tokenまで拡張可能で、リポジトリ規模の理解と処理をより良くします。さらに、Qwen CodeやCLINEのようなプラットフォームのための強力なエージェンティックコーディングのサポートを提供し、特別に設計された関数呼び出しフォーマットを備えています。...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507はQwen3-30B-A3B無考モードの更新版です。それは30.5億の総パラメータと3.3億の活性化パラメータを持つエキスパートの組合せ（MoE）モデルです。このバージョンは、指示の遵守、論理的推論、Text理解、数学、科学、コーディング、ツールの使用などの一般的な能力の顕著な改善を含む重要な強化を特徴としています。また、多言語にわたる長い知識のカバー率における大幅な向上を示し、主観的でオープンエンドなタスクにおいてユーザーの好みとの整合性が著しく向上し、より役立つ応答と高品質なText生成を可能にします。さらに、256Kまでの長いコンテキスト理解能力が強化されました。このModelは無考モードのみをサポートし、Outputに`<think></think>`ブロックを生成しません。...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-32B
Qwen3-32Bは、Qwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、32.8Bのパラメーターを備えています。このモデルは、シームレスな切り替えを特長とし、複雑な論理的推論、数学、コーディングに対応する考えるモードと、効率的で汎用的な対話を行う非考えるモードを切り替えます。これは、数理、コード生成、常識的な論理推論において、以前のQwQやQwen2.5指示モデルを超える大幅に強化された推論能力を示しています。そのため、創造的な文章作成、ロールプレイング、マルチターンの対話において人間の好みとの整合性に優れています。さらに、強力な多言語の指示追従と翻訳能力を備え、100以上の言語と方言に対応しています。...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-14B
Qwen3-14Bは、Qwenシリーズの最新の大型言語Modelで、14.8Bのパラメーターを持っています。このModelは、複雑な論理的推論、数学、コーディングの場合は思考モード、効率的で汎用的な対話のためには非思考モードの間でシームレスに切り替えることを独自にサポートします。それは数学、コード生成、常識的な論理推論において以前のQwQおよびQwen2.5指示Modelsを超える、著しく強化された推論能力を示しています。このModelは、創造的な執筆、ロールプレイ、マルチターン対話のための人間の好みの調整においても優れています。さらに、100以上の言語と方言を強力な多言語指示と翻訳能力でサポートします。...
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Qwen
Text Generation
Qwen3-8B
Qwen3-8BはQwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、8.2Bのパラメータを持っています。このModelは、複雑な論理的推論、数学、コーディングに適した思考モードと、効率的な汎用対話に適した非思考モードの間でシームレスに切り替えることができるユニークな機能を持っています。それは、前のQwQやQwen2.5の指示モデルを超えた数学、コード生成、および常識的論理推論において、顕著に強化された推論能力を示しています。このModelは、創作、役割演技、マルチターン対話における人間の好みの調整に優れています。さらに、強力な多言語指示追従および翻訳能力を持ち、100以上の言語と方言をサポートしています...
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Qwen
Reranker
Qwen3-Reranker-8B
Qwen3-Reranker-8Bは、Qwen3シリーズからの80億パラメータのText再ランク付けModelです。クエリへの関連性に基づいてドキュメントを正確に再順序付けすることによって、検索結果の品質を改善し、改善するように設計されています。強力なQwen3基盤モデルをベースに構築されており、32kのコンテキスト長で長いTextを理解し、100以上の言語をサポートします。Qwen3-Reranker-8B Modelは、さまざまなTextおよびコード検索シナリオで最先端のパフォーマンスを提供する柔軟なシリーズの一部です。...
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Qwen
Embedding
Qwen3-Embedding-8B
Qwen3-Embedding-8Bは、Qwen3 Embeddingシリーズの最新のプロプライエタリModelであり、特にText Embeddingおよびランキングタスク用に設計されています。この8BパラメータModelは、Qwen3シリーズの密な基盤Modelの上に構築されており、最大32Kのコンテキスト長をサポートし、最大4096の次元でEmbeddingを生成できます。このModelは、100を超える言語をサポートする優れた多言語機能を継承しており、長文理解と推論スキルを備えています。2025年6月5日時点ではMTEB多言語リーダーボードで第1位（スコア70.58）にランクされ、テキスト検索、コード検索、Text分類、クラスタリング、bitextマイニングなど、さまざまなタスクで最先端のパフォーマンスを示しています。このModelは、特定のタスクやシナリオでのパフォーマンスを向上させるために、柔軟なベクター次元（32から4096）と指示に応じた機能を提供します。...
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Qwen
Embedding
Qwen3-Embedding-4B
Qwen3-Embedding-4Bは、Qwen3 Embeddingシリーズ最新の独自Modelで、特にText Embeddingおよびランキングタスク用に設計されています。この4BパラメータModelは、Qwen3シリーズの密集した基礎Modelを基にしており、最大32Kのコンテキスト長をサポートし、最大2560の次元でEmbeddingを生成できます。このModelは、100を超える言語に対応した卓越した多言語機能を継承しており、長文理解と推論スキルを備えています。それは、MTEB多言語リーダーボードで優れた業績（スコア69.45）を達成し、テキスト検索、コード検索、Text分類、クラスタリング、およびバイテキストマイニングを含むさまざまなタスクで優れた結果を示しています。このModelは、特定のタスクやシナリオでのパフォーマンスを向上させるために、柔軟なベクトル次元（32から2560）と命令対応機能を提供し、効率性と効果性の間で最適なバランスを提供します。...
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Qwen
Reranker
Qwen3-Reranker-0.6B
Qwen3-Reranker-0.6BはQwen3シリーズからのText再ランキングModelです。これは特定のクエリに対する関連性に基づいてドキュメントを再注文することにより、初期取得システムの結果を洗練するために特別に設計されています。0.6Bパラメータと32kのコンテキスト長を持つこのModelは、Qwen3の基盤の強力な多言語（100以上の言語をサポート）、長文理解、および推論能力を活用しています。評価結果は、Qwen3-Reranker-0.6BがMTEB-R、CMTEB-R、およびMLDRを含む様々なText取得ベンチマークで強力なパフォーマンスを達成することを示しています。...
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Qwen
Embedding
Qwen3-Embedding-0.6B
Qwen3-Embedding-0.6Bは、Qwen3 Embeddingシリーズ内の最新の独自モデルであり、特にテキストEmbeddingおよびランキングタスク用に設計されています。Qwen3シリーズの密集した基盤モデルの上に構築されたこの0.6Bパラメータモデルは、32Kまでのコンテキスト長をサポートし、最大1024の次元でEmbeddingを生成できます。このModelは、100以上の言語をサポートする優れた多言語機能を引き継ぎ、長文理解と推論能力を備えています。MTEB多言語リーダーボードで強力なパフォーマンスを発揮し（スコア64.33）、テキスト検索、コード検索、テキスト分類、クラスタリング、およびバイテキストマイニングを含むさまざまなタスクで優れた結果を示しています。このModelは、柔軟なベクトル次元（32から1024）と特定のタスクおよびシナリオでのパフォーマンス向上のための指示対応能力を提供し、効率と効果の両方を優先するアプリケーションにとって理想的な選択肢となります。...
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Qwen
Text Generation
Qwen2.5-72B-Instruct
Qwen2.5-72B-Instructは、Alibaba Cloudがリリースした最新の大規模言語モデルシリーズの1つです。この72B Modelは、コーディングや数学などの分野で大幅な改善を示しています。この Modelは中国語や英語を含む29以上の言語をサポートし、多言語対応を提供します。指示の理解、構造化データの理解、特にJSON形式の構造化 Outputの生成において顕著な向上を示しています。...
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Qwen
Text Generation
Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2.5-7B-Instructは、Alibaba Cloudからリリースされた最新の大規模言語モデルシリーズの一つです。この7B Modelは、コーディングや数学などの分野で重要な改善を示しています。また、このModelは中国語、英語を含む29以上の言語をカバーする多言語サポートを提供します。このModelは、命令の遵守、構造化データの理解、特にJSONのような構造化されたOutputの生成において顕著な強化を示しています。...
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