Alibaba Qwen、Qwen3.5-397B-A17Bを公開:Qwen3.5シリーズ初のオープンウェイトマルチモーダルモデル
AlibabaのQwenチームは、Qwen3.5シリーズ初のオープンウェイトモデルであるQwen3.5-397B-A17Bをリリースしました。このモデルはネイティブマルチモーダル機能を備え、201言語に対応しています。Qwen3-Max比で8.6倍〜19.0倍の高速デコーディングスループットを達成しています。
AlibabaのQwen AIチームは、Qwen3.5シリーズ初のオープンウェイトモデルであるQwen3.5-397B-A17Bのリリースを発表しました。このネイティブマルチモーダルモデルは、現実世界のエージェントアプリケーション向けに設計されており、視覚と言語などのモダリティをシームレスにサポートします。
同モデルは、先進的なアーキテクチャを活用しており、ハイブリッド線形アテンションとスパースMixture of Experts(MoE)を組み合わせ、大規模な強化学習(RL)環境スケーリングを施しています。これらの革新により、複雑なタスクで優れた性能を発揮します。特に、Qwen3-Max比で8.6倍〜19.0倍の高いデコーディングスループットを実現し、高効率なデプロイを可能にしています。
201言語および方言に対応した多言語機能により、世界中のユーザーを対象としています。Apache 2.0ライセンスで公開されており、商用および研究用途での幅広い活用が可能です。
開発者はGitHub、Hugging Face、ModelScope、Alibaba CloudのModelStudio APIなどの複数プラットフォームからモデルにアクセスできます。Qwen Code専用のリポジトリではコーディング支援ツールを提供。公式ブログでは、環境スケーリング別の平均ランキング、エフィシェンシーメトリクス、インフラの洞察を含むベンチマークを詳述しています。
デモンストレーションでは、実用的シナリオでの優位性を示しています。例として、カーゲームの生成、完全なウェブサイトの構築、Stardew Valley風のシングルファイルHTML/JSファーミングシミュレーションゲームの作成、コード問題の解決とプルリクエストの提出などが挙げられます。パフォーマンスチャートは、言語モデル(LM)、ビジョン言語モデル(VLM)、ベースモデル評価で優れた結果を示しています。
nimなどのプラットフォームで無料ビルドとNeMoレシピによるファインチューニングのデイゼロサポートを提供し、開発者が即座にQwen3.5-397B-A17Bをプロジェクトに統合できるようにしています。
重要ポイント
- Qwen3.5シリーズ初のオープンウェイトモデル
- ネイティブマルチモーダル
- 現実世界のエージェント向け訓練
- ハイブリッド線形アテンション + スパースMoE
- 大規模RL環境スケーリング
- Qwen3-Max比8.6倍〜19.0倍のデコーディングスループット
- 201言語および方言
- Apache 2.0ライセンス
