アリババ傘下の千問チームが、革新的な大規模言語モデル「Qwen3.5」を正式に発表し、オープンソース化しました。このモデルは、マルチモーダル理解、複雑な推論、プログラミング能力、そしてインテリジェントエージェントの応用といった中核分野で目覚ましい進歩を遂げています。特に注目すべきは、数々の性能指標において、GPT-5.2やGemini 3 Proといったクローズドソースのトップモデルをも凌駕するという点です。さらに、「Qwen3.5-Plus」バージョンでは、総パラメータ数を3970億、活性化パラメータ数を170億に抑えつつ、先代の数千億パラメータモデルを超える性能を維持。これにより、デプロイ時のメモリ使用量を60%削減し、推論効率を19倍に向上。API料金も100万トークンあたりわずか0.8元（約17円）と、Gemini-3-proの18分の1という驚異的な低価格を実現しています。この「小さい力で大きな成果を出す」Qwen3.5は、AIの新たな実用化の波をリードすること間違いなしです。
AI業界に衝撃！アリババ「Qwen3.5」の驚異的な性能
アリババの千問チームが発表した「Qwen3.5」は、AI業界に新たな旋風を巻き起こしています。その性能は、既存のトップレベルモデルをしのぐだけでなく、人間のような思考プロセスや高度な推論能力を発揮する点が特筆されます。
人間のような思考プロセスと高度な推論能力
論理推論のテストでは、Qwen3.5は非常にユニークな思考プロセスを示しました。「100メートルの距離で車を選ぶか、歩くか」という捻りのある質問に対し、モデルは「車を停める必要がある」という論理的な落とし穴を認識した上で、ユーモラスに「安全のためにゆっくり運転する」と提案しました。その思考経路は、需要分析、落とし穴の特定、回答の練り上げを含む8つのステップで構成され、さらには「この答えは間違いないはずだ」といった人間らしい自己激励さえ見られました。このような人間的な思考パターンは、コード生成タスクでも顕著です。ユーザーがギフト購入アプリの手書きスケッチをアップロードすると、モデルは中国語の要件を自動的に認識し、赤と白を基調としたシンプルで完全なHTMLコードを生成。そのページレイアウトは、スケッチと98%もの高い一致度を誇りました。
マルチモーダル理解の限界を突破
Qwen3.5は、マルチモーダル処理能力においても従来のOCR技術の限界を打ち破っています。テストでは、逆光でぼやけた写真の中から文字情報を正確に識別。ブルフェン錠や保湿クリームといった製品ブランドを判別するだけでなく、天気データと組み合わせてユーザーが自宅で休養していると推測し、「良い天気と良い気分を願っています」といった心温まるメッセージを自発的に出力しました。さらに芸術鑑賞のテストでは、ダリの『記憶の固執』を認識した後、作者の生涯や創作背景といった構造化された情報を提供するだけでなく、「溶ける時計」の象徴的意味や作品の美術史における位置づけまで深く解説。これらは、単なる情報抽出に留まらない、高度なコンテキスト理解と推論能力を示しています。
「小が大を制す」Qwen3.5を支える革新的な技術
Qwen3.5が「小さい力で大きな成果を出す（以小勝大）」を実現できたのは、その背後にある技術アーキテクチャの革新にあります。
効率化と低コストを実現する独自アーキテクチャ
千問チームが独自開発したハイブリッドアテンションメカニズムは、計算リソースを動的に配分することで、長文テキスト処理の効率を40%向上させました。また、エクストリームスパースMoE (Mixture of Experts) アーキテクチャは、実効パラメータ利用率を95%まで高め、総パラメータ数3970億という規模を保ちつつ、推論タスクに必要なパラメータ数をわずか170億に抑えることに成功しています。さらに、ネイティブマルチトークン予測技術により、モデルは連携予測能力を獲得し、コード補完のようなシナリオでは「秒速」の応答を実現。システムレベルの訓練安定性最適化は、アテンションゲートメカニズムを通じて、長文コンテキストでの情報損失問題を解決しており、この成果は過去にNeurIPS 2025のベストペーパー賞を受賞していることからもその先進性が伺えます。
開発者を加速させるインテリジェントエージェントとコード生成
Qwen3.5は、インテリジェントエージェントの応用層でも充実したツール呼び出しエコシステムを構築しています。OpenClaw環境との統合により、モデルはウェブ検索、データ整理、構造化レポート作成といったタスクを自律的に実行可能です。モバイル端末への適応も進み、主要なアプリでの自然言語制御をサポート。PC端末では、アプリケーション間のデータ連携やワークフローの自動化を実現します。Qwen3.5をベースに開発された「Qwen Code」プラットフォームは、「vibe coding」モードを導入。自然言語の指示をリアルタイムで実行可能なコードに変換し、さらに動画生成などのクリエイティブな開発能力も備えています。実測データでは、Qwen3.5は視覚空間の位置特定や長尺動画の時系列理解タスクにおいて、前世代モデル比で精度を27%向上させ、デバイスの自律操作タスク完了率も91%に達しています。
まとめ：AI実用化の未来を拓くQwen3.5
アリババが発表したQwen3.5は、その高性能と驚異的なコストパフォーマンス、そしてオープンソース戦略によって、AI技術の民主化と実用化を大きく加速させる可能性を秘めています。GPT-5.2やGemini 3 Proといった先行モデルを凌駕する性能に加え、デプロイコストの削減とAPI料金の低廉化は、特にAI開発者や企業にとって非常に魅力的な選択肢となるでしょう。人間のような思考プロセスや高度なマルチモーダル理解、そしてインテリジェントエージェントとしての応用能力は、今後のAI活用シーンを大きく広げることが期待されます。日本国内の企業や開発者にとっても、Qwen3.5のオープンソース化は、革新的なAIアプリケーションをより手軽に、より低コストで開発する新たな機会をもたらすものと予測されます。この「小が大を制す」モデルが、AIの新たな実用化の潮流をどのように変えていくのか、今後の動向に注目が集まります。
元記事: pcd
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