Qwen 3.5とは？ 中国のAI研究室は、旧正月の繁忙期に合わせて主要なリリースを行います。2026年には、Tencent、Zhipu、ByteDanceなどが最初にアップグレードを発表しました。Alibabaは、2月17日の祝日の数時間前、2月16日にQwen 3.5で反撃しました。
Qwen 3.5-397B-A17Bは、スパースMoEセットアップに3970億のパラメータを搭載しています。トークンごとに170億しかアクティブ化しないため、前世代と比較して60%低いコストで8倍高いスループットで、最先端の推論、コーディング、視覚エージェントタスクを提供します。オープンモデルはローカルで実行されます。Qwen3.5-Plusは、Alibaba Cloud Model Studioで100万トークンのコンテキストを持つホスト型推論を処理します。
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このガイドでは、Qwen 3.5のハイブリッドアーキテクチャ、ベンチマークでの優位性、および正確なAPIワークフローについて説明します。エンジニアは、これらの手順を使用してオープンウェイトを微調整するか、トラフィックをクラウドにルーティングします。
Qwen 3.5とは一体何か？
Alibaba CloudのQwenチームは、Qwen 3の直接の後継としてQwen 3.5を開発し、前世代のすべての制約に対処しました。主力オープンモデルであるQwen3.5-397B-A17Bは、スパース混合エキスパート（MoE）設計を採用しています。合計3970億のパラメータのうち、順方向パスごとにわずか170億のアクティブなエキスパートがルーティングされます。このスパースなアクティベーションにより、メモリとFLOPのごく一部で密なモデルのインテリジェンスが実現されます。
Qwen 3.5は真のネイティブなマルチモーダルモデルとして動作します。テキストのみのバックボーンに付け足されたビジョンアダプタとは異なり、Qwen 3.5は最初の事前学習段階からテキスト、画像、ビデオのトークンを融合します。アーキテクチャは、早期融合を介して画像パッチをトランスフォーマー層に直接注入し、シームレスなクロスモーダル推論を可能にします。エンジニアは、以前は個別のOCRパイプライン、レイアウトパーサー、ビジョンモデルが必要だったタスクにこれを活用します。
ホスト型Qwen3.5-Plusバリアントは、Alibaba Cloud Model Studioでデフォルトの100万トークンのコンテキストウィンドウにこの機能を拡張します。このウィンドウは、コードベース全体、数時間のビデオトランスクリプト、または500ページに及ぶ技術レポートを単一のプロンプトでサポートし、より短いコンテキストモデルを悩ませるチャンキングの問題を排除します。
言語カバー範囲は201の言語と方言に拡大し、Qwen 3と比較して69%増加しました。拡張された25万語彙は、スクリプト間のトークンを圧縮し、グローバルアプリケーションの推論コストを10～60%削減します。開発者は、Qwen 3.5をドメインコーパスで微調整し、ベースのトークナイザーが低リソース言語を効率的に処理するため、より速い収束を観測しています。
適応型推論モードは、Qwen 3.5をさらに差別化します。モデルは3つのランタイムフラグを公開しています。
enable_thinking: trueは、複雑なタスクのために思考連鎖推論をトリガーします。enable_fast: trueは、高スループットサービスのためにレイテンシを優先します。enable_auto: trueは、プロンプトの複雑さに基づいてモデルが動的に選択できるようにします。
これらの制御により、エンジニアは同じエンドポイント内で品質と速度のバランスを取り、バッチ処理とリアルタイムエージェントの両方を最適化できます。
Qwen 3.5を際立たせる主要な機能
Qwen 3.5には、デプロイの決定に直接影響する工学的ブレークスルーが組み込まれています。ハイブリッドバックボーンは、線形複雑度アテンションのためのGated Delta NetworksとスパースMoEルーティングを組み合わせています。このアーキテクチャは、Qwen3-Maxと比較して、32kコンテキストで8.6倍、256kコンテキストで19倍高速なデコードを、同一ハードウェアで達成しています。
25万の語彙は、静かな効率乗数として機能します。これは、以前のQwenモデルの15万2千の語彙よりも、漢字、数式記号、コードトークンをよりコンパクトにエンコードします。ファインチューナーは、技術データセットで15〜25%少ないトークン数を報告しており、これは大規模での測定可能なコスト削減につながります。
マルチモーダル処理は本番対応レベルに達しています。Qwen 3.5は以下を処理します。
- 1344x1344ピクセルまでの高解像度画像。
- 8 FPSの60秒ビデオクリップ。
- ピクセルパーフェクトな要素検出機能を備えたUIスクリーンショット。
エンドツーエンドでトレーニングされたビジョンエンコーダーは、MathVistaで90.3、MMMUで85.0を達成し、個別の前処理を必要とするモデルを上回っています。
Qwen 3.5のキラー機能としてエージェントインテリジェンスが浮上しています。このモデルは「視覚エージェント」タスクをネイティブに実行します。デスクトップのスクリーンショットを受け取り、UI要素を識別し、多段階のワークフローを計画し、実行可能なアクションを生成します。組み込みのツール呼び出し機能により、ウェブ検索、コード実行、外部APIオーケストレーションにこれを拡張できます。エンジニアはAPIペイロードでツールを一度定義するだけで、Qwen 3.5がループ全体を自律的に処理します。
コーディングと数学の能力は新記録を達成しました。Qwen3.5-397B-A17Bは、LiveCodeBench v6（競技プログラミングで人間レベル）で83.6点、AIME26（オリンピック数学）で91.3点を記録しています。プログラマーはこれを使用して、本番コードベースを生成、リファクタリング、デバッグし、しばしばシニアエンジニアのワークフロー全体を置き換えています。
量子化パイプラインはデプロイを実用的なものにします。FP8は計算の大部分を処理し、BF16はルーターと最終層を保護します。エンジニアは、数ヶ月前には比較可能な密なモデルでは不可能だった速度である毎秒45トークンで、8xH100 GPU上でフル397Bモデルを実行しています。
Apache 2.0ライセンスは、すべての商用障壁を取り除きます。ロイヤリティや使用制限なしに、Qwen 3.5派生モデルを微調整、蒸留、および出荷できます。
Qwen 3.5ベンチマーク：分野を席巻
ベンチマークは、Qwen 3.5への切り替えを正当化する確かな数字を提供します。このモデルは、評価されたカテゴリの80%でGPT-5.2、Claude 4.5 Opus、Gemini-3 Proを上回り、実行コストは60%低いです。
これらの結果は、20,000の並列環境での非同期RL、大規模な多言語事前学習、および早期融合ビジョン統合という3つの戦略的選択から生まれています。Hugging Face Open LLM Leaderboardでの独立した評価は、コミュニティのファインチューンがいくつかのスコアを90年代前半に押し上げていることを確認しています。
トークンあたりのコスト指標は、さらに決定的な要因です。Qwen3.5-Plusは、前世代の8倍のワークロードを60%低い費用で処理します。現在の価格設定では、100万トークンのコンテキストは概ね0.18ドルで、これは大きなコーヒーよりも安価です。
Qwen 3.5の技術アーキテクチャへの深掘り
Qwen 3.5のアーキテクチャは、効率的なスケーリングにおける見事な手本です。スパースMoEルーターは、学習済みのゲーティングネットワークを採用し、合計3970億のパラメータプールからトークンごとに正確に170億のパラメータを活性化します。この選択的活性化により、フルモデルの表現力を維持しつつ、活性化メモリを95%削減します。
Gated Delta Networksは、32kトークンを超えるシーケンスの場合、標準的なアテンションに取って代わります。線形アテンションメカニズムは一定のメモリ複雑度を維持し、OOMエラーなしに1Mのコンテキストウィンドウを可能にします。エンジニアは、同一ハードウェアで256kコンテキストにおいて19倍の高速化を測定しています。
事前学習では、異種ソースから数兆のトークンが消費されました。
- 40%の高品質なSTEMテキストとコード。
- 201の言語をカバーする30%の多言語ウェブクローリング。
- 自己蒸留によって生成された20%の合成ビジョン-テキストペア。
- シミュレートされた環境からの10%のエージェント軌跡。
早期融合により、512x512の画像あたり576個の画像トークンがトランスフォーマーのレイヤー1に直接注入されます。この設計は、空間推論ベンチマークで後期融合の代替案よりも12〜18ポイント優れています。
トレーニング後には、人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）が非同期アクタークリティック法で強化されて適用されます。このシステムは20,000の並列ロールアウト環境を実行し、多段階計画とツール使用を教えるエージェントの軌跡を生成します。これにより、BFCL-V4（72.9）とVITA-Bench（49.7）で測定可能な向上が得られます。
インフラの最適化により、すべてが加速します。FP8エンドツーエンドトレーニングは、VRAMを50%削減し、スループットを10倍向上させます。4トークンのドラフトモデルによる投機的デコーディングは、推論をさらに2.3倍高速化します。
デプロイメントのために、エンジニアは実績のあるスタックから選択します。
vLLM (本番環境に推奨)
vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
--port 8000 \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 1048576 \
--dtype auto \
--reasoning-parser qwen3 \
--enable-chunked-prefill
SGLang (研究に最適)
python -m sglang.launch_server \
--model-path Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
--port 8000 \
--tp-size 8 \
--context-length 1048576 \
--enable-multimodal
MLX-VLM (Apple Silicon)
from mlx_vlm import load, generate
model, processor = load("Qwen/Qwen3.5-397B-A17B-mlx")
output = generate(
model,
processor,
"Analyze this screenshot and suggest optimizations:",
image_path="ui.png",
max_tokens=2048
)
ファインチューニングフレームワークは、フルパラメータ、LoRA、およびQLoRAメソッドをサポートしています。Unslothは、非アクティブなエキスパートを凍結することで、MoEレイヤーでのトレーニングを2倍高速化します。Llama-Factoryは、公式のQwen3.5チャットテンプレートとシームレスに統合します。
Qwen 3.5の実用的なユースケース
Qwen 3.5は、半年前には不可能だったワークフローを可能にします。ソフトウェアチームは、リポジトリ全体を単一のプロンプトに投入し、本番環境に対応したリファクタリングを受け取ることができます。1Mのコンテキストは、途切れることなく40万行のコードを処理します。
金融アナリストは、500ページにわたるSEC提出書類をPDFでアップロードします。Qwen 3.5は、テーブルを抽出し、脚注を相互参照し、30秒以内にエグゼクティブサマリーを生成します。
医療システムは、マルチモーダル診断のためにQwen 3.5を統合しています。放射線科医はX線写真と患者の病歴をアップロードし、モデルは信頼度スコアと関連文献リンクを伴う鑑別診断を出力します。
ロボット工学の研究所では、Qwen 3.5を高レベルプランナーとして使用して、具現化されたエージェントを訓練しています。このモデルはRGB-Dカメラフィードを受け取り、アクションプリミティブを生成し、ツール呼び出しを介して低レベルコントローラーとインターフェースします。
Eコマースプラットフォームは、商品カタログ管理を自動化しています。Qwen 3.5は、サプライヤー画像を分析し、201の言語でSEO最適化された説明を生成し、視覚的類似性に基づいてクロスセルバンドルを提案します。
これらのアプリケーションはすべて、堅牢で信頼性の高いAPIアクセスという共通の基盤を持っています。
ステップバイステップ：Qwen 3.5 APIへのアクセス方法
Qwen 3.5 APIへのアクセスは、正確に4つのステップと5分未満で完了します。
ステップ1：Alibaba Cloudアカウントの作成
modelstudio.console.alibabacloud.comにアクセスし、会社のメールアドレスでサインアップします。最低遅延のために、ap-southeast-1リージョンでModel Studioをアクティブ化します。
ステップ2：APIキーの生成
コンソールで「API Keys」→「Create AccessKey」に進みます。DASHSCOPE_API_KEYをコピーし、シークレットマネージャーに保存します。
ステップ3：OpenAI互換クライアントの構成
ベースURLはhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1です。任意のOpenAI SDKを使用してください。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
ステップ4：最初の呼び出しを行う
テキストのみのリクエスト:
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{
"role": "user",
"content": "コードレビューのためにQwen 3.5を呼び出す、本番環境対応のFastAPIエンドポイントを記述してください。"
}],
temperature=0.3,
max_tokens=4096,
extra_body={"enable_thinking": True}
)
ビジョンリクエスト (Base64エンコード):
import base64
def image_to_base64(path):
with open(path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode()
image_b64 = image_to_base64("invoice.png")
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "この請求書からすべての項目を抽出し、JSON形式で返してください。"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_b64}"}}
]
}]
)
ツール呼び出しの例:
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_web",
"description": "最新情報をウェブで検索する",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"query": {"type": "string"}}
}
}
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{"role": "user", "content": "SWE-benchにおける最新のQwen 3.5ベンチマークは何ですか？"}],
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
Qwen3.5-Plusは、ストリーミング、並列ツール呼び出し、およびenable_search: trueを介したWeb検索をサポートしています。ローカルでの提供には、同じOpenAIクライアントを介してvLLMまたはSGLangエンドポイントをプロキシします。
Qwen 3.5 APIワークフローを加速するためのApidogの統合
Apidogは、Qwen 3.5 API開発を週末プロジェクトから即日デプロイメントへと変革します。Apidogを無料でダウンロードし、Alibaba Cloud Model Studioから直接公式のQwen 3.5 OpenAPI仕様をインポートしてください。
Apidogは、すべてのマルチモーダルスキーマを自動的に解析し、ビジョン入力の例のペイロードを生成し、文書化されたパラメータの100%をカバーするテストコレクションを作成します。エンジニアは、「ツール呼び出しが有効な場合、応答は有効なJSONを含まなければならない」などのアサーションを定義し、それらをライブのQwen3.5-Plusエンドポイントに対して実行します。
ビジュアルフロービルダーを使用すると、エージェントチェーンをプロトタイプ化できます。スクリーンショットのアップロード → UI要素の検出 → アクションの生成 → ツールの実行。Apidogは各ステップを記録し、cURL同等物を生成し、Postmanコレクションをエクスポートします。
パフォーマンス テストによって、実際のボトルネックが明らかになります。Apidog は、1M のコンテキスト長で 1,000 件の同時リクエストをシミュレートし、P95 遅延とトークン スループットを測定します。この結果は、バッチ サイズ、温度、思考モードに関する決定の指針となります。
ドキュメントは副産物として生成されます。Apidogは、Qwen 3.5固有の例、12言語のコードスニペット、ビジョン呼び出しの埋め込みビデオデモを備えた、美しくインタラクティブなAPIリファレンスを生成します。
チームでの共同作業はリアルタイムで行われます。スキーマへの変更はワークスペース間で即座に同期され、APIプロジェクトを頓挫させるバージョンずれを防ぎます。
Qwen 3.5にApidogを導入したエンジニアは、統合時間を数週間から数日に短縮したと報告しています。
Qwen 3.5 API最適化のための高度なテクニック
バッチ処理は価値を最大化します。nパラメータを使用して16個のリクエストを単一のAPI呼び出しにグループ化し、レスポンスを並列で処理します。
プロンプトエンジニアリングは構造化されたテンプレートに従います。
[SYSTEM]
あなたはQwen 3.5-Plus、専門のソフトウェアアーキテクトです。
[USER]
{task}
[THOUGHT]
まず、要件を分析します。
次に、コンポーネントに分解します。
最後に、実装を提供します。
[RESPONSE]
エラー処理は、ジッター付き指数バックオフを実装します。
import time
import random
def call_qwen_with_retry(prompt, max_retries=5):
for attempt in range(max_retries):
try:
response = client.chat.completions.create(...)
return response
except Exception as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
sleep_time = (2 ** attempt) * 0.5 + random.uniform(0, 1)
time.sleep(sleep_time)
RAGパイプラインは1Mコンテキストを直接活用します。500のチャンクを取得し、連結して、Qwen 3.5に要約層なしで合成させます。
GGUFを介した量子化されたローカル推論は、コストをさらに削減します。4ビットのQwen3.5-397B-A17Bは、単一のA100上で毎秒28トークンで動作します。
Apidogのモックサーバーは、CI/CD中にQwen 3.5の動作を再現し、本番環境に到達する前にスキーマの退行を捕捉します。
Qwen 3.5の一般的な落とし穴を避ける
エンジニアがキューイングの実装を忘れると、レート制限がトリガーされます。Alibabaコンソールで使用状況を追跡し、クォータの80%でソフトリミットを設定してください。
Base64文字列が20MBを超えると、Visionペイロードエラーが発生します。常に画像を1344x1344にリサイズし、JPEG品質85に圧縮してください。
コンテキストオーバーフローは静かに発生します。usage.completion_tokensを監視し、90万トークンに近づいたときに自動チャンキングを実装してください。
ツール呼び出しは、JSONスキーマがモデルの期待に違反すると失敗します。デプロイ前に、Apidogのスキーマエディタで各ツール定義を検証してください。
これらのパターンに従うエンジニアは、本番環境でのインシデントの90%を回避します。
結論
Qwen 3.5は、エンジニアがアクセス可能なAIで達成できることを再定義します。そのアーキテクチャ、ベンチマーク、およびAPIは、前例のない効率でマルチモーダルなインテリジェンスを提供します。
このガイドは、アーキテクチャの詳細な分析から本番環境対応のコードサンプルまで、完全な技術ロードマップを提供しました。今日これらのパターンを実装し、あなたのシステムが競合他社を上回るのを見てください。
優れたAIと変革的なAIの違いは、今行う小さな技術的選択にかかっています。Qwen 3.5は精度に報います。
構築を開始しましょう。
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