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Qwen3-4B-Instruct-2507とQwen3-4B-Thinking-2507の新機能：256KコンテキストのよりスマートなAIモデル

Ashley Innocent

Ashley Innocent

7 8月 2025

Qwen3-4B-Instruct-2507とQwen3-4B-Thinking-2507の新機能：256KコンテキストのよりスマートなAIモデル

Alibaba CloudのQwenチームは、大規模言語モデル（LLM）のラインナップに、Qwen3-4B-Instruct-2507とQwen3-4B-Thinking-2507という2つの強力なモデルを追加しました。これらのモデルは、推論、指示の理解、長文コンテキスト理解において大幅な進歩をもたらし、256Kトークンのコンテキスト長をネイティブでサポートしています。開発者、研究者、AI愛好家向けに設計されており、コーディングから複雑な問題解決まで、幅広いタスクに対応する堅牢な機能を提供します。さらに、無料のAPI管理プラットフォームであるApidogのようなツールは、これらのモデルのテストとアプリケーションへの統合を効率化できます。

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Apidogを無料でダウンロードして、APIワークフローを簡素化し、Qwenの最新モデルでの体験を向上させましょう。この記事では、これらのモデルの技術仕様、主要な機能強化、および実用的なアプリケーションを探り、その可能性を活用するための包括的なガイドを提供します。
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Qwen3-4Bモデルの理解

Qwen3シリーズは、Alibaba Cloudの大規模言語モデルファミリーにおける最新の進化を表しており、Qwen2.5シリーズの後継です。具体的には、Qwen3-4B-Instruct-2507とQwen3-4B-Thinking-2507は、異なるユースケース向けに調整されています。前者は汎用的な対話と指示の理解に優れ、後者は複雑な推論タスクに最適化されています。どちらのモデルも262,144トークンのネイティブコンテキスト長をサポートしており、広範なデータセット、長文ドキュメント、または複数ターンの会話を容易に処理できます。さらに、Hugging Face Transformersのようなフレームワークや、Apidogのようなデプロイツールとの互換性により、ローカルおよびクラウドベースのアプリケーションの両方でアクセス可能です。

Qwen3-4B-Instruct-2507: 効率性への最適化

Qwen3-4B-Instruct-2507モデルは、非思考モードで動作し、汎用タスク向けの効率的で高品質な応答に焦点を当てています。このモデルは、指示の理解、論理的推論、テキスト理解、および多言語機能を強化するためにファインチューニングされています。特筆すべきは、<think></think>ブロックを生成しないため、段階的な推論よりも迅速で直接的な回答が求められるシナリオに最適です。

主な機能強化は以下の通りです。

このモデルをAPIに統合する開発者向けに、ApidogはAPIエンドポイントをテストおよび管理するための使いやすいインターフェースを提供し、シームレスなデプロイを保証します。この効率性により、Qwen3-4B-Instruct-2507は、迅速で正確な応答を必要とするアプリケーションにとって最適な選択肢となります。

Qwen3-4B-Thinking-2507: 深い推論のために構築

対照的に、Qwen3-4B-Thinking-2507は、論理的な問題解決、数学、学術的なベンチマークなど、集中的な推論を必要とするタスク向けに設計されています。このモデルは思考モードでのみ動作し、複雑な問題を分解するために思考連鎖（CoT）プロセスを自動的に組み込みます。デフォルトのチャットテンプレートが思考動作を埋め込んでいるため、その出力には開始<think>タグなしで終了</think>タグが含まれる場合があります。

主な機能強化は以下の通りです。

推論集約型アプリケーションに取り組む開発者向けに、ApidogはAPIテストを容易にし、モデルの出力が期待される結果と一致することを保証します。このモデルは、特に研究環境や複雑な問題解決シナリオに適しています。

技術仕様とアーキテクチャ

Qwen3-4BモデルはどちらもQwen3ファミリーの一部であり、密結合（Dense）およびエキスパート混合（MoE）アーキテクチャを含みます。4Bという名称は、40億のパラメータを指し、計算効率とパフォーマンスのバランスを取っています。その結果、これらのモデルは、Qwen3-235B-A22Bのような大規模なモデルとは異なり、消費者向けハードウェアでアクセス可能です。

アーキテクチャのハイライト

ハードウェア要件

これらのモデルを効率的に実行するには、以下を考慮してください。

これらのモデルをデプロイする開発者向けに、ApidogはAPIパフォーマンスを監視およびテストするツールを提供することでプロセスを簡素化し、推論フレームワークとの効率的な統合を保証します。

Hugging FaceおよびModelScopeとの統合

Qwen3-4BモデルはHugging FaceとModelScopeの両方で利用可能であり、開発者に柔軟性を提供します。以下に、Hugging Face TransformersでQwen3-4B-Instruct-2507を使用する方法を示すコードスニペットを提供します。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")
prompt = "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."messages = [{"role": "user", "content": prompt}]text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=16384)output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()content = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)print("Generated Code:\n", content)

Qwen3-4B-Thinking-2507の場合、思考コンテンツを処理するために追加の解析が必要です。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")
prompt = "Solve the equation 2x^2 + 3x - 5 = 0."messages = [{"role": "user", "content": prompt}]text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=32768)output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
try:index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)  #  tokenexcept ValueError:index = 0thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")print("Thinking Process:\n", thinking_content)print("Solution:\n", content)

これらのスニペットは、QwenモデルをPythonワークフローに簡単に統合できることを示しています。APIベースのデプロイメントの場合、Apidogはこれらのエンドポイントをテストし、信頼性の高いパフォーマンスを保証するのに役立ちます。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

Qwen3-4Bモデルのパフォーマンスを最大化するために、以下の推奨事項を考慮してください。

Qwen3-4B-Instruct-2507とQwen3-4B-Thinking-2507の比較

両モデルは同じ40億パラメータのアーキテクチャを共有していますが、その設計思想は異なります。

開発者は、/thinkと/no_thinkプロンプトを使用してモードを切り替えることができ、タスク要件に基づいて柔軟性を持たせることができます。Apidogは、API駆動型アプリケーションでのこれらのモード切り替えのテストを支援できます。

コミュニティとエコシステムのサポート

Qwen3-4Bモデルは、Hugging Face、ModelScope、およびOllama、LMStudio、llama.cppのようなツールからのサポートを受けて、堅牢なエコシステムから恩恵を受けています。Apache 2.0ライセンスの下でのこれらのモデルのオープンソースの性質は、コミュニティの貢献とファインチューニングを奨励しています。例えば、UnslothはVRAMを70%削減して2倍高速なファインチューニングを可能にするツールを提供しており、これらのモデルをより幅広いユーザーが利用できるようにしています。

結論

Qwen3-4B-Instruct-2507およびQwen3-4B-Thinking-2507モデルは、Alibaba CloudのQwenシリーズにおける大きな飛躍を示しており、指示の理解、推論、長文コンテキスト処理において比類のない機能を提供します。256Kトークンのコンテキスト長、多言語サポート、およびApidogのようなツールとの互換性により、これらのモデルは開発者がインテリジェントでスケーラブルなアプリケーションを構築することを可能にします。コードの生成、方程式の解決、多言語チャットボットの作成など、これらのモデルは優れたパフォーマンスを発揮します。今日からその可能性を探り始め、Apidogを使用してAPI統合を効率化し、シームレスな開発体験を実現しましょう。

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