アリババ、最新オープンソース大規模言語モデル「Qwen3」を発表

ハイブリッド推論により、AI開発の柔軟性と計算効率を両立

アリババグループは本日、オープンソース大規模言語モデル（LLM）「通義千問（Qwen）」シリーズの最新世代「Qwen3」を発表しました。本モデルは、ハイブリッド推論による高度な知的処理と、柔軟なスケーラビリティを両立し、AI開発の新たなベンチマークとなることを目指しています。

Qwen3シリーズのモデルには、6つの通常型モデル（dense model）と2つの混合専門家（以下「MoE」）モデルが含まれており、開発者がモバイルディバイス、スマートグラス、自律走行車、ロボティクスなど、多様な分野で次世代アプリケーションを構築する柔軟性を提供します。

Qwen3の全モデル（通常型モデル：0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32Bパラメータ）とMoEモデル（30B〈3Bアクティブ〉、235B〈22Bアクティブ〉）のすべてが世界中でオープンソース化され、開発者が自由に利用可能です。

思考と高速応答を使い分ける「ハイブリッド推論」

Qwen3は、アリババとして初めて「ハイブリッド推論」モデルを搭載しています。従来型LLMの機能に加え、動的かつ高度な推論能力を組み合わせたこのモデルは、数式処理やコーディング、論理的推論などの複雑なタスクに対応する「思考モード」と、高速な汎用応答を提供する「非思考モード」を状況に応じてシームレスに切り替えが可能です。

API経由でQwen３にアクセスする開発者は、最大38,000トークンまで思考時間の制御が可能となり、パフォーマンスと計算効率の最適なバランスを実現します。特に、Qwen3-235B-A22B MoEモデルは、他の最先端モデルと比較して展開コストを大幅に低減し、アリババの「誰もが高性能AIを活用できる世界」へのコミットメントを強化しています。

多言語対応、エージェント統合、推論、人間との統合性における革新

36兆トークンの巨大なデータセットで訓練されたQwen3は、推論、指示に従う能力、ツールの使用、多言語タスクにおいて、前世代のQwen2.5の2倍の規模で大幅な進歩を実現しています。

• 多言語対応：119の言語と方言に対応し、翻訳や多言語プロンプト処理で業界トップクラスの精度を実現

• 高度なエージェント統合：Model Context Protocol（MCP）およびファンクションコールに標準対応し、エージェント型タスクにおいてオープンソースモデルをリード

• 推論力の向上：数理演算、コーディング、論理推論において、Qwen2.5やQwQを上回る結果を記録

• 人間との整合性の強化：より自然な創造的な文章作成、ロールプレイ、マルチターンの自然な対話を提供し、ユーザー体験を向上

Qwen3モデルは業界の各種ベンチマークでトップクラスの結果を達成

モデルアーキテクチャの進化、トレーニングデータの増加、そして学習手法の高度化により、Qwen3モデルは、数学的推論（AIME25）、コーディング能力（LiveCodeBench）、ツールと関数呼び出し機能（BFCL）、命令調整型LLMの性能評価（Arena-Hard）などの業界ベンチマークにおいて、トップクラスの成果を達成しています。

さらに、ハイブリッド推論モデルの開発には、4段階の学習プロセスを導入しています。このプロセスには、長文の思考連鎖（Chain-of-Thought: CoT）による初期学習、推論ベースの強化学習（Reasoning-based Reinforcement Learning）、思考モードの統合、汎用強化学習（General Reinforcement Learning）が含まれます。

オープンアクセスで開発者支援とAIイノベーションを加速

Qwen3は、Hugging Face、GitHub、ModelScopeで無料公開されており、専用チャットサイト（chat.qwen.ai）でも試用可能です。また、アリババのAI開発プラットフォーム「Model Studio」経由でのAPI提供も間もなく開始予定です。本モデルはアリババの主要なAIアシスタントアプリ「Quark」にも採用されています。

Qwenシリーズはこれまでに累計3億回以上ダウンロードされており、Hugging Face上では10万件以上の派生モデルが開発されるなど、世界で最も広く採用されているオープンソースAIモデルシリーズの一つとなっています。