Qwen3.5-397Bのcontext windowのサイズはどのくらいですか？

このmodelは1,000,000 tokenの大規模なcontext windowをサポートしており、大規模なコードベースや長尺動画の処理に最適です。

Qwen3.5-397Bはopen-sourceですか？

はい、Apache 2.0ライセンスの下でopen weightsとして公開されており、ローカルホスティングやカスタマイズが可能です。

API経由でのQwen3.5の利用料金はいくらですか？

Alibaba Cloudでの価格は、100万input tokensあたり0.60ドル、100万output tokensあたり3.60ドルに設定されています。

画像や動画の入力に対応していますか？

はい、静止画および最大2時間の動画を処理できるネイティブなmultimodal modelです。

GPT-4oと比較して性能はどうですか？

Qwen3.5は、STEM分野のbenchmark、数学競技のスコア、およびvision-languageタスクにおいて、GPT-4oと同等またはそれ以上の性能を発揮します。

ローカルホスティングに必要なハードウェアは何ですか？

397Bというサイズのため、デュアルH100や256GB RAMを搭載したMac Studioなどのエンタープライズ級のハードウェアが必要です。

function callingをサポートしていますか？

はい、ツール利用に高度に最適化されており、function-callingのbenchmarkでは一貫してトップクラスにランクインしています。

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17Bは、Alibabaのflagship open-weight MoE modelです。ネイティブなmultimodal reasoning、1Mのcontext window、19倍のdecoding throughputを特徴としています。

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning

alibabaQwen2026-02-16

コンテキスト

1.0Mトークン

最大出力

8Kトークン

入力価格

$0.60/ 1M

出力価格

$3.60/ 1M

モダリティ:TextImageVideo

機能:ビジョンツールストリーミング推論

ベンチマーク

GPQA

88.4%

HLE

28.7%

MMLU

88.6%

MMLU Pro

87.8%

SimpleQA

48%

IFEval

92.6%

AIME 2025

91.3%

MATH

74.1%

GSM8k

93.7%

MGSM

92.1%

MathVista

90.3%

SWE-Bench

76.4%

HumanEval

79.3%

LiveCodeBench

83.6%

MMMU

85%

MMMU Pro

79%

ChartQA

86.5%

DocVQA

93.2%

Terminal-Bench

52.5%

ARC-AGI

12%

APIドキュメントを見る

Qwen3.5-397B-A17Bについて

Qwen3.5-397B-A17Bの機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

オープンAIにおける記念碑的な飛躍

Qwen3.5-397B-A17Bは、Alibaba CloudのAI戦略における記念碑的な飛躍を象徴しています。強力なopen-sourceの競争相手から、agentic AI時代のために設計された支配的なfrontier modelへと進化を遂げました。2026年2月16日にリリースされたQwen3.5シリーズのflagshipである本モデルは、膨大な3970億parametersのMixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャを採用しています。1トークンあたり170億parametersのみをアクティブ化することで、前身のQwen3-Maxと比較して前例のない19倍のdecoding throughput向上を実現し、世界最先端のクローズドソースモデルとの性能差を縮めています。

統合されたMultimodalのパワーハウス

本modelは、統合されたネイティブなmultimodalの強力なエンジンです。個別のvision-languageアダプターを必要とした以前のバージョンとは異なり、Qwen3.5は数兆規模のmultimodal tokensでトレーニングされたearly-fusion multimodalityを特徴としています。これにより、2時間を超える動画コンテンツの視聴とreasoning、デスクトップおよびモバイルインターフェースを横断するGUI agenticとしての動作、さらに専門的なThinking modeによる複雑なコーディングタスクの処理が可能になりました。201言語をサポートする25万語の拡張された語彙リストを備え、多言語およびmultimodalな自動化における世界最高の選択肢となっています。

Agentic AI時代のための設計

単なるチャットを超えて、Qwen3.5-397Bはtool useと自律的なワークフローに最適化されています。function-callingのbenchmarkや指示遂行能力における高いスコアは、ビジュアルソフトウェアエンジニアリングや博士レベルの研究における理想的なバックボーンとなります。Apache 2.0ライセンスの下でstate-of-the-artの性能を提供することで、Alibabaはコミュニティに対し、制約の多いクローズドソースモデルに代わる、信頼性が高く高効率な選択肢を提示しました。

Qwen3.5-397B-A17Bのユースケース

Qwen3.5-397B-A17Bを使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

自律型GUI agentic

PCやスマートフォンの複雑なインターフェースを操作し、多段階のオフィスオートメーションワークフローを完遂します。

長尺動画インテリジェンス

最大120分の連続した動画ファイルから、深い因果関係のreasoningや要約を抽出します。

Vibe Codingとプロトタイピング

UIのスケッチから直接、本番環境レベルのReactやフロントエンドロジックをシングルショットで生成します。

博士レベルの研究支援

特化した内部のchain-of-thoughtを用いたThinking modeにより、大学院レベルのSTEM問題を解決します。

多言語グローバルサポート

201言語に対応し、英語以外のスクリプトに対しても優れたtoken効率でユーザーをサポートします。

ビジュアルソフトウェアエンジニアリング

ワイヤーフレームやスクリーンショットを、レイアウトを考慮したクリーンなHTML、CSS、JavaScriptコードに変換します。

強み

制限

Inferenceの効率性: ハイブリッドMoEアーキテクチャにより、1トークンあたり17B parametersのみをアクティブ化することで、19倍のdecoding throughput向上を実現しています。

膨大なハードウェア要求: 合計397B parametersに及ぶため、量子化されていないバージョンをローカルで実行するには、ハイエンドのサーバーグレードのインフラが必要です。

ネイティブなvideo reasoning: フレーム抽出アダプターを使用することなく、最大120分の連続動画をネイティブに処理できます。

オーディオモダリティの欠如: GPT-4oやGeminiのような「omni」modelに見られる、ネイティブな音声入力および出力機能は備えていません。

トップクラスのSTEM能力: GPQAで88.4%、AIME 2025数学試験で91.3%のスコアを記録し、クローズドソースのreasoning modelに匹敵します。

HLEにおける性能差: Humanity's Last Exam (28.7%) では主要なクローズドソースmodelに遅れをとっており、ニッチな専門知識に課題があります。

Open-Weightsによるアクセシビリティ: Apache 2.0ライセンスの下、プライベートな企業導入向けにfrontier modelレベルのmultimodalインテリジェンスを提供します。

メモリフットプリント: その規模ゆえにsparsityを活用しても多大なVRAMを必要とし、一般的なコンシューマーレベルでの導入は制限されます。

APIクイックスタート

alibaba/qwen-3.5-plus

ドキュメントを見る

alibaba SDK

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'qwen-3.5-397b-instruct',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze this 2-hour video context.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

Qwen3.5-397B-A17Bについてのユーザーの声

Qwen3.5-397B-A17Bについてコミュニティがどう思っているか見てください

“Qwen3.5-397Bは、基本的にopen-sourceコミュニティによるGPT-4oへの回答です。SVG生成能力だけでも、ウェブデザインにおいて驚異的です。”

— u/LLM_Reviewer

“19倍のthroughput向上により、Qwen3.5は私がテストした同サイズのどのmodelよりも圧倒的にレスポンスが速く感じられます。”

— tech_enthusiast_99

“この規模のmodelがApache 2.0で提供されることは、ローカルAI開発やプライバシーを重視する企業にとって、まさにゲームチェンジャーです。”

— TechInnovator88

twitter

“3.5-397B modelのMoEルーティングは、前世代の2.5よりも明らかにインテリジェントになっており、論理にしっかりと従っています。”

— DistanceSolar1449

“このレベルのopen-weight modelで1Mのcontextが利用できるのは、現在のエコシステムにおいて前例がありません。”

— dev_logic

hackernews

“video reasoningは単なるフレームごとの処理ではありません。現在のvision LLMをはるかに凌駕する、真の時間的理解を感じさせます。”

— Matthew Berman (Context)

youtube

Qwen3.5-397B-A17Bについての動画

Qwen3.5-397B-A17Bについてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“ブラウザ操作のコンピテンシーでClaude 4.5 Opusを、複数のmultimodalタスクでGemini 3 Proを上回っています。”

“201の言語と方言をサポートするQwen 3 Maxよりも19倍高速であると報告されています。”

“フォトリアルな蝶の生成で見事な結果を出しました。他の多くのopen-sourceモデルよりも優れています。”

“この397B modelは、実質的にAGIの最前線で真に競争できる最初のopen-weights modelです。”

“MoEによるスケーリングがAlibabaにとって功を奏しているのは明らかで、最新のbenchmark結果がそれを証明しています。”

“このmodelはQwen Maxの能力に匹敵しながら、最大19倍のスピードアップを実現しています。”

“tokenizerの語彙数は250Kに達し、GeminiやGoogleのtokenizerに匹敵します。”

“QwenチームはFrontier Labと見なすべきです。彼らはクローズドな研究所が注力するようなタスクに果敢に挑んでいます。”

“以前のLlamaのイテレーションと比較して、非ラテン文字のtoken化がはるかに効率的です。”

“Thinking modeはlatencyを増加させますが、コーディングやreasoningにおける精度向上にはそれだけの価値があります。”

“これは統合されたvision language modelです。以前は特定のVLバリアントが必要でしたが、これはすべてが1つのmodelに含まれています。”

“video理解機能により、フレーム抽出法では見逃してしまう時間的な詳細を捉えることができます。”

“コーディングに関しては、GPT-4oと同等のレスポンスの良さを感じますが、指示に従う能力はより優れています。”

“デスクトップGUI agenticの能力は、実世界の自動化において特筆すべき機能です。”

“120分の動画をcontextを失わずに処理できるのは、分析において非常に強力です。”

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Qwen3.5-397B-A17Bのプロのヒント

Qwen3.5-397B-A17Bを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

Thinking modeの切り替え

論理的思考が必要なタスクでは、enable_thinking parametersを使用して、深い内部のreasoningパスを有効にします。

ネイティブ検索の活用

search body parameterを有効にすることで、リアルタイムのウェブデータに基づいた事実確認やPythonコードの実行が可能になります。

動画プロンプトの最適化

特定のタイムスタンプを指定することで、1M tokenのcontext windowを最も関連性の高いセグメントに集中させることができます。

リージョンエンドポイントの選択

中国本土以外のユーザーは、ネットワークlatencyを低減するためにdashscope-intlエンドポイントを使用してください。

お客様の声

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