Qwen3.5-397B-A17Bはopen-sourceですか？

はい、Apache 2.0ライセンスの下でopen-weightモデルとして公開されており、商用利用やプライベート環境でのホスティングが可能です。

「17B active parameters」とはどういう意味ですか？

Mixture-of-Expertsアーキテクチャを採用しており、各tokenの処理に397Bのパラメータのうち17Bのみを使用するため、計算リソースの要求を劇的に削減しています。

Qwen3.5-Plus APIの料金はいくらですか？

入力100万tokenあたり0.40ドル、出力100万tokenあたり2.40ドルとなっており、現在利用可能な最もコスト効率の高いfrontier modelの一つです。

動画ファイルを処理できますか？

はい、このモデルは最大100万tokenのcontextをネイティブに処理でき、これは約120分の動画に相当します。

function callingをサポートしていますか？

はい、Web検索、コード解釈、カスタムfunction callingなど、ツール利用を強力にサポートしています。

ハードウェア要件はどのくらいですか？

合計397Bのパラメータがあるため、16-bit精度でモデルを実行するには800GB以上のVRAMが必要となり、通常はマルチGPUサーバーラックが必要です。

reasoningタスクにはどのように対応していますか？

Qwen3.5は非同期のRLフレームワークを使用してchain-of-thoughtによるreasoningをサポートしており、APIパラメータの'enable_thinking'などで切り替え可能です。

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17Bは、Alibabaによるflagship open-weight MoEモデルです。ネイティブなmultimodal reasoning、1Mのcontext window、19倍のデコード・スループットを誇ります...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning

alibabaQwen3.52026年2月16日

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。

高効率なMixture of Experts

Qwen3.5-397B-A17Bは、Gated Delta Networksによる線形attentionと疎なMixture-of-Experts (MoE)を融合した革新的なハイブリッドアーキテクチャを採用するflagshipネイティブmultimodal modelです。合計3970億のパラメータを持ちますが、疎な設計によりforward passあたり170億のパラメータしかアクティブにならず、広範なreasoning能力を損なうことなく並外れた推論効率と速度を達成しています。言語と視覚の両方のタスクに最適化されており、25万tokenの巨大な語彙をサポートし、201以上の言語や方言に対応しています。

ネイティブなmultimodalエージェントワークフロー

このモデルは、ネイティブなmultimodalエージェントとして優れており、最大100万tokenのcontext（約2時間の動画に相当）を処理できます。複雑な論理reasoningのための専用のThinking Modeを導入しており、Web開発、GUI操作、現実世界の空間インテリジェンスなど、agenticなワークフローに標準対応しています。FP8のエンドツーエンド学習と、学習・推論の分離フレームワークをサポートしており、エンタープライズグレードのAIアプリケーションにとって最も拡張性と効率性の高いモデルの一つです。

グローバルアクセスのためのOpen Weights

Apache 2.0ライセンスの下でリリースされたこのモデルは、これまでプロプライエタリなシステムに限定されていたfrontier levelの能力をオープンソースコミュニティに提供します。巨大なパラメータ数と実用的なデプロイメントの間のギャップを埋め、組織が密な400Bモデルよりも大幅に低い計算オーバーヘッドで、プライベートインフラ上で最先端のreasoningタスクを実行できるようにします。

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。

長時間の動画分析

最大2時間の動画コンテンツを分析し、論理の抽出、映像からのコードのリバースエンジニアリング、あるいは構造化された要約の生成を行います。

博士レベルのSTEM研究

適応型ディープ・シンキング・モードを使用して、大学院レベルの科学の質問や数学オリンピックレベルの問題を解きます。

自律的なGUIエージェント

スマートフォンやPC上の操作を自動化し、オフィスワークフローの処理やアプリ間のモバイルナビゲーションを行います。

視覚的ソフトウェアエンジニアリング

自然言語の指示やUIスケッチを機能的なフロントエンドコードに変換する「vibe coding」を実行します。

ドキュメントインテリジェンス

複雑な文書、チャート、手書きのスケッチを処理し、構造化データの抽出やレイアウトのリバースエンジニアリングを行います。

空間AIアプリケーション

自動運転のシーン分析やロボットのナビゲーションといったembodied AIタスクのために、ピクセルレベルの関係性を理解します。

強み

制限

優れた動画サポート: 100万tokenをサポートしており、agenticなタスクやコーディングタスクのために最大120分の動画をネイティブに処理可能です。

大規模なハードウェアの壁: フルデプロイには、非圧縮の16-bit精度で800GB以上のVRAMを備えたサーバーグレードのGPUラックが必要です。

MoEによる推論効率: 合計397B/アクティブ17Bのアーキテクチャにより、以前の密な（dense）flagship modelと比較して19倍のデコード・スループットを実現しています。

HLE知識のギャップ: 科学や数学での高得点にもかかわらず、Humanity's Last Exam (HLE) では28.7%にとどまっており、絶対的な専門知識におけるギャップを示しています。

最先端のreasoning: AIMEで91.3%、GPQAで88.4%を達成し、博士レベルの科学や数学においてトップクラスのclosed-source modelに匹敵します。

ツールへの過信: 自律エージェントのシナリオでは、モデルが時折ツール出力をハルシネーションしたり、内部予測を優先して結果を無視したりすることがあります。

Apache 2.0のOpen Weights: frontier modelレベルの知能をopen weightsの自由度で提供し、プライベートなオンプレミス環境へのデプロイを可能にします。

ターミナルタスクのパフォーマンス: Terminal-Bench 2.0では52.5%のスコアとなり、複雑なコマンドライン操作タスクにおいて競合他社に遅れをとっています。

APIクイックスタート

alibaba/qwen3.5-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: 'qwen3.5-plus',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze the logic of this MoE architecture.' }],
    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は実質的にGPT-5クラスのモデルですが、open-weightです。DeltaNetアーキテクチャがMoEのlatency問題を完全に解決しています。”

— u/DeepLearningLover

“Qwen3.5のネイティブなmultimodal reasoningは驚異的です。1Mのcontextと動画分析は、エージェントのワークフローを変えるでしょう。”

— @AiDevDaily

twitter

“感度が高い層でBF16を維持しつつ、FP8でエンドツーエンドの学習を行うという決定は、安定性最適化のマスタークラスと言えます。”

— cold_fusion

hackernews

“複雑なmultimodalなエージェントタスクで、Gemini 1.5 Proを実際に打ち負かすopen modelを初めて見ました。”

— AI Revolution

youtube

“Qwen3-Maxに対する19倍のデコード・スループット向上により、本番環境レベルのエージェントにとって実行可能な選択肢となりました。”

— u/ModelTester2026

“4-bit量子化をどれほど上手く処理できるかには驚かされました。デュアルA100構成で、ほぼ全てのreasoning能力を維持しています。”

— @GlobalTechReview

twitter

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

“3970億パラメータのモデルですが、アクティブなパラメータは170億です。”

“256Kでデコードする場合、このモデルはQwen 3 Maxより19倍高速です。”

“ネイティブな視覚言語reasoningが、エージェントワークフローにおいて他との差別化要因になっています。”

“標準的な数学ベンチマークでは、ほとんどのclosed modelを打ち負かしています。”

“ローカルで動かすのは困難ですが、量子化版はハイエンドMacであれば実用的です。”

“3970億パラメータ、アクティブ170億。ネイティブにmultimodalです。”

“現在、おそらく最高のopen-source multimodal modelでしょう。”

“2時間の動画をネイティブに処理できる能力は、非常に大きなアドバンテージです。”

“この論理スコアを見てください、GPT-4oレベルに安定して到達しています。”

“Apacheライセンスにより、企業データのプライバシー保護において非常に魅力的です。”

“OCRでの構造化抽出です。乱雑なPDFがあっても、それをクリーンなJSONに変換する必要があります。このモデルはその点で優れています。”

“4000億パラメータの巨人の知能を得ながら、170億パラメータの計算コストで済むのです。”

“以前のバージョンよりも長時間のcontext取得を上手く処理できます。”

“ツール使用の統合は後付けではなく、基本トレーニングに組み込まれています。”

“Thinkingモードにより、出力前に自身の論理を修正できます。”

プロンプト以上のもの

ワークフローを強化する AI自動化

AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

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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

APIコールに 'enable_thinking: true' パラメータを渡すことで、数学、コーディング、複雑な論理パズルのための深いreasoningを有効にできます。

Fast Modeの活用

単純なクエリには 'Fast' モードを使用することで、不要な内部思考フェーズのtokenを消費することなく、即座に回答を得られます。

動画プロンプトの最適化

動画を分析する際は、フレームごとの分析よりも最終的な動的な結果に焦点を当てるようモデルにプロンプトを送ることで、時間的コヒーレンスが向上します。

量子化（Quantization）の活用

十分なVRAM（200GB以上）がある場合は、4-bitまたは8-bitの量子化（GGUF/EXL2）を使用して、コンシューマー向けハードウェアでモデルを実行できます。

お客様の声

ユーザーの声

ワークフローを変革した何千人もの満足したユーザーに加わりましょう

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.