AI・機械学習
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Qwen 3(クウェンスリー)
Alibaba DAMO Academy が 2025 年に公開した Qwen シリーズ LLM の第 3 世代。コーディング、多言語、長文処理を強化し、オープンソース LLM の最高峰の一角を占める。
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2026/4/25 更新
関連タグ
LLM
Alibaba
オープンソース
中国
Qwen 3
概要
Qwen 3 は、Alibaba(アリババ)の DAMO Academy が 2025 年に公開した Qwen シリーズの第 3 世代大規模言語モデルです。Qwen 2、Qwen 2.5 の後継として、コーディング能力、多言語対応(特に中国語と英語)、長文処理、マルチモーダル機能を大幅に強化しました。Llama 4、DeepSeek V3 と並ぶ、オープンソース LLM の最高峰の一角を占めています。
ラインナップ
Qwen 3 Base / Instruct
- 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B
- Instruct: 指示応答、対話特化
- Base: ファインチューニング向け
Qwen 3 Coder
- コーディング特化
- 480B(MoE)
- SWE-Bench で優秀
- Qwen 3 Coder 30B、Qwen 3 Coder 480B
Qwen 3 VL
- ビジョン言語モデル
- 画像・動画理解
- OCR、Chart、UI
Qwen 3 Math
- 数学特化
- MATH、GSM8K で高スコア
Qwen 3 Embedding
- 埋め込みモデル
- 多言語対応
- 8B まで
Qwen 3 Next
- 次世代実験版
- 79.7B 規模
- 新アーキテクチャ試験
主要特徴
Dual Mode(Thinking / Non-Thinking)
Qwen 3 の革新的な機能。1 つのモデルで Thinking モード(推論)と Non-Thinking モード(即応答)を切り替え可能:
# Thinking モード(複雑な推論)
messages = [{"role": "user", "content": "Solve: 2x^2 - 5x + 3 = 0 /think"}]
# Non-Thinking モード(即応答)
messages = [{"role": "user", "content": "Hello /no_think"}]
119 言語対応
- 中国語、英語: ネイティブレベル
- 日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語等: 高品質
- アラビア語、ヒンディー語等: 対応
長文コンテキスト
- Qwen 3 72B: 128K トークン
- Qwen 3 Coder 480B: 262K トークン
- YARN: 長文対応技術
Tool Use
- Function Calling
- JSON Mode
- Agent タスク対応
ベンチマーク
Qwen 3 72B
| ベンチマーク | Qwen 3 72B | Llama 4 Scout | DeepSeek V3 |
|---|---|---|---|
| MMLU | 86.1 | 85.7 | 87.1 |
| MATH | 72.3 | 68.9 | 70.4 |
| HumanEval | 85.4 | 82.3 | 82.6 |
| C-Eval(中国語) | 86.9 | 78.3 | 88.4 |
| MGSM(多言語) | 81.6 | 75.4 | 79.2 |
Qwen 3 Coder 480B
- SWE-Bench Verified: 69.6%
- オープンソース最高クラス
- GPT-5 の 80% に迫る
オープンソース
ライセンス
- Qwen License: 商用利用可
- 月間アクティブユーザー 1 億人未満: 無制限
- それ以上: Alibaba との契約必要
リリース
- Hugging Face: モデル重み公開
- ModelScope: Alibaba の AI ハブ
- GitHub: コード公開
ローカル実行
推奨 GPU(INT4 量子化)
| モデル | VRAM | 推奨 GPU |
|---|---|---|
| Qwen 3 7B | 4GB | GTX 1660 |
| Qwen 3 14B | 8GB | RTX 4060 |
| Qwen 3 32B | 20GB | RTX 4090 |
| Qwen 3 72B | 40GB | RTX 4090 × 2 |
| Qwen 3 Coder 30B | 18GB | RTX 4090 |
実行方法
# Ollama
ollama run qwen3:32b
# LM Studio(GUI)
# モデル検索で "Qwen3" を検索
# vLLM(本番)
vllm serve Qwen/Qwen3-72B-Instruct
# llama.cpp(軽量)
llama-server -m qwen3-32b.gguf
Qwen API
Alibaba Cloud(DashScope)
- グローバル利用可
- Token ベース課金
OpenAI 互換 API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_KEY",
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-72b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
日本での採用
評価点
- 日本語品質が高い
- 無料で使える
- ライセンスが寛容
採用例
- 技術記事生成
- カスタマーサポート
- 多言語対応
- オンデバイス AI
Llama 4、DeepSeek V3 との比較
| 項目 | Qwen 3 | Llama 4 | DeepSeek V3 |
|---|---|---|---|
| オープンソース | ✅ | ✅ | ✅ |
| 多言語 | 最強 | 強 | 中 |
| コーディング | 強 | 中 | 強 |
| 日本語 | 優秀 | 良 | 良 |
| ローカル実行 | 容易 | 中 | 困難(大型) |
| 商用利用 | 制限あり | 制限あり | 可 |
関連用語
- Qwen 2.5、Qwen 2
- Llama 4、DeepSeek V3
- Alibaba、DAMO Academy
- Thinking Mode
- Tool Use、Function Calling