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Qwen2-57B-A14B（キュウェンツーゴジュウナナビーエーイチヨンビー）
Alibaba CloudのQwen2シリーズにおけるMoEバリアント。57B総パラメータのうち14Bをアクティブ化し、多言語対応（29言語）と日本語処理に優れる中規模MoEモデル。
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2026/6/7 更新
関連タグ
Qwen
Alibaba
MoE
多言語
日本語LLM
オープンソース
Qwen2-57B-A14B とは
Qwen2-57B-A14B は、Alibaba Cloud が 2024 年 6 月にリリースした Qwen2（通義千問 2）シリーズの Mixture-of-Experts バリアントです。モデル名の「57B-A14B」は「総パラメータ 57B・アクティブパラメータ 14B」を意味し、Dense モデルの 72B 版より少ない計算量で高性能を実現します。
アーキテクチャ
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 総パラメータ | 57.4B |
| アクティブパラメータ | 14.3B |
| エキスパート構成 | 64 エキスパート（各トークンで 8 選択） |
| コンテキスト長 | 65,536 トークン |
| 対応言語 | 29 言語 |
| ライセンス | Qwen License（商用可） |
エキスパート設計
Qwen2-57B-A14B は 64 エキスパートから各トークンごとに 8 エキスパートを選択するトップ K ゲーティングを採用:
- 総パラメータの 25% のみを推論時に使用
- エキスパートが特定の言語・ドメインに専門化
- 多言語タスクでの性能向上に貢献
多言語対応
29 言語への対応は Qwen2 シリーズ最大の特長の一つです:
- アジア系言語: 中国語（簡体・繁体）、日本語、韓国語、ベトナム語、タイ語
- 欧州系言語: 英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、イタリア語など
- その他: アラビア語、ヒンディー語など
日本語性能は特に高く、MT-Bench Japanese での評価でオープンソース LLM 上位に位置します。
性能
| ベンチマーク | Qwen2-57B-A14B | Qwen2-7B | Mistral-7B |
|---|---|---|---|
| MMLU | 75.4% | 70.5% | 64.2% |
| HumanEval | 79.9% | 79.9% | 29.3% |
| GSM8K | 79.6% | 85.7% | 57.5% |
利用方法
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct",
device_map="auto",
torch_dtype="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct")
text = "日本語でMoEモデルの仕組みを説明してください。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
必要な VRAM はフル精度で約 120GB（4bit 量子化で約 30GB）です。
まとめ
Qwen2-57B-A14B は多言語対応・高コスト効率・オープンソースの三点で際立つ MoE モデルです。日本語を含む多言語アプリケーション構築において、大型 Dense モデルと同等の品質をより低いハードウェアコストで実現できる選択肢として注目されています。