Qwen チームは最近、最新の大規模言語モデル Qwen3 をリリースした。Qwen3 には、2 つの MoE (Mixture of Experts) モデルと、0.6B から 235B までのパラメータ・スケールを持つ 6 つの密なモデルが含まれている。フラッグシップモデルであるQwen3-235B-A22Bは、コーディング、数学、汎用機能の多くのベンチマークで優れた性能を発揮し、DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3、Gemini-2.5-Proなどのトップモデルと競合しています。
Qwen3はまた、思考モードと非思考モードを導入し、エージェントとコーディング機能を改善し、MCP（モデル制御プロトコル）をサポートしています。トレーニングパイプラインはDeepSeek R1と同様です。また、Qwen2.5-72B-Instructにも匹敵する性能を持つQwen3-4Bや、より小型のQwen3-0.6Bといった小型蒸留モデルも提供している。
すべてのモデルはApache 2.0ライセンスの下でオープンソース化されており、ユーザーはQwen Chatのウェブやアプリでそれらを体験したり、GitHub、Hugging Face、ModelScopeなどのプラットフォームでより詳細な情報を得ることができる。
- Qwen3-30B-A3Bとその訓練済みバージョンは現在、Hugging Face、ModelScope、Kaggleを含む複数のプラットフォームで利用可能です。
- SGLangとvLLMフレームワークの導入を推奨する。
- ローカルで使用する推奨ツールには、Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp、KTransformersがある。
これらのオプションにより、ユーザーは Qwen3 を研究、開発、生産環境に簡単に統合できます。
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最近リリースされたQwen 3は、235Bのパラメータを持つハイブリッドエキスパートシステム（MoE）モデルであり、起動時に22Bのパラメータのみで優れた性能を発揮する。
Qwen 3は、数多くのベンチマークテストにおいて、R1、Grok、O1といった有名モデルを凌駕する結果を出しました。これは、自然言語処理分野におけるQwenシリーズの大きな躍進を示すだけでなく、高性能と低リソース消費というQwenの利点を浮き彫りにするものです。
テクニカル・ハイライト
- 大規模モデルの効率的な運用のためのハイブリッドエキスパートシステム（MoE）アーキテクチャ。
- 22Bのアクティベーション・パラメーターは、計算資源を効果的に削減する。
さらに、Qwen 3はオープンなApache 2.0ライセンスを採用しており、開発者は自由にコードを使用、変更することができ、オープンソースコミュニティの発展と技術革新に大きく貢献しています。
このリリースは、学界と産業界の双方にとって重要であり、インテリジェント対話、テキスト生成、機械翻訳、その他の分野を含む（ただし、これらに限定されない）Qwen 3をベースとしたアプリケーションの開発を促進することが期待される。
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待望のQwen 3が先日発表され、多くのベンチマークでその性能は目を見張るものがあった。
新世代の大規模言語モデルとして、Qwen 3は自然言語処理、テキスト生成、理解において大きな進歩を遂げた。このモデルは技術的なブレークスルーを達成しただけでなく、実用的な応用においても強い可能性を示している。
クウェン 3 このリリースは広く業界の関心を集め、パートナーである Ollama 社もすぐに新モデルのサポートを提供しました。ユーザーは以下の手順でLlama IndexでQwen 3を使用することができます：
- Llama Index Ollamaプラグインをインストールしてください：
pip install llama-index-llms-ollama - 公式ドキュメントはこちら： 詳細ガイド
Qwen 3の発売は、言語モデリング技術のさらなる発展を意味し、学術研究と商業アプリケーションの両方が、この強力なツールの恩恵を受けることになる。
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Qwenは最近、フラッグシップモデルのQwen 3シリーズ6モデルを発表した。クウェン3-235B-A22B多くのベンチマークテストでも好成績を収めている。
この新しいモデル群は、コーディングやマルチタスク（MCP）においてより優れたサポートを提供するだけでなく、DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3、Gemini-2.5-Proといった現在のトップモデルに対して、数学や汎用機能など多くの分野で大きな競争優位性を達成している。特に注目すべきは、小型の MoE モデル Qwen3-30B-A3B が、QwQ-32B のわずか 10 分の 1 の起動パラメータで QwQ-32B を上回ることに成功していることであり、さらに小型の Qwen3-4B は Qwen2.5-72B-Instruct にさえ匹敵します。
- Qwen3-235B-A22B：複雑なミッションに対応する優れた性能を持つフラッグシップモデル。
- Qwen3-30B-A3B：パラメトリック効率の高い小型MoEモデル。
- Qwen3-4B：コストパフォーマンスに優れた軽量モデル。
ユーザーの試用を容易にするため、これらのモデルはQwen Chat WebとAPPでオンライン公開されており、GitHub、Hugging Face、ModelScopeなどのプラットフォームからダウンロードできる。デプロイメントには、SGLangとvLLMフレームワークが推奨され、ローカルでの使用には、Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp、KTransformersなどのツールが推奨されます。これにより、研究、開発、生産のいずれの環境においても、ユーザーはQwen3をワークフローに簡単に組み込むことができる。
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2025年4月29日、アリババは新世代のビッグ言語モデル「Tongyi Qwen3」（以下、Qwen3）を正式にリリースした。アリババのTongyiシリーズの最新版であるQwen3は、技術アーキテクチャ、パフォーマンス指標、導入コスト、特にエージェント機能とモデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）のサポートにおいて画期的な進歩を遂げた。
サウザンドクエスチョン3では、軽量から超大型まで幅広いニーズに対応するため、全8種類のモデルを用意しています。その中でも、MoE（Mixed Expert）モデルには、30B（活性化パラメータ3B）と235B（活性化パラメータ22B）の2つのモデルがあり、Denseモデルには、0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32Bと様々なスケールが用意されています。フラッグシップモデルであるサウザンドクエスチョン3-235B-A22Bは、多くの国際的なベンチマークで良好な結果を出しており、DeepSeek-R1、OpenAI-o1、Grok-3などの国際的なトップクラスのモデルと同等で、タスクによってはわずかに上回っています。
サウザンド・クエスチョン3の特筆すべき特徴のひとつは、エージェント能力の大幅な向上である：
- エージェントのタスク能力を評価するためのBFCLベンチマークテストでは、サウザンドクエスチョン3は70.8点を記録し、ジェミニ2.5プロやOpenAI-o1などのハイエンドモデルを上回った。
- ツール呼び出し(Function Calling)機能のネイティブサポートは、Qwen-Agentフレームワークにより、あらかじめパッケージ化されたツール呼び出しテンプレートとパーサーを提供し、開発の敷居を大幅に下げ、AIエージェントベースのアプリケーションシナリオの迅速な開発に適しています。
さらに、サウザンド・クエスチョン3は、モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）と呼ばれる機能をサポートしている：
- MCPは、モデルが文脈情報を動的に感知し管理することを可能にし、多ラウンドの対話や複雑なタスクを実行する際に、文脈を考慮した安定性と応答精度を大幅に向上させる。
- 開発者は、モデルの「思考予算」を明確に指定することで、正確な制御を実現し、さまざまなシナリオにおける演算コストと応答品質の要件を柔軟に満たすことができます。
- 提案された「速く考える」と「ゆっくり考える」のハイブリッド推論モデルは、MCPを介した動的なコンテキストの切り替えにより、単純な要求には素早く対応し、複雑なタスクには自動的に詳細なマルチステップ推論モデルを採用することができる。
ThousandQuest3は、導入の面でも非常に魅力的です。フラッグシップモデルの235Bは、わずか4基のH20 GPUで導入可能で、グラフィックス・メモリの消費量は、同じ性能レベルのモデルのわずか1/3であるため、企業ユーザーにとって導入コストの敷居を大幅に下げることができます。4Bや8Bのような小型モデルは、携帯電話、PC、自動車などのエンドサイド・デバイスに簡単に導入できるため、さまざまな組み込みおよびエッジ・コンピューティング・シナリオに適しています。
サウザンドクエスチョンズ3は、中国語（北京語、広東語）、英語、日本語、韓国語、東南アジア、ヨーロッパ、中東の様々な言語を含む119の言語と方言をサポートしており、国際的なアプリケーションとグローバルな市場拡大の基盤を築いていることは特筆に値する。
Thousand Questions 3シリーズのモデルは、Apache 2.0プロトコルに沿ったオープンソースであり、世界中の開発者が自由にダウンロード、修正、商用化することができます。提供されているプラットフォームには、Hugging Face、ModelScope、Kaggleなどがある。AlibabaのMagic MatchコミュニティとAlibaba CloudのHundred Refinement PlatformもAPIとデプロイメントサポートを提供している。
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Llamaはわずか2年余りで10億ダウンロードを突破し、AIオープンソースエコシステムのリーダーとしての地位を確立した。
LlamaCon 2025の基調講演で、Llamaは多くの重要なアップデートと開発を発表した：
- ラマAPIプレビュークローズドモデルAPIの優れた機能とオープンソースの柔軟性を組み合わせ、開発者により強力なツールを提供するLlama APIは、幅広いプログラミング言語をサポートし、開発者がすぐに使い始められるように豊富なドキュメントとサンプルコードを提供します。
- AIディフェンダー・プログラムAIが生み出す脅威を検知・防止するための高度なツールを紹介する。このプログラムは最新の機械学習技術を活用し、企業のデータセキュリティとプライバシー保護を支援する。
- ラマ・インパクト助成金受賞者発表: オープンソースAI技術で変革を推進する受賞者を紹介します。これらのプロジェクトは、ヘルスケアから環境保護まで幅広い分野をカバーし、実世界の問題を解決するオープンソースAIの大きな可能性を示しています。
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中国の巨大ハイテク企業アリババは最近、同社のビッグ・ランゲージ・モデルの最新世代であるQwen 3を発表した。
クウェン3は多くのテストで好成績を収め、特に推理力と記憶力では、現在人気の高いラマ・モデルをはるかに上回っている。具体的にはQwen 3には、8つのフルオープンソースモデルバージョンがあります。また、Apache 2.0ライセンスの下で完全にライセンスされており、開発者や研究者に大きな柔軟性と利便性を提供している。
- より強力な推理力：クウェン3は複雑な作業を得意とし、パズルを難なく解く。
- 改善された記憶メカニズム：Llamaと比較して、Qwen 3は文脈理解と長文記憶が向上しています。
- ハイブリッド推論を内蔵: このユニークな設計により、Qwen 3 はマルチモーダルデータを扱う際により効率的になります。
さらに、Qwen 3 は実世界のアプリケーションでその強力な性能を発揮しています。例えば、Qwen 3 は、自然言語処理、コード生成、対話システムなどの分野で大きな優位性を示しました。これらの進歩は、モデルの全体的な性能を向上させるだけでなく、将来のAI技術開発のための強固な基盤を築くものです。
全体として、Qwen 3のリリースは、中国における大規模言語モデリングの分野における新たな大きなブレークスルーであり、パフォーマンスの優位性はすでに明白である。
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という新製品が発売された。8B多言語処理モデルは多くの注目を集めている。このモデルは多言語をサポートするだけでなく、コード処理やプロキシ機能も備えており、Apacheライセンスでリリースされているため、開発者は自由に使用・変更することができる。
注目に値するのは8Bこのモデルは、一般的なTransformerアーキテクチャやLlama.cppライブラリと互換性があり、開発者に大きな柔軟性と拡張性を提供する。さらに、このモデルはサイズが小さいため、高性能ハードウェアのサポートを必要とせず、ほとんどのラップトップやMacBookで動作する。
実際には8Bこのモデルは、テキスト生成、翻訳、対話システムなどの自然言語処理タスクに使用できる。また、コード関連のタスクを処理し、プログラミング補助のサポートを提供することもできる。多言語サポートやコード処理機能を必要とするプロジェクトには8Bとても魅力的なオプションだ。
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アリババは、6つのインテンシブモデル（0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B）と2つのハイブリッドエキスパートシステムモデル（30B-A3B、235B-A22B）をカバーする8つのオープンウェイトモデルで構成されるQwen3ファミリーの最新世代モデルを正式にリリースした。これらのモデルは、コーディング、数学、および汎用タスクで優れた性能を発揮し、DeepSeek-R1やo1などのトップモデルと競合することができます。
Qwen3モデルファミリーは、約36兆のトークンで事前に訓練されており、強化された自律性で119の言語と方言をサポートしています。ユーザーは、思考モードと非思考モードを切り替えて、異なるアプリケーションシナリオに適応することができます。
主な特徴
- 119の言語と方言をサポート
- 36兆トークンの事前学習データサイズ
- 思考モードと非思考モードの2つのモードを提供
- Apache 2.0ライセンスに基づくオープンソース
Qwen3 のモデルファミリーは、BentoML および OpenLLM フレームワークを完全にサポートするようになり、ユーザーはこれらのモデルを BentoCloud 上で簡単に展開できるようになりました。さらに BentoML と vLLM は、モデルを提供する便利な方法を提供し、その使用と管理をさらに簡素化します。
以下のリンクから、Qwen3モデルのパワーを素早く体験することができる：
235B-A22B: https://t.co/84C77s9lbg
8B: https://t.co/u42LpNqNuX
詳細は https://t.co/YeawhsoREX をご覧ください。
OpenLLMの詳細については、https://t.co/PVhLM89LSc。
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先ごろ開催されたLlamaConカンファレンスで、メタ社はオープンソースのツールや技術を通じてAIシステムの安全性を高めることを目的とした、一連の主要なAI安全・保護ツールのアップデートを発表した。
これらのアップデートには以下が含まれる：
- ラマ・ガード 4カスタマイズ可能なセキュリティ保護ツールで、クロスモーダルなテキストと画像の理解保護に対応します。
- ラマ・ファイアウォールプロンプトインジェクション、安全でないコード、危険なLLMプラグインの相互作用などの脅威を検出し、防止するセキュリティフェンスツールです。
- 2つの新バージョンラマ・プロンプト・ガード::
- Prompt Guard 2 86M: ジェイルブレイクとプロンプトインジェクション検出のパフォーマンスが向上しました。
- プロンプト・ガード2 22M：小型化と高速化により、高いパフォーマンスを維持しながら、待ち時間と計算コストを削減。
さらにメタ社は、地域社会のセキュリティ・システム強化を支援する新しいAI対応ソリューションの開発にも投資している。その中にはCyberSecEval 4は、AIシステム向けの最新のサイバーセキュリティ・ベンチマークツールである。
またラマ・ディフェンダー・プログラムオープン、アーリーアクセス、クローズドなど幅広いAIソリューションが用意され、信頼できるパートナーはさまざまなセキュリティニーズに対応できる。
これらのオープンソース・プロテクション・ツールと、それらがどのようにAIのプライバシーとセキュリティを向上させるかについての詳細は、LlamaConの公式ウェブサイトをご覧ください。
