2月16日除夕当日、阿里巴巴は全く新しい世代の大規模モデル「千問Qwen3.5-Plus」をオープンソース化し、その性能はGemini 3 Proに匹敵し、世界最強のオープンソースモデルの座を獲得しました。千問3.5は基盤となるモデルアーキテクチャの全面的な革新を実現しており、今回リリースされたQwen3.5-Plusの総パラメータは3970億、活性化パラメータはわずか170億です。小さなモデルながら大きなモデルを凌駕し、性能は1兆以上のパラメータを持つQwen3-Maxモデルを超えています。デプロイ時のGPUメモリ使用量は60％削減され、推論効率は大幅に向上し、最大推論スループットは19倍に達します。Qwen3.5-PlusのAPI価格は1百万トークンあたり0.8元と非常に低く、Gemini 3 Proの1/18に過ぎません。従来の千問大型言語モデルと異なり、千問3.5は純粋なテキストモデルからネイティブなマルチモーダルモデルへの世代的な飛躍を実現しました。千問3は純粋なテキストトークン上で事前学習されましたが、千問3.5は視覚とテキストを混合したトークン上で事前学習されており、中国語、多言語、STEM、推論などのデータを大幅に追加しています。これにより、「目を開いた」大規模モデルはより密度の高い世界知識と推論ロジックを学習し、約40％未満のパラメータ量で1兆以上のQwen3-Max基盤モデルのトップパフォーマンスを獲得しています。推論、プログラミング、エージェントなどの多方面のベンチマーク評価においても優れた結果を示しています。例えば、千問3.5はMMLU-Pro知識推論評価で87.8点を獲得し、GPT-5.2を超えました。博士レベルの難問GPQAでは88.4点を獲得し、Claude 4.5を上回っています。指示遵守のIFBenchでは76.5点で全モデルの記録を更新し、また、一般的なエージェント評価のBFCL-V4や検索エージェント評価のBrowsecompなどでも、千問3.5はGemini 3 ProやGPT-5.2を凌駕しています。ネイティブなマルチモーダル訓練により、千問3.5の視覚能力も飛躍的に向上しています。多モーダル推論（MathVison）、汎用ビジュアル質問応答（RealWorldQA）、テキスト認識とファイル理解（CC_OCR）、空間知能（RefCOCO-avg）、動画理解（MLVU）などの権威ある評価において、千問3.5はすべて最高性能を記録しています。学科の問題解決、タスク計画、物理空間推論などのタスクでは、千問3.5は千問専用モデルQwen3-VLよりも優れており、空間位置推論や画像を用いた推論能力も大幅に強化されています。推論分析はより詳細かつ正確になっています。動画理解においては、長さ2時間（1Mトークンのコンテキスト）までの動画を直接入力でき、長時間動画の内容分析や要約生成に適しています。また、視覚理解とコード生成能力をネイティブに融合させ、画像検索や画像生成ツールと組み合わせることで、手描きのスケッチから直接フロントエンドコードに変換し、UIの問題を特定・修正できるなど、ビジュアルプログラミングを生産性ツールへと進化させています。千問3.5のネイティブなマルチモーダル訓練は、阿里クラウドAIインフラ上で効率的に行われました。さまざまな基盤技術革新により、千問3.5はテキスト、画像、動画などの混合データの訓練スループットをほぼ100％に近づけ、純粋なテキスト基盤モデルとほぼ同等の訓練効率を実現しています。これにより、ネイティブなマルチモーダル訓練の難易度が大幅に低減されました。同時に、FP8やFP32の精度適用戦略を巧みに設計し、数十兆のトークンに拡張した際もメモリ使用量を約50％削減し、訓練速度を10％向上させることに成功しています。これにより、モデル訓練コストの削減と訓練効率の向上が実現しました。千問3.5はまた、エージェントフレームワークからエージェントアプリケーションへの新たな突破も達成しています。千問3.5はスマートフォンやPCを自律的に操作し、日常のタスクを効率的に完了します。モバイル端末では主要なアプリや指示に対応し、PCでは複雑な多段階操作（アプリ間のデータ整理や自動化フローの実行など）も処理可能です。これにより操作効率が大幅に向上しています。同時に、千問チームは拡張可能なエージェントの非同期強化学習フレームワークを構築し、エンドツーエンドで3〜5倍の高速化を実現し、プラグイン式のインテリジェントエージェントのサポートを百万規模に拡張しています。千問APPやPC版は、すでにQwen3.5-Plusモデルを最速で導入しています。開発者は魔搭コミュニティやHuggingFaceから新モデルをダウンロードできるほか、阿里クラウドの百炼を通じてAPIサービスも直接利用可能です。阿里は今後もさまざまなサイズや機能を持つ千問3.5シリーズのモデルをオープンソース化し続ける予定です。性能の高いフラッグシップモデルQwen3.5-Maxもまもなくリリースされる見込みです。
阿里が新世代の基模千問3.5を発表、世界最強のオープンソース大規模モデルの座に登る
2月16日除夕当日、阿里巴巴は全く新しい世代の大規模モデル「千問Qwen3.5-Plus」をオープンソース化し、その性能はGemini 3 Proに匹敵し、世界最強のオープンソースモデルの座を獲得しました。
千問3.5は基盤となるモデルアーキテクチャの全面的な革新を実現しており、今回リリースされたQwen3.5-Plusの総パラメータは3970億、活性化パラメータはわずか170億です。小さなモデルながら大きなモデルを凌駕し、性能は1兆以上のパラメータを持つQwen3-Maxモデルを超えています。デプロイ時のGPUメモリ使用量は60％削減され、推論効率は大幅に向上し、最大推論スループットは19倍に達します。Qwen3.5-PlusのAPI価格は1百万トークンあたり0.8元と非常に低く、Gemini 3 Proの1/18に過ぎません。
従来の千問大型言語モデルと異なり、千問3.5は純粋なテキストモデルからネイティブなマルチモーダルモデルへの世代的な飛躍を実現しました。千問3は純粋なテキストトークン上で事前学習されましたが、千問3.5は視覚とテキストを混合したトークン上で事前学習されており、中国語、多言語、STEM、推論などのデータを大幅に追加しています。これにより、「目を開いた」大規模モデルはより密度の高い世界知識と推論ロジックを学習し、約40％未満のパラメータ量で1兆以上のQwen3-Max基盤モデルのトップパフォーマンスを獲得しています。推論、プログラミング、エージェントなどの多方面のベンチマーク評価においても優れた結果を示しています。例えば、千問3.5はMMLU-Pro知識推論評価で87.8点を獲得し、GPT-5.2を超えました。博士レベルの難問GPQAでは88.4点を獲得し、Claude 4.5を上回っています。指示遵守のIFBenchでは76.5点で全モデルの記録を更新し、また、一般的なエージェント評価のBFCL-V4や検索エージェント評価のBrowsecompなどでも、千問3.5はGemini 3 ProやGPT-5.2を凌駕しています。
ネイティブなマルチモーダル訓練により、千問3.5の視覚能力も飛躍的に向上しています。多モーダル推論（MathVison）、汎用ビジュアル質問応答（RealWorldQA）、テキスト認識とファイル理解（CC_OCR）、空間知能（RefCOCO-avg）、動画理解（MLVU）などの権威ある評価において、千問3.5はすべて最高性能を記録しています。学科の問題解決、タスク計画、物理空間推論などのタスクでは、千問3.5は千問専用モデルQwen3-VLよりも優れており、空間位置推論や画像を用いた推論能力も大幅に強化されています。推論分析はより詳細かつ正確になっています。動画理解においては、長さ2時間（1Mトークンのコンテキスト）までの動画を直接入力でき、長時間動画の内容分析や要約生成に適しています。また、視覚理解とコード生成能力をネイティブに融合させ、画像検索や画像生成ツールと組み合わせることで、手描きのスケッチから直接フロントエンドコードに変換し、UIの問題を特定・修正できるなど、ビジュアルプログラミングを生産性ツールへと進化させています。
千問3.5のネイティブなマルチモーダル訓練は、阿里クラウドAIインフラ上で効率的に行われました。さまざまな基盤技術革新により、千問3.5はテキスト、画像、動画などの混合データの訓練スループットをほぼ100％に近づけ、純粋なテキスト基盤モデルとほぼ同等の訓練効率を実現しています。これにより、ネイティブなマルチモーダル訓練の難易度が大幅に低減されました。同時に、FP8やFP32の精度適用戦略を巧みに設計し、数十兆のトークンに拡張した際もメモリ使用量を約50％削減し、訓練速度を10％向上させることに成功しています。これにより、モデル訓練コストの削減と訓練効率の向上が実現しました。
千問3.5はまた、エージェントフレームワークからエージェントアプリケーションへの新たな突破も達成しています。千問3.5はスマートフォンやPCを自律的に操作し、日常のタスクを効率的に完了します。モバイル端末では主要なアプリや指示に対応し、PCでは複雑な多段階操作（アプリ間のデータ整理や自動化フローの実行など）も処理可能です。これにより操作効率が大幅に向上しています。同時に、千問チームは拡張可能なエージェントの非同期強化学習フレームワークを構築し、エンドツーエンドで3〜5倍の高速化を実現し、プラグイン式のインテリジェントエージェントのサポートを百万規模に拡張しています。
千問APPやPC版は、すでにQwen3.5-Plusモデルを最速で導入しています。開発者は魔搭コミュニティやHuggingFaceから新モデルをダウンロードできるほか、阿里クラウドの百炼を通じてAPIサービスも直接利用可能です。阿里は今後もさまざまなサイズや機能を持つ千問3.5シリーズのモデルをオープンソース化し続ける予定です。性能の高いフラッグシップモデルQwen3.5-Maxもまもなくリリースされる見込みです。