アリババは、オープン モデル Qwen3.5-397B-A17B を備えたネイティブ マルチモーダル エージェントに特化した Qwen3.5 を発表

マドリード、2月16日（ポータル/EP） –

アリババ の発売を発表しました。 Qwen3.5シリーズオープンな人工知能 (AI) モデルを備えています クウェン3.5-397B-A17Bこれにより、開発者や企業は 397,000 万ものパラメーターのおかげで、ネイティブのマルチモーダル エージェントに賭けて生産性を向上させることができます。

Qwen 3シリーズなどの前モデルとの比較 昨年4月に発表された新モデルQwen3.5-397B-A17Bが達成した 「優れた結果」 推論、コーディング、エージェント能力、マルチモーダル理解などのパフォーマンス評価において。

これは、新しいモデルがベースになっているためです。 ハイブリッドアーキテクチャ これは、（ゲートデルタネットワークを介した）線形情報をさまざまな専門家と組み合わせ、合計に達します。 3,970 億のパラメータ同社が次のように説明しているように、そのうち 170 億がアクティブ化され、速度とコストが最適化されます。 ブログ。アリババも 理解できる言語と方言を 119 から 201 に拡大しました。

パフォーマンスを向上させるために、Qwen3.5 シリーズ モデルをトレーニングする際に、 アリババ に焦点を当ててきました RL 機械学習のタスクと環境の拡張これらの環境を特定の指標や狭いトピックのクエリに最適化するのではなく、難易度や一般化性を高めます。

つまり、たとえば、Qwen3 と比較して、豊富な多言語、STEM、および推論データを使用して、「より厳格なフィルタリングの下で」非常に大規模なビジュアル テキスト トークンでトレーニングされています。その結果、同社はQwen3.5-397B-A17Bのデコード性能がQwen3-235B-A22Bに比べて3.5～7.2倍高いと主張している。

🚀 Qwen3.5-397B-A17B はこちら: Qwen3.5 シリーズ初のオープンウェイトモデル。

🖼️ネイティブマルチモーダル。現実世界のエージェント向けにトレーニングを受けています。
✨ハイブリッド リニア アテンション + スパース MoE および大規模な RL 環境のスケーリングによって強化されています。
⚡8.6x ～ 19.0x のデコード スループットと Qwen3-Max の比較
🌍201… pic.twitter.com/Pq0qIk54MB

— クウェン (@Alibaba_Qwen) 2026 年 2 月 16 日

あなたのおかげで ハイブリッドアーキテクチャ そして彼の ネイティブのマルチモーダル推論アリババは、OpenAIやAnthropicなど、この分野で他の企業と競争しようとしていると明らかにした。同社の将来の目標については、「自律的に動作する一貫したシステム」を作成し、現在のアシスタントを常に信頼できるパートナーに進化させ、「人間と一致した基準」で複雑なオブジェクトを実行できるようにすることに焦点を当てている。

以上により、Qwen3.5 は以下の環境で利用可能になります。 クウェンチャット 3 つのモード: 自動的で、思考力があり、速い。 自動モードでは、ユーザーは適応的思考、検索、コード インタプリタなどの機能を利用できるようになり、思考モードではモデルが複雑な問題を詳細に分析します。一方、クイック モードでは、「考えるのにトークンを費やすことなく」質問に即座に回答します。