QWEN3モデル：アクセス方法、機能、アプリケーションなど

Qwenは、1つのモデルを次々と黙って追加しています。それぞれのモデルには、非常に大きくてサイズが非常に量子化されているため、無視することは不可能です。 QVQ、QWEN2.5-VL、およびQWEN2.5-OMNIの今年の後、QWENチームは現在、最新のモデルファミリーQWEN3をリリースしました。今回は、OpenaiのO1、Gemini 2.5 Pro、Deepseek R1などのトップモデルと競合する、0.60億パラメーターモデルから2,350億パラメーターモデルまで、1つではなく8つの異なるモデルをリリースしました。このブログでは、QWEN3モデルを詳細に調査し、その機能、アーキテクチャ、トレーニングプロセス、パフォーマンス、アプリケーションを理解します。始めましょう。

目次

• QWEN3とは何ですか？
  • QWEN3モデルの紹介
• QWEN3の主要な機能
  • ハイブリッドアプローチ
  • 柔軟な思考
  • MCPとエージェントサポート
  • トレーニング前とポストトレーニングを強化しました
  • アクセシビリティ機能
• QWEN3モデル：実践的なアプリケーション
  • タスク1：複雑な論理推論
  • タスク2：コーディング
  • タスク3：画像分析
• QWEN3：ベンチマークパフォーマンス
• QWEN3モデルにアクセスする方法は？
• QWEN3モデルのアプリケーション
• 結論

QWEN3とは何ですか？

Alibaba Groupによって開発されたQWEN3は、コーディング、推論、言語処理などのさまざまなタスクに優れているように設計されたQWENモデルの第3世代です。 QWEN3ファミリーは、235 B、30B、32 B、14 B、8B、4B、1.7 B、および0.6 Bパラメーターで構成される8つの異なるモデルで構成されています。すべてのモデルは、マルチモーダルであり、テキスト、オーディオ、画像、さらにはビデオ入力を取得できることを意味し、自由に利用可能になりました。

これらのモデルは、O1、O3-Mini、Grok 3、Gemini 2.5 Proなどのトップ層モデルと競合しています。実際、この最新のQWENモデルは、人気のあるモデルよりも優れているだけでなく、同等のパラメーターカテゴリの既存のQWENシリーズモデルよりも大幅な改善を示しています。たとえば、QWEN-30B-A3B（30億のアクティブ化されたパラメーターを備えた300億パラメーター）モデルは、320億パラメーターがすべてアクティブになっているQWQ-32Bパラメーターモデルを上回ります。

QWEN3モデルの紹介

QWEN3シリーズには8つのモデルが詰め込まれており、そのうち2つはエクスパー（MOE）モデルの混合モデルであり、他の6つのモデルは密度の高いモデルです。次の表は、これらすべてのモデルに関する詳細で構成されています。

モデル名	合計パラメーター	アクティブ化されたパラメーター（MOEモデルの場合）	モデルタイプ
QWEN3-235B-A22B	235億	220億	MOE（専門家の混合）
QWEN3-30B-A3B	300億	30億	MOE（専門家の混合）
QWEN3-32B	320億	n/a	密集
QWEN3-14B	140億	n/a	密集
QWEN3-8B	80億	n/a	密集
QWEN3-4B	40億	n/a	密集
QWEN3-1.7B	17億	n/a	密集
QWEN3-0.6B	0.60億	n/a	密集

QWEN3-235B-A22BやQWEN3-30B-A3BなどのMOEモデルでは、ネットワークのさまざまな部分または「専門家」がさまざまな入力に基づいてアクティブ化され、非常に効率的になります。 QWEN3-14Bのような高密度モデルでは、すべてのネットワークパーツが入力ごとにアクティブになっています。

QWEN3の主要な機能

QWEN3モデルに関するいくつかの重要なハイライトを次に示します。

1。ハイブリッドアプローチ

（i）思考モード：このモードは、マルチステップの推論、論理控除、または高度な問題解決を含む複雑なタスクを扱う場合に役立ちます。このモードでは、QWEN3モデルは、特定の問題を小さな管理可能な手順に分解して、回答に到達します。

（ii）非考えのモード：このモードは、リアルタイムの会話、情報検索、単純なQ＆Aなどの迅速かつ効率的な応答を必要とするタスクに最適です。このモードでは、QWEN3モデルは、既存の知識または単純なWeb検索に基づいて返信を迅速に生成します。

このアプローチにより、LLMS機能のより良い利用が可能になり、トークンの賢明な使用が可能になるため、このハイブリッドアプローチはすべてのトップパフォーマンスのLLMの間で非常に人気が高まっています。

2。柔軟な思考

最新のQWEN3シリーズモデルにより、ユーザーは「深さ」の「深さ」も制御できます。これは、この種の機能の最初の機能であり、ユーザーが特定の問題に使用したい「思考」リソースのレベルを選択できるようになります。これにより、ユーザーは特定のタスクに対して予算をより適切に管理することができます。

3。MCPおよびエージェントサポート

HE QWEN3モデルは、コーディングおよびエージェント機能のために最適化されています。これらには、モデルコンテキストプロトコル（MCP）のサポートが強化されています。 QWEN3モデルは、外部環境とのより良い相互作用機能を示すことにより、そうします。また、インテリジェントエージェントを構築するために不可欠な改善された「ツール呼び出し」能力が詰め込まれています。実際、彼らはQWENモデルを使用してインテリジェントエージェントを作成できるようにするための別のツールを「QWen-Agent」リリースしました。

4。トレーニング前後の強化

（i）トレーニング前：その事前削除プロセスは3段階のプロセスでした。最初のステップでは、4Kコンテキストの長さで30兆個以上のトークンをトレーニングしました。 2番目のステップには、STEM、コーディング、および推論タスクでのトレーニングが含まれ、最終ステップでは、コンテキストの長さを32Kトークンに拡張するための長いコンテキストデータでのトレーニングが含まれていました。

（ii）ポストトレーニング：ハイブリッドの「思考」アプローチをサポートするQWEN3モデルは、4段階の推論プロセスをサポートします。 4つのステップには、長い考え方（COT）のコールドスタート、推論ベースの強化学習（RL）、思考モードの融合、そして最終的に一般的な強化学習が含まれていました。軽量モデルのトレーニングには、基本モデルの蒸留が含まれていました。

5。アクセシビリティ機能

（i）オープンウェイト：すべてのQWEN3モデルは、Apache 2.0ライセンスの下で開いた重量です。これは、ユーザーが大きな制限なしにこれらのモデルをダウンロード、使用、さらには変更することを許可されることを意味します。

（ii）多言語のサポート：モデルは現在、119を超える言語と方言をサポートしており、言語の包括性に焦点を当てる数少ない最新のLLMの1つになっています。

QWEN3モデル：実践的なアプリケーション

すべての機能について詳しく説明したので、QWEN3モデルの機能を調査する時が来ました。次の3つのモデルをテストします：QWEN3-235B-A22B、QWEN3-30B-A3B、およびQWEN3-32B次の3つのタスクで：

1. 複雑な論理的推論
2. コーディング
3. 画像分析

始めましょう。

タスク1：複雑な論理推論

プロンプト： 「宇宙飛行士は地球から8光年離れた地球から遠くの星に移動します。地球のフレームから測定された0.8c（80％の光の速度）。旅の中間点で、宇宙飛行士はブラックホールの近くで迂回します。

宇宙飛行士は、迂回路を含めて、旅全体でわずか6年が経過したと主張しています。

特別な相対性理論と重力時間拡張原理を使用して、宇宙飛行士の「わずか6年が経過した」という主張が既知の相対論的効果と一致するかどうかを評価します。均一な動きとブラックホールの近くで経験した時間を考慮した段階的な説明を提供します。」

モデル： QWEN3-30B-A3B

出力：

レビュー：

このモデルがどれだけ速く動作するかは印象的です！問題を段階的に解決し、各ステップを簡単に説明します。次に、このモデルは問題ステートメントに関連する詳細な計算を提供し、結果を最終的に生成します。さらに、結果を説明し、すべてのポイントが効果的にカバーされることを保証します。

タスク2：コーディング

プロンプト： 「天気、機会、その日、価格帯に基づいて、ユーザーが最適な服装を提案するのに役立つWebページを作成します。」

モデル： QWEN3-235B-A22B

出力：

レビュー：

このモデルは、関連するすべての入力を備えたWebページのコードを迅速に生成し、QWenchatインターフェイス内の「アーティファクト」機能を使用してコードを簡単にテストすることができました。コードが実装された後、生成されたWebページに詳細を追加し、要件に基づいて衣装の推奨事項を取得しました。このモデルは、精度で速度を紹介しました。

タスク3：画像分析

プロンプト： 「次の画像を分析し、「LiveCodebench」ベンチマークでのパフォーマンスの下降順にモデルを配置します。」

モデル： QWEN3-32B

出力：

レビュー：

このモデルは画像分析に最適です。 2つの画像をすばやくスキャンしてから、モデルは結果を要求した形式で配信します。このモデルの最良の部分は、情報全体を処理し、出力を生成する速さです。

QWEN3：ベンチマークパフォーマンス

最後のセクションでは、3つの異なるタスクで3つの異なるQWEN3モデルのパフォーマンスが見られました。 3つのモデルはすべてうまく機能し、問題解決へのアプローチに驚きました。次に、他のトップモデルやQWENシリーズの以前のモデルと比較して、QWENモデルのベンチマークパフォーマンスを見てみましょう。

Openai-O1、Deepseek-R1、Grok 3、Gemini 2.5 Pro - QWEN-235B-A22Bなどのトップティアモデルと比較すると、明確なチャンピオンとして立っています。コーディングおよび多言語サポートベンチマーク全体で素晴らしいパフォーマンスを提供します。

実際、コンパクトモデルQWEN3-32Bもいくつかのモデルを上回ることができ、多くのタスクに費用対効果の高い選択肢となっています。

前任者と比較すると、QWEN3モデル：QWEN3-30B-A3BおよびQWEN3-4Bは、既存のモデルのほとんどを上回ります。これらのモデルは、より良いパフォーマンスを提供するだけでなく、費用効率の高い価格設定により、QWEN3モデルは以前のバージョンよりもステップアップです。

また読む：kimi K1.5対deepseek R1：最高の中国のLLMSの戦い

QWEN3モデルにアクセスする方法は？

QWEN3モデルにアクセスするには、次の方法のいずれかを使用できます。

1. qwenchatを開きます

   Qwenchatに向かいます。

2. モデルを選択します

   画面の中央にある左側のドロップダウンの存在から作業したいモデルを選択します。

3. 訓練後および事前に訓練されたモデルへのアクセス

   訓練を受けた後のモデルとその事前に訓練されたカウンターパートにアクセスするには、顔、Modelscope、Kaggleを抱きしめてください。

4. モデルの展開

   展開には、SglangやVllmなどのフレームワークを使用できます。

5. モデルにローカルにアクセスします

   これらのモデルにローカルにアクセスするには、Ollama、Lmstudio、MLX、Llama.cpp、Ktransformersなどのツールを使用します。

QWEN3モデルのアプリケーション

QWEN3モデルは印象的であり、次のようなタスクで大きな助けになる可能性があります。

1. エージェントビルディング： QWEN3モデルは、AIエージェントの開発に理想的な選択となる機能を強化する機能を備えて開発されています。これらのエージェントは、金融、ヘルスケア、HRなどを含むさまざまなタスクを支援できます。
2. 多言語のタスク： QWEN3モデルはさまざまな言語でトレーニングされており、複数の言語でサポートを必要とするツールを開発するための大きな価値のある追加になる可能性があります。これらには、リアルタイムの言語翻訳、言語分析、処理などのタスクが含まれます。
3. モバイルアプリケーション：小型のQWEN3モデルは、同じカテゴリの他のSLMよりも大幅に優れています。これらは、LLMサポートを備えたモバイルアプリケーションを開発するために使用できます。
4. 複雑な問題に対する意思決定サポート：モデルには、予測、資産計画、リソース管理などの複雑な問題を分解するのに役立つ思考モードが付属しています。

結論

OpenaiやGoogleのようなトップ企業による最新のLLMそれぞれがパラメーターを追加することについての世界では、QWEN3モデルはモデルの最小でも効率をもたらします。これらはすべての人のために無料で試すことができ、開発者が素晴らしいアプリケーションを作成するのを支援するために公開されています。

これらのモデルは地上で壊れていますか？多分そうではありませんが、これらは良いですか？間違いなくはい！さらに、柔軟な思考により、これらのモデルにより、ユーザーはタスクの複雑さに応じてリソースを割り当てることができます。 Qwenモデルのリリースを常に楽しみにしています。なぜなら、彼らがしていることは、品質と機能をパックし、ほとんどのトップモデルがまだ達成できなかった結果をパンチアウトするからです。

以上がQWEN3モデル：アクセス方法、機能、アプリケーションなどの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。