Qwen3.5の進化：3970億パラメータで次世代AIをリード
Alibaba CloudのQwenチームがリリースしたQwen3.5（397B-A17B）は、総パラメータ3970億という巨大量を誇りながら、推論時のアクティブパラメータをわずか170億（4.2%）に抑える革新的なアーキテクチャを採用し、次世代AIの効率化と民主化を加速させる画期的なモデルだ。このハイブリッドMoE（Mixture of Experts）構造は、巨大知能を低コストで運用可能にし、企業や開発者のAI活用を根本から変革する。
革新的アーキテクチャ：Sparse MoE＋Gated Delta Networksの融合
Qwen3.5の核心は、Sparse MoEとGated Delta Networksを組み合わせたハイブリッド設計にある。総パラメータ397B（3970億）は、従来の密なモデルでは想像もつかない規模だが、各トークン処理時に活性化するのは17B相当のみ。これにより、計算量、レイテンシ、コストを劇的に低減しつつ、必要に応じて多数のエキスパート（専門モジュール）の知識と推論力を引き出せる。先行するQwen3-Next系の超スパースMoEをスケールアップしたこのアプローチは、1兆パラメータ級のフロンティアモデルに匹敵、または上回るベンチマーク性能を実現する。
例えば、推論コストは競合の10〜20分の1水準に抑えられ、NVIDIA、AMD、Huawei AscendチップでのDay 0サポートが即時提供される。これにより、オンプレミス環境や多様なハードウェアで高性能運用が可能になり、クラウドAPI依存からの脱却を促す。2026年のAI投資トレンドとして、「最高性能のAPIを買う」から「自社で回せるフロンティア級モデルを持つ」へのシフトを象徴する存在だ。
超長文脈対応：1Mトークンで業務効率を再定義
Qwen3.5のもう一つの強みは、最大1Mトークン（100万トークン）の超長コンテキストウィンドウだ。オープンウェイト版では256Kを標準とし、Alibaba Cloudのホステッド版（Qwen3.5-Plus）で1M級まで拡張可能。これにより、従来の分割・要約パイプラインが不要になり、長い一次情報を保持したまま根拠追跡や参照を強化できる。
業務シーンでは、膨大な文書分析や複数ステップのエージェントタスクで真価を発揮する。例えば、企業レポートの全容を一括処理し、引用精度を維持しながら即時洞察を提供。256Kコンテキストでのデコード速度は旧フラッグシップ（Qwen3-Max）比で大幅高速化され、推論コストも削減。実務では要約前処理の工数が激減し、根拠ベースの意思決定が加速する。
ネイティブマルチモーダルと多言語対応の深化
Qwen3.5はネイティブマルチモーダルを標準搭載。テキスト、画像、動画を同時に学習し、視覚情報をモデル内部表現に統合した設計だ。従来の後付けエンコーダとは異なり、テキストと画像の照合・推論がシームレスで、商品画像からの詳細分析や動画内容の文脈理解に優位性を発揮する。
さらに、多言語対応は201言語・方言規模に拡張、トークナイザの語彙サイズも250kへ強化。中国発ながらグローバル業務に最適化され、日本語や欧州言語のニュアンスを高精度で扱う。これにより、国際企業でのクロスボーダー業務が効率化される。
エージェント機能と開発者支援の強化
エージェント用途を意識した設計も際立つ。複数ステップタスクを完遂する能力が高く、自然言語でコーディングを委任できるCLIツールQwen Codeが公開。オープンソースのエージェントフレームワークOpenClawとの親和性も高く、開発全工程をAI支援する基盤を提供する。
オープンウェイト公開により、AIの民主化が進む。誰でもダウンロードし、カスタマイズ可能で、巨大モデルの敷居を下げる。企業調達視点では、自社制御可能な超大型知能が現実味を帯び、BPOやRPAの進化を促す。
Qwen3.5は、効率と性能の両立で次世代AIをリード。3970億パラメータの潜在力を低アクティブで解き放ち、AI活用の新時代を切り開く。（約1520文字）
