Qwen 3.5とは？『ネイティブなマルチモーダル・エージェント』を掲げる新世代モデルを要点整理

📖 この記事で分かること

• Qwen 3.5の公式発表で何が「新しい」とされているか
• まず触るならどのモデル（例：Qwen3.5-397B-A17B）を見ればよいか
• 企業/チーム導入で確認すべき論点（推論基盤・文脈長・運用コスト）
• 「ベンチの見方」と“自分のタスクで確かめる”ためのチェックリスト

💡 知っておきたい用語

• モデルカード（Model Card）

Qwen 3.5は「マルチモーダル＋エージェント用途」を強く意識した世代。まずは公式ブログとモデルカードで“使える形”を確認する

Qwen 3.5は、Qwen側の公式ブログで「Qwen3.5の公式リリース」として紹介され、シリーズ第一弾として Qwen3.5-397B-A17B（open-weight）が挙げられています。公式説明では、ネイティブなビジョン・言語モデルで、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のベンチマークで高い結果を示す、とされています。さらに「総パラメータは397Bだが、推論時に有効化されるのは17B」という設計（効率を意識したハイブリッドアーキテクチャ）も強調されています。

一方で、実務導入の観点では「どのタスクに効くか」以前に、

• どの推論基盤で動かすか（Transformers / vLLM / SGLang など）
• どの程度の文脈長を想定するか
• 運用の責任範囲（評価、監視、ガードレール）をどう持つか

を先に決めるほうが失敗しにくいです。

Qwen 3.5の公式発表：シリーズ第一弾は「Qwen3.5-397B-A17B」

Qwen公式ブログは、Qwen3.5のリリースとして、第一弾のopen-weightモデルを Qwen3.5-397B-A17B と明記しています。また、ホスト型の Qwen3.5-Plus（Alibaba Cloud Model Studio提供）にも触れ、1Mコンテキストや公式のツール機能など“プロダクション寄り”の機能がある、としています。

ここで重要なのは、「モデル名」と「提供形態（open-weight / hosted）」が分かれている点です。

• 手元/自社基盤で動かすなら、まずはHF上のモデル（重み＋設定）を起点に検討する
• マネージドで使うなら、Model Studio側のQwen3.5-Plusを前提にSLAや機能を見る

…というように、同じ「Qwen 3.5」でも導入条件が変わります。

モデルカードから見るQwen3.5-397B-A17B：推論基盤の互換と“文脈長”のヒント

Hugging Face上のQwen3.5-397B-A17Bの説明では、Transformers形式の重み・設定が提供され、Transformers / vLLM / SGLang などで扱えることが明記されています。

また、同ページでは「Qwen3.5-Plus（ホスト版）はQwen3.5-397B-A17Bに対応しつつ、1M context lengthがデフォルトで、公式のbuilt-in toolsやadaptive tool use等のプロダクション機能がある」と説明されています。

“長文コンテキスト”が売りのモデルは、要件が曖昧なまま導入するとコストが膨らむことがあるので、

• 何を1回のリクエストで突っ込むのか
• どこからどこまでを検索/RAG/要約で折りたたむのか

を設計してから選ぶのが安全です。

「エージェント時代」の文脈：なぜQwen 3.5が注目されるのか

今回の発表は「チャットで答えるAI」から「タスクを進めるAI（エージェント）」への流れと相性が良いです。

Qwen公式ブログでは、マルチモーダル学習・アーキテクチャ効率・RLスケール・言語対応の拡張などを“飛躍”として挙げています。特に実務側で効きやすいのは、

• 画像/資料（スクショや図）を含む入力が増える
• ツール呼び出しや手順化された作業が増える
• 多言語（日本語含む）での運用が必要

といった条件です。

ただし、ベンチで勝っている＝自社のタスクで勝つ、ではありません。 「自社の入力（文章・画像・ログ・UI）で再現できるか」を小さく検証して、期待値を揃えるのが大事です。

導入時チェックリスト（最短で事故を減らす）

• ✔ 公式ブログで“シリーズの位置づけ（open-weight/hosted）”を確認
• ✔ モデルカードで「対応推論基盤」と「前提条件（文脈長など）」を確認
• ✔ まずは1タスクを決めて、入出力を固定して比較（例：社内QA、要約、コード補助）
• ✔ 長文運用なら、RAG/要約/折りたたみ戦略を先に決める
• ✔ “重要操作”に承認ゲートを置く（自動実行の事故防止）

よくある質問

Q: Qwen 3.5は公式に出ている？

A: Qwenの公式ブログで「Qwen3.5の公式リリース」として紹介されています（open-weightの第一弾としてQwen3.5-397B-A17Bが明記）。

Q: まず触るならどれ？

A: 手元で試すなら、Hugging Faceにある Qwen/Qwen3.5-397B-A17B のモデルカード（互換推論基盤や前提）から入るのが分かりやすいです。

Q: “文脈長が大きい”モデルは何に注意すべき？

A: 長文をそのまま投げるとコスト/レイテンシが増えます。どこまでを1リクエストで扱い、どこからを検索/RAG/要約で折りたたむかを先に決めると、運用が安定します。

【用語解説】

• モデルカード（Model Card）: モデルの概要、想定用途、互換性、注意点などをまとめたページ/文書。
• open-weight: 学習済み重み（weights）を配布する形態。自社/手元で推論基盤を用意して動かせる。
• ホスト型（hosted）: ベンダーの提供するAPI/プラットフォーム上で利用する形態。運用負担は減るが条件はサービス依存。

免責事項: 本記事は公開情報をもとにした技術整理です。ベンチマーク結果や製品機能の解釈は一次情報の範囲に限定しています。実運用の適否は、利用規約・ライセンス・自社要件（セキュリティ/法務/コスト）を踏まえて検証してください。

引用元:

• [1] Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents – https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5
• [2] Qwen/Qwen3.5-397B-A17B model card – https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B
• [3] SCMP: Alibaba Cloud unveils Qwen-3.5 (news) – https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3343738/alibaba-unveils-qwen-35-sharpening-global-race-spread-ai-models