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Qwen3.5-397B-A17B へのアクセス方法：開発者のための完全ガイド

著者 / / LLM / 5 分で読めます
Qwen3.5-397B-A17B へのアクセス方法：開発者のための完全ガイド
目次
  1. Qwen3.5-397B-A17B とは？
  2. パフォーマンスベンチマーク
  3. Qwen3.5-397B-A17B へのアクセス方法
  4. まとめ

大規模 Mixture-of-Experts（MoE）モデルは、エンタープライズ AI の可能性を再定義しています。その中でも Qwen3.5-397B-A17B は、現在入手可能な最も強力なオープン大規模言語モデルの一つとして際立っており、最先端の推論、コーディング、多言語機能を前例のない規模で提供します。

このガイドでは、次の点を説明します。

  • Qwen3.5-397B-A17B とは何か
  • ベンチマークでのパフォーマンス
  • アクセスおよびデプロイするための4つの実用的な方法

すぐに Qwen3.5-397B-A17B を試す！

Qwen3.5-397B-A17B とは？

Qwen3.5-397B-A17B は、Alibaba Cloud の Qwen チームが開発したフラッグシップのオープンウェイトモデルで、線形アテンションとスパース Mixture-of-Experts（MoE）設計を組み合わせた最先端のハイブリッドアーキテクチャを活用し、フロンティアレベルの推論、コーディング、マルチモーダル機能を提供します。合計3970億のパラメータを持つにもかかわらず、1回のフォワードパスで170億パラメータのみをアクティブ化することで例外的な推論効率を実現し、高いパフォーマンスを維持しながら計算コストを大幅に削減しています。さらに、多言語対応を119言語から201の言語と方言に拡大し、グローバルなアクセシビリティを向上させています。
属性 詳細
組織 Alibaba Cloud – Qwen Team
リリース日 2026年2月
パラメータ数 397B 合計、トークンあたり 17B アクティブ
アーキテクチャ ハイブリッド：線形アテンション（Gated Delta Networks）+ スパース MoE
コンテキストウィンドウ 256K ネイティブ、約 1M トークンまで拡張可能
入力機能 テキスト、画像、動画
出力機能 テキスト
言語対応 201の言語と方言

パフォーマンスベンチマーク

Qwen3.5-397B-A17B は、フロンティアレベルの推論、コーディング、マルチモーダル理解のために設計されており、公開テクニカルレポートでは、主要な学術、数学、コード生成ベンチマークで一貫して強力なパフォーマンスを示しており、評価結果は時間の経過とともに進化し続けています。

Qwen3.5-397B-A17B のベンチマーク

Qwen より

エージェントインテリジェンスとツール使用

Qwen3.5 は特に「エージェントワークフロー」、つまり AI が自律的なアシスタントとして動作するタスク向けに設計されています。

  • 検索で圧倒的優位：BrowseComp (78.6) で大差をつけてリードしており、Gemini 3 Pro (59.2) を大幅に上回り、優れたウェブ調査機能を発揮します。
  • 信頼性の高いツール連携：ツール呼び出しで BFCL V4 (72.9) のトップに立ち、指示追従の IFBench (76.5) でも高い信頼性を示します。
  • 競争力のあるコーディング：Claude Opus 4.5 が SWE-bench (80.9) と Terminal-Bench 2 (59.3) でわずかにリードを保つものの、Qwen3.5 は 76.4 と 52.5 でトップクラスの競争力を発揮し、複雑なエンジニアリングタスクを処理できることを証明しています。

マルチモーダルと視覚能力

ネイティブマルチモーダルモデルとして、Qwen3.5 はビジョンベースの論理において現在のリーダーに挑戦します。

  • ドキュメントのスペシャリスト：OmniDocBench v1.5 (90.8) で業界をリードし、複雑なドキュメント認識と理解において GPT-5.2 (85.7) や Gemini 3 Pro (88.5) を凌駕します。
  • 視覚的論理：MMMU-Pro で 79.0 を獲得し、GPT-5.2 (79.5) とほぼ互角、高度な視覚的推論では Gemini 3 Pro (81.0) に迫ります。
  • 動画推論：Video-MME で 87.5 という高スコアを記録し、Gemini 3 Pro (88.4) と拮抗しています。

中核言語能力と一般知能

  • 高度な知識：MMMLU スコア 88.5 で、Qwen3-Max-Thinking (84.4) よりも広範な多言語知識を示します。
  • 科学的推論：GPQA Diamond で 88.4 という世界クラスのスコアを達成し、大学院レベルの科学的クエリを処理できることを証明していますが、GPT-5.2 (92.4) の専門的な推論にはわずかに及ばないものの、依然として強力です。
  • 具現化推論：ERQA スコア (67.5) は、以前の Qwen バージョンから大幅な改善を示し、状況推論の能力が向上していることを示しています。

Qwen3.5-397B-A17B へのアクセス方法

その巨大なサイズのため、Qwen3.5-397B-A17B へのアクセスには本格的な計算インフラが必要です。以下に、使用するための4つの実用的な方法を紹介します。

オプション1：プレイグラウンド（デプロイ不要）

インフラを設定せずに Qwen3.5-397B-A17B をすぐにテストしたい場合は、ホスト型の プレイグラウンドインターフェース を利用するのが最も簡単な方法です。

Novita AI プレイグラウンド では、以下のことが可能です。

  • ブラウザ上で Qwen3.5-397B-A17B と直接対話
  • temperature、top-p、max tokens を調整
  • 推論、コーディング、多言語タスクのプロンプトをテスト
  • モデル間の出力を比較

プレイグラウンドへ

Novita プレイグラウンドで Qwen3.5-397B-A17B を使用：設定不要、コード不要

Novita プレイグラウンド

オプション2：API アクセス（プロダクション対応）

実際のアプリケーションでは、API アクセスが最も一般的な方法です。

Novita AI API を選ぶ理由

  • エンタープライズグレードの GPU クラスター
  • 最適化された MoE 推論
  • 低レイテンシの分散サーバー
  • 高同時実行時の自動スケーリング
  • OpenAI 互換エンドポイント
  • 従量課金制

API 料金
トークンタイプ 価格
入力 $0.6 / 1M トークン
出力 $3.6 / 1M トークン

API の始め方

  • ステップ1：アカウントを作成またはログイン：https://novita.ai にアクセスし、サインアップまたはログインします。
  • ステップ2：キー管理画面に移動：ログイン後、「API Keys」 を見つけます。
  • ステップ3：新しいキーを作成：「Add New Key」ボタンをクリックします。
  • ステップ4：すぐにキーを保存：生成されたキーをすぐにコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません。

API キーを取得

API キーの取得方法

例（Python）

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-397b-a17b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=64000,
    temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)

オプション3：SDK 統合

Novita は OpenAI スタイルの SDK と完全互換です。

  • ドロップイン置換（base_url とモデル名を変更するだけ）
  • ルーティングとエージェントオーケストレーションをサポート
  • LangChain、カスタムエージェント、バックエンドシステムへの簡単な統合

オプション4：サードパーティプラットフォーム

Novita は以下と統合できます。

まとめ

Qwen3.5-397B-A17B は、超大型 MoE 言語モデルの新世代を代表する存在であり、規模、効率性、強力な多言語推論を兼ね備えています。

しかし、アクセスとデプロイの複雑さがチームのスピードを鈍らせることがあります。Novita AI を使えば、次のことが可能です。

  • プレイグラウンドで即座にテスト
  • プロダクショングレードの API で統合
  • スケーラブルなアプリケーション向けに SDK を使用
  • 重い GPU インフラ管理を回避

Qwen3.5-397B-A17B で構築を始める準備ができたら、今すぐ Novita AI のモデル API から始めて、フロンティア AI 機能をより迅速かつ効率的に製品に取り入れてください。

Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできるようにするとともに、手頃で信頼性の高い GPU クラウドを構築とスケーリングのために提供する AI クラウドプラットフォームです。

よくある質問

Qwen3.5-397B-A17B とは何ですか？

Qwen3.5-397B-A17B は、Alibaba Cloud の Qwen チームが開発した、397B パラメータの Mixture-of-Experts (MoE) 大規模言語モデルです。トークンあたり 17B パラメータをアクティブ化し、テキスト、画像、動画の入力をサポートし、強力な推論、コーディング、多言語パフォーマンスを提供します。

Qwen3.5-397B-A17B は他のオープンウェイト LLM より優れていますか？

現在入手可能な最も強力なオープンウェイトモデルの一つであり、推論、コーディング（SWE-bench）、マルチモーダルタスク（MMMU-Pro、OmniDocBench）、エージェントワークフローにおいて競争力のあるベンチマークスコアを記録しています。パフォーマンスの比較は、ワークロードや評価設定によって異なる場合があります。

Qwen3.5-397B-A17B を実行するにはどのくらいの GPU が必要ですか？

独立して実行するには、通常、分散並列処理を備えたマルチノード、高メモリ GPU クラスター（A100 または H100 クラスの GPU など）が必要です。ほとんどのチームは、複雑なインフラストラクチャのセットアップを避けるために、Novita AI のようなマネージドクラウド API を介してアクセスしています。

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