現在、開発者は視覚とコードを組み合わせたインテリジェントアプリケーションの構築において、ますます複雑化する課題に直面しています。従来のテキストのみのモデルでは、UI の理解、レイアウトの変換、構造化された視覚的推論に苦戦していました。Qwen3-VL-235B-A22B は、視覚認識とプログラミングロジックを統合する強力なマルチモーダル設計により、このギャップを埋めます。
読者は、Qwen3-VL-235B-A22B が GLM-4.5V などの競合モデルよりも優れている理由を理解できるだけでなく、Cursor、Trae、Codex などの開発環境全体で効率的に実装する方法も理解できます。
Qwen3-VL-235B-A22B とは？
モデルタイプ: Qwen3 ファミリーのマルチモーダル（視覚言語）大規模モデル。
アーキテクチャ: Mixture-of-Experts (MoE)、総パラメータ数約 235B、推論あたり約 22B のアクティブパラメータ。
コンテキスト長: 最大 256K トークンをサポートし、100 万トークンまで拡張可能。
視覚機能: GUI 要素認識、スクリーンショットからのコード生成（HTML/CSS/JS/Draw.io）、2D/3D 空間推論に優れています。
言語性能: 視覚入力をシームレスに統合しながら、テキストのみの LLM と同等の理解力と推論力を発揮します。
OCR と多言語: ぼやけ、傾き、低照度条件下でも高いパフォーマンスで 32 言語を処理します。
バリアント:
- Instruct — 対話型タスクと対話に最適化。
- Thinking — 拡張推論と連鎖思考推論用に調整。
Qwen3-VL-235B-A22B は OCR、GUI 推論、コード生成 でトップクラスの性能を示し、幅広いマルチモーダル能力を発揮します。弱点は主に複雑な 3D 空間接地と主観的なアライメントタスクにあります。全体として、現在ベンチマークされているビジョンランゲージモデルの中で、最もバランスが取れ高性能なモデルの 1 つです。
Qwen より
Qwen3-VL-235B-A22B を使って高速コードデモを作成する方法？
Qwen3-VL-235B-A22B は、ビジュアルコーディングにおいて比類のないパワーを発揮します。Design2Code で 92.0、ChartMimic で 80.5 という記録を達成し、複雑なインターフェース、チャート、ダッシュボードを正確にクリーンで実行可能なコードに変換できます。
Novita AI は、32.8K コンテキストウィンドウをサポートする API を提供しており、入力トークン 1K あたり $0.98、出力トークン 1K あたり $3.95 で利用できます。平均レイテンシ 1.17 秒、スループット 26.78 TPS と、高いパフォーマンスを実現します。
Qwen3-VL-235B-A22B のコード能力を開発する方法
視覚からコードへのワークフローのためのプロンプトエンジニアリング
- 最初にモデルに UI やチャート画像を詳細に 説明 するよう指示し、その後コード生成を依頼します。（テクニック：Chain-of-Description）
- 「スクリーンショット → HTML/CSS/JS」変換の明確な例を提供し、モデルがパターンマッピングを学習できるようにします。
ツールとエージェントの統合
- モデルがコード編集ツール（ファイルを開く、差分を適用する、テストを実行する）を呼び出せるようにします。静的なコード生成ツールではなく、インタラクティブな「アシスタント」として使用します。
- Plan → Act → Observe → Revise のループを、linting/テストからの実際のフィードバックと共に実行し、環境を通じてモデルが改善されるようにします。
コードコーパスによるファインチューニング / インストラクションチューニング
- UI スクリーンショット＋ターゲットコード＋テストのデータセットを収集します。推論ダイアログとコード生成を組み合わせてモデルを（または LoRA を使用して）ファインチューニングします。
- 推論タスクとコードタスクを混在させることで、モデルがロジックと実行の理解を維持できるようにします。
長期コンテキストと複数ファイル対応
- モデルの大規模コンテキストウィンドウ（最大 256K トークン）を活用して、プロジェクト全体（複数ファイル、依存関係、インターフェース仕様）を入力します。
- クロスファイル参照とタスク仕様を含めることで、コード出力が文脈に沿った正確なものになります。
評価と反復
- 「UI モックアップをコードに変換」などのタスクを使用してベンチマークします（指標：正確性、UI 忠実度、実行時）。
- エラーのタイプ（レイアウト不一致、ロジックバグ、依存関係の欠落）を監視し、それに応じてデータセットとプロンプトを反復改善します。
Qwen3-VL-235B-A22B にアクセスする方法
1. インターフェース（初心者向けに最も簡単）
2. API アクセス（開発者向け）
ステップ 1: ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ 2: モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ 3: 無料トライアルを開始
無料トライアルを開始して、選択したモデルの機能を試します。
ステップ 4: API キーを取得
API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像に示されているように API キーをコピーします。
ステップ 5: API をインストール
プログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。以下は、Python ユーザー向けのチャット補完 API の使用例です。
curl "https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer session_edv1fJHNhzoHlVygGK0VnwTpo2gxM4nMxwcg-Wp0sEDOr0f-lQSFbRWwqOUMyXhtRQHShteDw48v2QNP86fLPA==" \
-d @- << 'EOF'
{
"model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Be a helpful assistant"
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!"
}
],
"response_format": { "type": "text" },
"max_tokens": 16384,
"temperature": 1,
"top_p": 1,
"min_p": 0,
"top_k": 50,
"presence_penalty": 0,
"frequency_penalty": 0,
"repetition_penalty": 1
}
EOF
3. ローカルデプロイまたは専用エンドポイント
必要条件:
- Qwen3-VL-235B-A22B: 8 台の NVIDIA H200 GPU。
インストール手順:
- HuggingFace または ModelScope からモデルウェイトをダウンロード
- 推論フレームワークの選択: vLLM または SGLang をサポート
- 公式 GitHub リポジトリのデプロイガイドに従う
専用エンドポイントを選択すべきなのは、安定した高性能推論、カスタムモデル制御が必要で、かつ継続的または高負荷なワークロードにおいてコストを抑えたい場合であり、ローカルで GPU やインフラを維持する必要がなくなります。
4. コードエージェントツールとの統合
Novita AI のサービスを利用することで、Claude Code の地域制限を回避できます。Novita AI は Trae および Qwen Code のアクセスガイドも提供しており、以下の記事でご確認いただけます。
Novita は 99% のサービス安定性を備えた SLA 保証も提供しており、コード生成や自動テストなどの高頻度シナリオに特に適しています。
Deepseek 0324 に加えて、ユーザーは Kimi-k2 や Qwen3 Coder などの強力なコーディングモデルにもアクセスでき、その性能はクローズドソースの Claude Sonnet 4 に迫りながら、コストは 5 分の 1 未満です。
最初のステップ：API キーを取得
Cursor での Qwen3-VL-235B-A22B
ステップ 1: Cursor をインストールしてアクティブ化
- cursor.com から最新バージョンの Cursor IDE をダウンロード
- Pro プランに加入して API ベースの機能を有効化
- アプリを開き、初期設定を完了
ステップ 2: 詳細モデル設定にアクセス
- Cursor 設定 を開く（
Ctrl + Fで素早く検索） - 左側メニューの 「Models」 タブに移動
- 「API Configuration」 セクションを見つける
ステップ 3: Novita AI 統合を設定
- 「API Keys」 セクションを展開
- ✅ 「OpenAI API Key」 トグルを有効化
- ✅ 「Override OpenAI Base URL」 トグルを有効化
- 「OpenAI API Key」 フィールド: Novita AI API キー を貼り付け
- 「Override OpenAI Base URL」 フィールド: デフォルトを
https://api.novita.ai/openaiに置き換え
ステップ 4: 複数の AI コーディングモデルを追加
「+ Add Custom Model」 をクリックし、各モデルを追加:
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinkingzai-org/glm-4.6deepseek/deepseek-v3.1moonshotai/kimi-k2-0905openai/gpt-oss-120bgoogle/gemma-3-12b-it
ステップ 5: 統合をテスト
- Ask Mode または Agent Mode で新しいチャットを開始
- さまざまなコーディングタスクで異なるモデルをテスト
- すべてのモデルが正しく応答することを確認
Claude Code での Qwen3-VL-235B-A22B
Windows の場合
コマンドプロンプトを開き、以下の環境変数を設定します:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL=qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
<[Novita API Key](https://novita.ai/settings/key-management)> を、Novita AI プラットフォームから取得した実際の API キーに置き換えてください。これらの変数は現在のセッション中のみ有効で、コマンドプロンプトを閉じるとリセットする必要があります。
Mac と Linux の場合
ターミナルを開き、以下の環境変数をエクスポートします:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
Claude Code の起動
インストールと設定が完了したら、プロジェクトディレクトリで Claude Code を起動できます。cd コマンドを使用して目的のプロジェクト場所に移動します:
cd <your-project-directory>
claude .
Trae での Qwen3-VL-235B-A22B
ステップ 1: Trae を開き、モデルにアクセス
Trae アプリを起動します。右上隅の Toggle AI Side Bar をクリックして AI サイドバーを開きます。次に、AI Management に移動し、Models を選択します。
ステップ 2: カスタムモデルを追加し、プロバイダーとして Novita を選択
Add Model ボタンをクリックしてカスタムモデルエントリを作成します。モデル追加ダイアログで、ドロップダウンメニューから Provider = Novita を選択します。
ステップ 3: モデルを選択または入力
Model ドロップダウンから希望のモデル（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324、MiniMax-M1-80k、GLM 4.6）を選択します。目的のモデルがリストにない場合は、Novita ライブラリからメモしたモデル ID を直接入力します。使用したいモデルの正しいバリアントを選択してください。
Codex での Qwen3-VL-235B-A22B
設定ファイルのセットアップ
Codex CLI は、以下の場所にある TOML 設定ファイルを使用します:
- macOS/Linux:
~/.codex/config.toml - Windows:
%USERPROFILE%\.codex\config.toml
基本設定テンプレート
model = "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
model_provider = "novitaai"
[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"
Codex CLI の起動
codex
基本的な使用例
コード生成:
> Create a Python class for handling REST API responses with error handling
プロジェクト分析:
> Review this codebase and suggest improvements for performance
バグ修正:
> Fix the authentication error in the login function
テスト:
> Generate comprehensive unit tests for the user service module
5. サードパーティプラットフォームとの統合
- OpenAI 互換 API: Cline や Cursor などのツールと、OpenAI API 標準に準拠したシームレスな移行と統合を実現します。
- Hugging Face: Novita AI エンドポイントを介して、Spaces、パイプライン、Transformers ライブラリでモデルを使用します。
- エージェント＆オーケストレーションフレームワーク: 公式コネクタとステップバイステップの統合ガイドを通じて、Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow などのパートナープラットフォームと簡単に接続できます。
Qwen3-VL-235B-A22B は、ビジュアルコーディング、OCR、推論ベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを発揮し、マルチモーダルプログラミングの基準を再定義します。Novita AI の 32.8K コンテキスト API、柔軟なデプロイ（ローカルまたは専用エンドポイント）、最新のコーディングエージェントとの統合により、このモデルは競争力のあるコストで高い精度とスケーラビリティを実現します。
よくある質問
Qwen3-VL-235B-A22B がマルチモーダルモデルの中でユニークな点は何ですか？
235B パラメータの Mixture-of-Experts アーキテクチャと強力な視覚推論を組み合わせ、Design2Code や ChartMimic のベンチマークで最先端の結果を達成しています。
Qwen3-VL-235B-A22B のコード能力を高めるにはどうすればよいですか？
Chain-of-Description プロンプトの適用、コード編集ツールの統合、UI からコードへのデータセットでのファインチューニング、256K トークンコンテキストを活用した複数ファイル推論を行います。
Qwen3-VL-235B-A22B を IDE に統合できますか？
はい。Novita AI の OpenAI 互換 API エンドポイントを介して、Cursor、Codex、Trae とシームレスに接続できます。
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 AI クラウドプラットフォームであり、手頃な価格で信頼性の高い GPU クラウドを提供します。
