AlibabaのQwen 3.5 Mediumシリーズは、実際に本番稼働できるコストで実行可能なオープンソースモデルにフロンティア級の推論能力をもたらします。Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-27B、Qwen3.5-122B-A10Bの3モデルがNovita AIで利用可能になり、GPT-5-miniクラスのパフォーマンスを、オープンウェイトとApache 2.0ライセンスの柔軟性とともに提供します。
🎉これら3つのモデルはすべて、Novita AIのサーバーレスLLM API からすぐにアクセスできます。GPUのプロビジョニングは不要です。
Qwen 3.5 Mediumシリーズとは？
2026年2月24日、AlibabaのQwenチームはQwen 3.5 Mediumモデルシリーズをリリースしました。これはフラッグシップモデルであるQwen3.5-397B-A17Bとより小規模な蒸留モデルとの間に位置する4つのモデルです。そのうち3つはApache 2.0のもとでオープンウェイトであり、すべてがNovita AIで利用可能です。
このシリーズは市場の特定のニッチを狙っています。コストが重視される本番環境のワークロードに十分コンパクトでありながら、GPT-5 miniやClaude Sonnet 4.5のようなプロプライエタリなフロンティアモデルに匹敵する強力さを持つモデルです。
| モデル | 総パラメータ数 | 有効パラメータ数 | アーキテクチャ | コンテキスト |
| Qwen3.5-35B-A3B | 35B | 3B | MoE + Hybrid Attention | 262K |
| Qwen3.5-27B | 27B | 27B (dense) | Dense + Hybrid Attention | 262K |
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B | 10B | MoE + Hybrid Attention | 262K |
ベンチマークパフォーマンス
Qwen 3.5 Mediumモデルは、そのサイズクラスをはるかに超えたパフォーマンスを発揮します。主要カテゴリ別にGPT-5 miniとの比較を示します（データはQwenの公式ベンチマーク結果より）。
知識と推論
| ベンチマーク | 122B-A10B | 27B | 35B-A3B | GPT-5 mini |
| MMLU-Pro | 86.7 | 86.1 | 85.3 | 83.7 |
| GPQA Diamond | 86.6 | 85.5 | 84.2 | 82.8 |
| MMMLU | 86.7 | 85.9 | 85.2 | 86.2 |
| HMMT Feb 2025 | 91.4 | 92.0 | 89.0 | 89.2 |
コーディング
| ベンチマーク | 122B-A10B | 27B | 35B-A3B | GPT-5 mini |
| SWE-bench Verified | 72.0 | 72.4 | 69.2 | 72.0 |
| Terminal-Bench 2 | 49.4 | 41.6 | 40.5 | 31.9 |
| LiveCodeBench v6 | 78.9 | 80.7 | 74.6 | 80.5 |
エージェントタスク
| ベンチマーク | 122B-A10B | 27B | 35B-A3B | GPT-5 mini |
| BFCL-V4 (Tool Use) | 72.2 | 68.5 | 67.3 | 55.5 |
| BrowseComp | 63.8 | 61.0 | 61.0 | 48.1 |
| TAU2-Bench | 79.5 | 79.0 | 81.2 | 69.8 |
🔑 注目ポイント： 3つすべてのMediumモデルは、エージェントタスクにおいてGPT-5 miniを20〜30%上回っています。一般的な知識とコーディングでは、競争力があるか、またはリードしています。重要な差別化要因は、単なるベンチマークスコアではありません。このパフォーマンスを、オープンウェイト、ファインチューニングの自由、ベンダーロックインのなさと共に得られるという点です。
Novita AIでの特別な利点
Novita AIは、3つすべてのオープンウェイトQwen 3.5 Mediumモデルを、OpenAI互換のエンドポイントを持つサーバーレスAPI として提供します。
| モデル | 入力 | 出力 | コンテキスト | 最大出力 |
| Qwen3.5-35B-A3B | $0.25/Mt | $2.00/Mt | 262K | 65K |
| Qwen3.5-27B | $0.30/Mt | $2.40/Mt | 262K | 65K |
| Qwen3.5-122B-A10B | $0.40/Mt | $3.20/Mt | 262K | 65K |
Novita AIでの主な利点:
- OpenAI互換API: ベースURLを変更するだけでGPTエンドポイントから切り替え可能なドロップイン代替品です。
- 完全な262Kコンテキスト: トランケーションなし。ネイティブのコンテキストウィンドウをそのまま使用できます。
- サーバーレス: GPUのプロビジョニングもコールドスタートの管理も不要です。
これらのモデルがどのようにあなたのワークロードを処理するか確認したいですか？ Playgroundを開いてテストしてみましょう →
コスト分析：どれくらい節約できるか？
エージェント型コーディングワークフローを実行し、1日あたり100万トークンの入力と20万トークンの出力を処理すると仮定します。
| モデル | 1日あたりの入力コスト | 1日あたりの出力コスト | 1日あたりの合計 | 月額 (30日) |
| Qwen3.5-35B-A3B (Novita) | $0.25 | $0.40 | $0.65 | $19.50 |
| Qwen3.5-27B (Novita) | $0.30 | $0.48 | $0.78 | $23.40 |
| Qwen3.5-122B-A10B (Novita) | $0.40 | $0.64 | $1.04 | $31.20 |
| GPT-5 mini (OpenAI) | $0.25 | $0.40 | $0.65 | $19.50 |
| Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) | $3.00 | $3.00 | $6.00 | $180.00 |
| GPT-5.2 (OpenAI) | $1.75 | $2.80 | $4.55 | $136.50 |
価格ソース: OpenAI (GPT-5 mini: $0.25/Mt input, $2.00/Mt output; GPT-5.2: $1.75/Mt input, $14.00/Mt output), Anthropic (Claude Sonnet $3.00/Mt input, $15.00/Mt output), Novita AI .
🔑 実際のところ： Novita AIのQwen3.5-35B-A3Bは、GPT-5 miniと同じ価格帯でありながら、エージェント性能が大幅に優れています（BFCL-V4: 67.3 vs 55.5）。GPT-5.2やClaude Sonnet 4.5と比較すると、コストを7〜9倍節約できます。価値提案は価格だけではありません。クローズドモデルの価格で、より優れたエージェント機能を備えたオープンウェイトを得られることです。
ユースケースとベストプラクティス
AI駆動のコードレビューエージェントを構築していると仮定しましょう。プルリクエストをスキャンし、問題を特定し、修正を提案します。エージェントは、リポジトリ全体のコンテキスト（50K〜200Kトークン）を処理し、外部ツール（リンター、テストランナー）を呼び出し、構造化されたフィードバックを生成する必要があります。
Qwen 3.5 Mediumが適している理由は次のとおりです。
1. エージェンティック・ツールコーリング・パイプライン
BFCL-V4スコア72.2（122B-A10B）により、これらのモデルは構造化された関数呼び出しに優れています。API呼び出しを連鎖させ、応答を解析し、意思決定を行うマルチステップエージェントを構築できます。その信頼性はGPT-5 miniを大きく上回ります。
2. 長文コンテキストコード分析
262Kのネイティブコンテキストウィンドウにより、コードベース全体をチャンク化せずに取り込むことができます。ハイブリッドアテンションアーキテクチャにより、トークン数が多い場合でもコストを管理可能に保ちます。
3. オープンウェイトの柔軟性
GPT-5 miniとは異なり、Qwen 3.5 Mediumを独自のデータでファインチューニングしたり、コンプライアンス要件のためにオンプレミスにデプロイしたり、コンシューマーGPUで量子化バージョンをローカル実行したりできます（35B-A3Bは4ビット量子化で8GB以上のVRAMで動作します）。
どのモデルを選ぶべきか？
クイックガイド:
- Qwen3.5-35B-A3B → 最もバランスの取れた選択肢。最低コスト、コンシューマーGPUでローカル実行可能（量子化で8GB+ VRAM）、そしてほとんどのベンチマークでGPT-5 miniを上回ります。
- Qwen3.5-27B → トークンあたりの推論密度が最も高い（全27Bパラメータがアクティブ）。シリーズ内で最高のSWE-benchスコア（72.4）。1回のフォワードパスで最大限の推論が必要な場合に最適です。
- Qwen3.5-122B-A10B → エージェントスコアで全般的にトップ。ツールコーリングの精度が重要な複雑なマルチステップエージェントワークフローに最適です。
はじめ方
Novita AIは、コード不要の試用から本番API統合まで、Qwen 3.5 Mediumモデルをワークフローに統合する複数の方法を提供します。
Playgroundで試す
コードを書く前に、Novita AI Playground でインタラクティブにモデルをテストしてください。
- Thinking Modeをオンにして、モデルの内部推論チェーンを表示します。
- パラメータを調整: TemperatureやTop_pで出力の創造性を制御します。
- 長文コンテキストをストレステスト: 262Kトークンまでのドキュメントを貼り付けて、想起と理解力を評価します。
Novita AIアカウントに新規登録すると、無料トライアルクレジットが付与されます。これでコストをかけずに数十回のテストを実行できます。
ステップ 1: APIキーを取得する
- novita.ai にアクセスし、サインアップまたはログインします。
- ダッシュボードで API Keys に移動します。
- Add New Key をクリックし、すぐにコピーします。キーは一度しか表示されません。
ステップ 2: APIを呼び出す
- ベースURL:
https://api.novita.ai/openai - モデルID:
qwen/qwen3.5-35b-a3b、qwen/qwen3.5-27b、qwen/qwen3.5-122b-a10b
Pythonの例:
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/qwen3.5-122b-a10b",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "こんにちは、元気ですか？"}
],
max_tokens=65536,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
ステップ 3: ツールと統合する
Novita AIはOpenAI/Anthropic API標準に従っているため、Qwen 3.5 Mediumモデルは既存のツールとシームレスに連携します。
- コーディングアシスタント: Cline、Cursor、OpenCode、Trae
- エージェントフレームワーク: LangChain、Langflow、Continue
- Anthropic互換ワークフロー: Claude Code
- チャットUI: AnythingLLM
- Hugging Face Hub: Novita AIはサポート対象モデルの推論プロバイダーとしてリストされています。
- 個人用AIエージェント: OpenClaw — Qwen 3.5 Mediumモデルを接続して、メッセージングプラットフォーム上で常時稼働するエージェントを構築します。
結論
1年前、GPT-5-miniレベルのエージェント性能を、ファインチューニングやセルフホスティングが可能なオープンウェイトモデルで実現することは現実的ではありませんでした。Qwen 3.5 Mediumシリーズは、特にツール使用やマルチステップエージェントワークフローにおいて、その方程式を変えました。これらのモデルはプロプライエタリな代替品に匹敵するだけでなく、測定可能な形で凌駕しています。
モデルスタックを評価しているチームにとって、実際的な次のステップは明確です。Playgroundで独自のプロンプトを実行し、現在のプロバイダーとベンチマーク比較して、私たちのデータではなく、あなたのデータに基づいて判断してください。
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AIクラウドプラットフォームであり、スケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドも提供しています。
よくある質問
Qwen3.5-FlashとQwen3.5-35B-A3Bの違いは何ですか？
Qwen3.5-Flashは、35B-A3Bのプロプライエタリなホスト版であり、Alibaba Cloudでのみ利用可能です。100万トークンのコンテキストウィンドウと組み込みの公式ツールを提供します。Novita AIのオープンウェイト版35B-A3Bはネイティブで262Kのコンテキストをサポートし、最大100万トークンまで拡張可能です。
これらのモデルを商用アプリケーションで使用できますか？
はい。3つすべてのオープンウェイトモデルはApache 2.0ライセンスのもとでリリースされています。商用利用、ファインチューニング、再配布に関する制限はありません。
フラッグシップのQwen3.5-397B-A17Bと比較してどうですか？
397Bフラッグシップ（Novita AIでも利用可能、入力$0.60/Mt、出力$3.60/Mt）は、競技プログラミングや一部の推論タスクでより強力です。しかし、Mediumモデルは驚くほど近い性能です。122B-A10Bはエージェントベンチマークでそれに匹敵するか、それを上回り、35B-A3Bはフラッグシップの85〜95%のパフォーマンスを半分以下のコストで提供します。
