Novita AI で Qwen 3 が利用可能に

Qwen 3 とは？
ベンチマークとパフォーマンス
Novita AI で Qwen 3 にアクセスする方法
Qwen 3 のパフォーマンスを最大化するためのベストプラクティス
まとめ

アリババの最先端大規模言語モデル Qwen 3 が、Novita AI の Model API プラットフォームで利用可能になりました！

以下は、Novita AI で現在提供している Qwen 3 のラインナップと価格です。

Qwen3-235B-A22B: $0.20 / M 入力トークン、$0.80 / M 出力トークン
Qwen3-30B-A3B: $0.10 / M 入力トークン、$0.45 / M 出力トークン
Qwen3-32B: $0.10 / M 入力トークン、$0.45 / M 出力トークン
Qwen3-14B: $0.07 / M 入力トークン、$0.275 / M 出力トークン
Qwen3-8B: $0.035/ M 入力トークン、$0.138 / M 出力トークン
Qwen3-4B: 無料
Qwen3-1.7B: 無料

最先端の言語モデルでチャットボット、アプリ、ワークフローを強化しましょう。Qwen 3 は API 呼び出し一つでご利用いただけます。

Qwen 3 とは？

Qwen 3 は、Alibaba Cloud の Qwen チームによって開発された、最新かつ最も高度な大規模言語モデルファミリーです。QwQ および Qwen2.5 の経験を基に、推論、多言語対応、エージェント機能において大幅な改良を加え、オープンソース AI に新たな基準を打ち立てています。

Qwen 3 の主な特徴

** 密集型および混合専門家（MoE）モデル（各種サイズ）:** Qwen 3 は、軽量の 0.6B および 1.7B モデルから大規模な 32B（密集型）、フラッグシップの 30B-A3B および 235B-A22B（MoE）バリアントまで、密集型と MoE アーキテクチャの両方で利用可能です。
** ハイブリッド思考モード:** 複雑なステップバイステップの論理推論、数学、コード生成に適した ** 思考モード ** と、高速かつ効率的な汎用チャットに適した ** 非思考モード** をシームレスに切り替えられます。
** 大幅に強化された推論能力:** Qwen 3 は、数学、コード生成、常識的論理推論において、従来の Qwen モデルを凌駕します。また、タスクに応じてより安定し制御可能な推論リソース配分を実現します。
** 優れた人間の嗜好への適合:** クリエイティブライティング、ロールプレイング、マルチターン対話、指示追従において優れた性能を発揮し、より自然で魅力的な会話を実現します。
** 高度なエージェント機能:** Qwen 3 はエージェントベースのワークフロー向けに設計されており、両方の思考モードで外部ツールとのシームレスな統合と正確な関数呼び出しをサポートします。これにより、複雑なエージェント駆動タスクで最先端のパフォーマンスを実現します。
** 堅牢な多言語サポート:** 119 の言語と方言をサポートし、高品質な多言語指示追従と翻訳が可能で、真のグローバルアプリケーションへの扉を開きます。

ベンチマークとパフォーマンス

Qwen 3 シリーズは、コーディング、数学、一般推論、多言語理解において、包括的な AI ベンチマークスイートで業界をリードするパフォーマンスを示しています。

フラッグシップモデル: Qwen3-235B-A22B

フラッグシップモデル Qwen3-235B-A22B は、DeepSeek-R1、OpenAI-01、OpenAI-o3-mini、Grok-3 Beta、Gemini-2.5-Pro などの現在最も先進的なモデルと比較して、一貫してトップまたはそれに近い結果を達成しています。

出典: Qwen

複雑な推論: ArenaHard で最高スコア (95.6) を記録し、すべての競合他社を上回るか同等の結果。
数学: AIME’24 (85.7) および AIME’25 (81.5) でリーディング結果を示し、ほとんどの商用モデルおよびオープンソースモデルを大きくリード。
コーディング: LiveCodeBench (70.7) および CodeForces Elo (2056) で卓越したパフォーマンスを発揮し、ソフトウェアおよびアルゴリズムタスクでの強みを確認。
多言語 & 汎用能力: Qwen3-235B-A22B は LiveBench および MultiF で好成績を達成し、堅牢な実世界および多言語理解を示す。

その他の小規模モデル

Qwen 3 のアーキテクチャ上の革新は、より小規模なモデルサイズでも優れたパフォーマンスを発揮します:

出典: Qwen

Qwen3-32B (密集型): フラッグシップにわずかに劣るものの、すべてのカテゴリで他のほとんどのモデルを上回る結果を提供。
Qwen3-30B-A3B (MoE): 活性化パラメータが10分の1であるにもかかわらず、QwQ-32B を上回るパフォーマンスを示し、Qwen の効率性とスマートなスケーリングを実証。
Qwen3-4B (密集型): このコンパクトなモデルでも、特に推論および多言語タスクにおいて、Qwen2.5-72B-Instruct のようなはるかに大規模なモデルに匹敵するパフォーマンスを発揮。

Novita AI で Qwen 3 にアクセスする方法

Novita AI で Qwen 3 を使い始めるのは迅速、簡単、そしてリスクフリーです。紹介プログラムにより、$10 の無料クレジット を受け取れます。これは、Qwen 3 の能力を十分に探索し、プロトタイプを構築し、初期費用なしで最初のユースケースを立ち上げるのに十分な額です。

Playground を使用する（コーディング不要）

即時アクセス: サインアップして無料クレジットを受け取り、すぐに Qwen 3 やその他のトップモデルを試すことができます。
対話型 UI: プロンプト、思考連鎖推論をテストし、リアルタイムで結果を可視化。
モデル比較: Qwen 3、Llama 4、DeepSeek などを簡単に切り替えて、ニーズに最適なモデルを見つけられます。

API 経由で統合する（開発者向け）

Novita AI の統一 REST API を使用して、Qwen 3 をアプリケーション、ワークフロー、チャットボットにシームレスに接続できます。モデルの重みやインフラストラクチャを管理する必要はありません。Novita AI は多言語 SDK（Python、Node.js、cURL など）と、パワーユーザー向けの高度なパラメータ制御を提供しています。

オプション1: 直接 API 統合（Python 例）

開始するには、以下のコードスニペットを使用してください:

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

主な機能:

統一エンドポイント:/v3/openai は OpenAI の Chat Completions API 形式をサポートします。
柔軟な制御: temperature、top-p、ペナルティなどを調整して、目的に合わせた結果を得られます。
ストリーミング & バッチ処理: 好みの応答モードを選択できます。

オプション2: OpenAI Agents SDK を使用したマルチエージェントワークフロー

Novita AI を OpenAI Agents SDK と統合することで、高度なマルチエージェントシステムを構築できます:

プラグアンドプレイ: 任意の OpenAI Agents ワークフローで Novita AI の LLM を使用できます。
ハンドオフ、ルーティング、ツール使用をサポート: エージェントがタスクを委任、トリアージ、関数実行できるように設計。すべて Novita AI のモデルを活用。
Python 統合: SDK を Novita のエンドポイント (https://api.novita.ai/v3/openai) に向け、API キーを使用するだけです。

サードパーティプラットフォームで Qwen 3 API に接続する

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 Qwen 3 を使用できます。
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 Novita AI を簡単に接続できます。
OpenAI 互換 API: Cline や Cursor など、OpenAI API 標準向けに設計されたツールとの手間のかからない移行と統合を実現します。

Qwen 3 のパフォーマンスを最大化するためのベストプラクティス

サンプリングパラメータ設定

思考モード
enable_thinking=True
Temperature: 0.6
TopP: 0.95
TopK: 20
MinP: 0
ヒント: 性能低下や出力の繰り返しを防ぐため、欲張り復号は避けてください。

非思考モード
enable_thinking=False
Temperature: 0.7
TopP: 0.8
TopK: 20
MinP: 0

繰り返し制御
対応フレームワークでは、presence_penalty を 0 から 2 の間で調整して繰り返しを減らします。
注意: 値を高くすると、言語が混ざったりモデルのパフォーマンスがわずかに低下する場合があります。

出力長の推奨

ほとんどのクエリでは、出力長を 32,768 トークン に設定します。
複雑なベンチマークタスク（数学やプログラミングコンテストなど）では、より包括的な応答を得るために最大出力長を 38,912 トークン に増やします。

出力形式の標準化

数学問題: プロンプトに以下を含めます: “Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}.”
選択問題: JSON フィールドを使用して応答を標準化します: “Please show your choice in the answer field with only the choice letter, e.g., “answer”: “C”.”

会話履歴の管理

マルチターン会話では、チャット履歴に最終出力のみを含めます。中間の「思考」コンテンツは省略します。
Jinja2 チャットテンプレートを使用している場合は、これが自動的に処理されます。他のフレームワークでは、この方法を手動で確実に守ってください。

これらの推奨事項に従うことで、Qwen 3 があらゆるユースケースで一貫して正確で高品質な結果を提供できるようになります。

まとめ

Qwen 3 は、コーディング、推論、多言語タスクにおいて、プロジェクトの規模を問わず最高クラスのパフォーマンスを提供します。実際の動作をご覧になりたいですか？

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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だけでなく、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。

Novita AI で Qwen 3 が利用可能に