Qwen3-Next-80B-A3B と Qwen3-235B-A22B-2507 の比較：なぜ小規模モデルが優れるのか？

複数のベンチマークで、Qwen3-Next-80B-A3B Instructはパラメータ数がはるかに少ないにもかかわらず、Qwen3-235B-A22B Instructとほぼ同等の性能を発揮しています。この驚くべきバランスは自然と「なぜ小規模モデルが大規模モデルに太刀打ちできるのか？」という疑問を抱かせます。その答えは両モデルのアーキテクチャの革新にあり、本記事ではその理由を詳しく解説します。

Qwen3-Next-80B と Qwen3-235B：アーキテクチャの主な違い

複数の主要ベンチマークで、Qwen3-Next-80B-A3B InstructはQwen3-235B-A22B Instructと同等の性能を発揮し、AIME25、LiveBench、LiveCodeBenchではほぼ同じ結果を示しています。この性能から、自然と両モデルのアーキテクチャの違いに注目が集まります

Hugging Faceより

モデル	総パラメータ数	アクティブパラメータ数	レイヤー数	専門家数	アクティブ化される専門家数	アテンション種類	コンテキスト長	モード	主な特徴
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	80B	3B	48	64	2	Hybrid (DeltaNet + Gated)	標準（最大256K）	Instruct	軽量な推論、日常的なQ&A
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking	80B	3B	48	64	2	Hybrid (DeltaNet + Gated)	標準（最大256K）	Thinking	強力な推論、マルチステップの問題解決
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	235B	22B	94	128	8	Hybrid (DeltaNet + Gated)	262Kネイティブ、最大1M	Instruct	大規模なキャパシティ、優れた長文コンテキスト処理能力
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507	235B	22B	94	128	8	Hybrid (DeltaNet + Gated)	262Kネイティブ、最大1M	Thinking	大規模スケールと強化された推論能力

Qwen3-Next-80B-A3B と Qwen3-235B：なぜ小規模モデルが太刀打ちできるのか

Qwen3-Next-80B-A3BはQwen3-Nextシリーズ初のモデルであり、長文コンテキストの効率とスループットを最大化するアーキテクチャの革新で際立っています。

ハイブリッドアテンションを導入しており、ゲート付きDeltaNetとゲート付きアテンションを組み合わせて標準アテンションを置き換えることで、超長シーケンス長での効率的なコンテキストモデリングを実現しています。

**高スパース性の混合専門家（MoE）**設計により、アクティベーション率を大幅に削減し、トークンあたりのFLOPsを削減しながらモデルのキャパシティを維持しています。

堅牢性を確保するため、ゼロ中心化・重み減衰を適用したレイヤー正規化などの安定性最適化が組み込まれています。

最後に、**マルチトークン予測（MTP）**により事前学習の効率が向上し、推論が高速化されます。これらの強化により、Qwen3-Next-80B-A3Bは大規模な長文コンテキストのワークロードを効率よく安定して処理するのに特に適したモデルとなっています。

Hugging Faceより

より多くのコンテキストを処理・維持できる能力は、モデルの複数のコア機能を直接強化します：

• 長文ドキュメント理解
  文書全体、研究論文、長いトランスクリプトを1回のパスで処理でき、チャンク分割による情報損失を回避できます。
• クロスセクション推論
  長いコンテキストウィンドウにより、テキストの離れた部分同士の関連付けが可能になり、論理的な一貫性が向上します。
• 複雑なタスク処理
  法的分析、科学研究、マルチターンの会話などのアプリケーションでは、多数のトークンにわたって詳細を保持することで正確な推論が可能になります。
• 幻覚・ドリフトの低減
  入力をすべてアクセス可能な状態に保つことで、以前の制約を忘れたり、不足している詳細を捏造したりするリスクが低減します。
• 実アプリケーションへのスケーラビリティ
  長い履歴を持つチャットボット、数千のコンテキストトークンを使用する検索拡張生成（RAG）、マルチモーダルパイプラインなどのエンタープライズシナリオで、安定した超長シーケンス処理のメリットを直接得られます。

Qwen3-Next-80B と Qwen3-Next-80B-A3B：性能比較

カテゴリ	ベンチマーク	80B-A3B-Instruct	80B-A3B-Thinking	235B-A22B-Thinking	最高性能モデル
知識	MMLU-Pro	80.6	82.7	84.4	235B-Thinking
	MMLU-Redux	90.9	92.5	93.8	235B-Thinking
	GPQA	72.9	77.2	81.1	235B-Thinking
	SuperGPQA	58.8	60.8	64.9	235B-Thinking
推論	AIME25	69.5	87.8	92.3	235B-Thinking
	HMMT25	54.1	73.9	83.9	235B-Thinking
	LiveBench (Nov 2024)	75.8	76.6	78.4	235B-Thinking
コーディング	LiveCodeBench v6	56.6	68.7	74.1	235B-Thinking
	MultiPL-E / CFEval*	87.8	2071 (CFEval)	2134 (CFEval)	235B-Thinking
	OJBench / Aider-Polyglot*	49.8 (Aider)	29.7 (OJBench)	32.5 (OJBench)	235B-Thinking
アライメント	IFEval	87.6	88.9	88.9（同点）	80B-Thinking / 235B-Thinking
	Arena-Hard v2	82.7	62.3	79.7	80B-Instruct
	WritingBench	87.3	84.6	88.3	235B-Thinking
エージェント	BFCL-v3	70.3	72.0	72.4	235B-Thinking
	TAU1-Retail	60.9	69.6	67.8	80B-Thinking
	TAU1-Airline	44.0	49.0	46.0	80B-Instruct
	TAU2-Retail	57.3	67.8	71.9	235B-Thinking
	TAU2-Airline	45.5	60.5	58.0	80B-Thinking
	TAU2-Telecom	13.2	43.9	45.6	235B-Thinking
多言語	MultiIF	75.8	77.8	80.6	235B-Thinking
	MMLU-ProX	76.7	78.7	81.0	235B-Thinking
	INCLUDE	78.9	78.9	81.0	235B-Thinking
	PolyMATH	45.9	56.3	60.1	235B-Thinking

235Bモデル（Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507）は、特に専門知識、コーディング、高度な推論タスクで最高の絶対性能を発揮します。

80Bモデルは、その規模からは想像できないほどの高性能を発揮します：

• Qwen3-Next-80B-A3B-ThinkingはQwen3-235B-A22B-Thinking-2507に迫る推論能力を備えており、効率とコストが重視される場合に最適な選択肢です。
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instructは知識とコーディングタスクでQwen3-235B-A22B-Instruct-2507と互角に競い、Arena-Hard v2などのアライメントベンチマークでは実際に上回っています。

まとめ： Qwen3-Next-80B-A3Bは性能を大幅に犠牲にすることなく効率を重視して設計されています。ハイブリッドアテンション、スパースMoE、安定性最適化といったアーキテクチャの革新により、小規模モデルが多くの実世界のタスクで235Bモデルに引けを取らない性能を発揮できます。

Qwen3-Next-80B と Qwen3-235B：推論速度の比較

Artificial Analysisより

80B-Instruct = 速度と低遅延の最適なバランス。

235Bモデルは、特にThinkingモードでは規模が大きく推論処理が重いため遅くなります。

**Thinkingモデル（80B・235B両方）**は、明示的な推論ステップがあるため、Instructモードと比較して遅延とエンドツーエンドの処理時間が大幅に長くなります。

Qwen3-Next-80B と Qwen3-235B：テキスト生成にはどちらが適しているか

小説・フィクション執筆

• 要件：豊かなキャラクター描写、長いストーリーアーク、没入感のある文体、一貫性。
• 235B：創造的な描写が豊かで、文体の一貫性が高く、比喩や複雑な表現の扱いが優れています。
• 80B：長いコンテキストウィンドウにより低コストで長いストーリーを維持でき、反復作業が速く、多くの読者にとって十分な一貫性を保てます。

学術論文・技術文書

• 要件：正確性、構成、引用、専門用語、論理的な流れ。
• 235B：深いドメイン知識、詳細な正確性が高く、推論能力が優れています。
• 80B：レビューや標準的な実験には十分な性能ですが、ニッチな分野では小さな誤りが生じるリスクが高くなります。

会話・チャットストーリー

• 要件：ターン間の一貫性、記憶能力、ペルソナの遵守、応答速度。
• 235B：詳細な記憶と厳格なペルソナ指示の遵守がやや優れています。
• 80B：低遅延で高速な応答が可能で、長文コンテキスト処理能力によりインタラクティブなチャットに適しています。

クリエイティブノンフィクション・エッセイ・ブログ

• 要件：事実と文体のバランス、明確な構成、説得力。
• 235B：事実が多く複雑な論理展開の扱いが優れています。
• 80B：文体や読みやすさが専門的な正確性よりも重視される場合に十分な性能で、ドラフトの修正が速く行えます。

詩・様式化された文章

• 要件：想像力豊かな言語、リズム、繊細なニュアンス。
• 235B：珍しい語彙の使用、創造性、繊細な表現の扱いが優れています。
• 80B：文体の模倣は得意ですが、珍しい比喩の深みが不足することがあります。

結論

• 最高レベルの正確性と深み（学術文書、重要な技術作業、ハイエンドなクリエイティブプロジェクト）が必要な場合は、235Bが適しています。
• 効率、速度、低コストで安定した品質が求められる場合（特に小説やチャット履歴のような長い入力）、80Bがより賢明な選択肢となることが多いです。

Qwen3-Next-80B と Qwen3-235B：チャットボットアプリケーションにはどちらが適しているか

チャットボットに求められる要件
高速な応答、長い履歴での一貫性、指示への従順性、ある程度の推論能力、コスト効率。

235B

• 非常に大規模な会話、専門知識、難しい推論タスクで優れた性能を発揮します。
• 欠点：遅延が大きく、計算コストが高いため、応答性が重視される場合には適していません。

80B

• 遅延が低く、高速な応答が可能です。
• アーキテクチャの革新により、指示への従順性とコンテキスト処理能力を十分に維持しています。
• インタラクティブなユーザー向けチャットボットに適した選択肢です。

重要なポイント

• スムーズなユーザー体験と高速な応答が求められる場合は、通常80Bが適しています。
• 専門的または高度な処理が求められるドメインでは、235Bが依然として推奨される場合があります。

Qwen3-Next-80BとQwen3-235Bを利用するには？

1. Webインターフェース（初心者に最も簡単）

今すぐQwen3-Next-80B-A3B Instructを試す！

2. APIアクセス（開発者向け）

Novita AIは、シンプルなAPIを提供するAIクラウドプラットフォームで、開発者がAIモデルを簡単にデプロイできる環境を提供しています。

Qwen3-Next-80B-A3B Instructの料金は、入力**$0.15/M**、出力**$1.5/M**で、コンテキスト長は65,536トークンです。

Qwen3-Next-80B-A3B Thinkingも同様に、入力**$0.15/M**、出力**$1.5/M**で、コンテキスト長は65,536トークンです。

Qwen3-235B-A22B Thinking-2507はより高価で、入力**$0.3/M**、出力**$3/M**、コンテキスト長は131,072トークンです。

Qwen3-235B-A22B Instruct-2507の料金は、入力**$0.15/M**、出力**$0.8/M**で、コンテキスト長は131,072トークンです。

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てください。

ステップ2：モデルを選択

利用可能なオプションを閲覧し、ニーズに合ったモデルを選択してください。

ステップ3：無料トライアルを開始

選択したモデルの機能を探索するために、無料トライアルを開始してください。

ステップ4：APIキーを取得

APIでの認証のために、新しいAPIキーを発行します。「設定」ページに移動すると、画像の指示に従ってAPIキーをコピーできます。

ステップ5：APIをインストール

使用する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をインストールしてください。

インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートしてください。APIキーでAPIを初期化することで、Novita AIのLLMとのやり取りを開始できます。以下はPythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。

#Chat API
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-next-80b-a3b-instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

#Completion API
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.completions.create(
    model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    prompt="The following is a conversation with an AI assistant.",
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].text)

3. 統合

Trae、Claude Code、Qwen CodeなどのCLIの使用

Novita AIの最高性能モデル（Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1など）をローカル環境やIDEでAIコーディングアシスタントとして使用する場合、手順は簡単です：APIキーを取得し、ツールをインストールし、環境変数を設定してコーディングを開始してください。

詳細なセットアップコマンドや例については、公式チュートリアルを参照してください：

• Trae： IDEでAIモデルにアクセスするためのステップバイステップガイド
• Claude Code： Windows、Mac、LinuxでClaude Code上でKimi-K2を使用する方法
• Qwen Code： Qwen CodeでOpenAI互換APIを使用する方法（60秒でセットアップ！）

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： あらゆる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： Novita AIのモデルを活用して、委譲、トリアージ、関数実行が可能なエージェントを設計できます。
• Python統合： SDKのエンドポイントを https://api.novita.ai/v3/openai に設定し、APIキーを使用するだけで統合できます。

サードパーティプラットフォームでのAPI接続

OpenAI互換API： Cline や Cursor などのツールと、OpenAI API標準に対応したシームレスな移行・統合が可能です。

Hugging Face： Novita AIの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使用して、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。

Qwen3-Next-80B-A3Bは、アーキテクチャが規模と同じくらい重要であることを証明しています。 ハイブリッドアテンションやスパースMoEなどの革新により、多くのベンチマークで235Bモデルに匹敵する性能を発揮しながら、高速な推論、低遅延、優れた効率性を提供します。コスト、速度、品質のバランスを取る必要のある組織にとって、80Bモデルは優れた代替案となり、適切に設計された小規模モデルが大規模モデルに太刀打ちできることを示しています。

よくある質問

なぜ80Bモデルが難しいベンチマークで235Bモデルと競合できるのですか？

80BモデルはハイブリッドアテンションとスパースMoEを使用して計算コストを削減しながらモデルのキャパシティを維持しており、AIME25、LiveBench、LiveCodeBenchなどのタスクで235Bモデルに匹敵または上回る性能を発揮できます。

長文ドキュメントやチャット履歴の処理にはどちらのモデルが適していますか？

235Bモデルはネイティブで262K～1Mトークンのコンテキストをサポートしていますが、80Bモデルも最大256Kトークンを効率的に処理できます。ほとんどの実世界のアプリケーションでは、80Bモデルは高速で低コストながら十分なキャパシティを提供します。

80Bモデルの方が人間の好みに適したアライメントがされていますか？

はい。Arena-Hard v2では、Qwen3-Next-80B-A3B Instructは実際に235Bモデルを上回っており、規模が小さいにもかかわらずより強いアライメントを示しています。

Novita AIは、シンプルなAPIを提供するAIクラウドプラットフォームで、開発者がAIモデルを簡単にデプロイできる環境を提供するとともに、構築・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。

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