2026年最強の Qwen モデル：完全比較

2026年版最良の Qwen モデル：完全比較ガイド

Alibabaの Qwen（読み：チュウェン）モデルファミリーは、世界で最も有能かつ広く導入されているオープンソース LLM ファミリーの一つとなりました。巨大な Qwen 3 フラッグシップから、スマートフォンで動作する極小の 0.5B モデルまで、 Qwen エコシステムは事実上あらゆるユースケースをカバーしています。

しかし、非常に多くのバリアントが存在するため、プロジェクトに適した Qwen モデルを選ぶのは容易ではありません。このガイドでは、主要な Qwen モデルをすべて分類し、ベンチマークを比較し、構築内容に基づいた明確な推奨事項を提示します。

Qwen モデルファミリー一覧

モデルファミリー	タイプ	利用可能なサイズ	ライセンス	最適な用途
Qwen 3	テキスト LLM	0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B, 30B-A3B, 235B-A22B	Apache 2.0	一般的なテキスト, 推論, コーディング
Qwen 2.5	テキスト LLM	0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B	Apache 2.0	本番ワークロード, ファインチューニング
Qwen 2.5-Coder	コード LLM	0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B	Apache 2.0	コード生成, 補完
Qwen 2.5-Math	数学 LLM	1.5B, 7B, 72B	Apache 2.0	数学的推論
Qwen-VL (Qwen2.5-VL)	ビジョン言語	3B, 7B, 72B	Apache 2.0	画像理解, OCR
Qwen2-Audio	オーディオ LLM	7B	Apache 2.0	音声認識, オーディオ QA
Qwen-Agent	エージェントフレームワーク	N/A	Apache 2.0	ツール利用, エージェントワークフロー
QwQ	推論	32B	Apache 2.0	深い推論, Chain-of-Thought

Qwen 3: 最新のフラッグシップ

Qwen 3 は大きな飛躍を遂げ、Dense（密）アーキテクチャと Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャの両方を導入し、ハイブリッド思考モードを搭載しています。

Dense モデル:

モデル	パラメータ数	コンテキスト長	主な強み
Qwen3-0.6B	0.6B	32K	エッジ/モバイル展開
Qwen3-1.7B	1.7B	32K	軽量なローカル推論
Qwen3-4B	4B	32K	速度と能力のバランス
Qwen3-8B	8B	128K	ほとんどのタスクにおける最適解
Qwen3-14B	14B	128K	強力なコーディングと推論
Qwen3-32B	32B	128K	フロンティア級に近い性能

MoE モデル:

モデル	総パラメータ数	アクティブパラメータ数	コンテキスト長	主な強み
Qwen3-30B-A3B	30B	3B	128K	効率的な推論, モバイル向け
Qwen3-235B-A22B	235B	22B	128K	フラッグシップ, GPT-4oに匹敵

MoE モデルは特に注目に値します。 Qwen3-235B-A22B は合計 2350億のパラメータを持ちますが、トークンごとにアクティブ化されるのは 220億のみであり、同サイズの Dense モデルよりもはるかに効率的です。

Qwen 3 ハイブリッド思考モード:

Qwen 3 は、単一のモデル内で「思考（thinking）」モードと「非思考」モードを切り替えることができます。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# 複雑な問題に対して思考モードを有効化
messages = [
    {"role": "user", "content": "素数が無限に存在することを証明してください。"}
]

# 思考を有効にした場合（/think タグを使用）
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True  # 拡張推論をアクティブ化
)

ローカル展開に Ollama を使用する場合：

# Qwen 3 8B をプルして実行
ollama pull qwen3:8b
ollama run qwen3:8b

# MoE モデルの場合
ollama pull qwen3:30b-a3b
ollama run qwen3:30b-a3b

Qwen 2.5: 本番環境の主力

Qwen 3 が最新版である一方、 Qwen 2.5 は本番環境への導入において最も実績のあるファミリーであり続けています。徹底的なベンチマークが行われ、コミュニティによって微調整され、各種推論フレームワーク全体で最適化されています。

モデル	MMLU	HumanEval	GSM8K	最適な用途
Qwen2.5-7B	74.2	75.6	85.4	汎用、優れたローカルモデル
Qwen2.5-14B	79.9	80.5	89.2	強力なオールラウンダー
Qwen2.5-32B	83.3	84.1	91.7	高品質な推論
Qwen2.5-72B	86.1	86.6	95.2	リリース時点での最高峰オープンソース

vLLM を使用して Qwen 2.5 をローカルで実行する場合（最適化されたサービング）：

pip install vllm

# モデルをサーブ
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --port 8000

# クエリの実行（OpenAI互換API）
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "クイックソートについて説明して"}],
    "temperature": 0.7
  }'

Qwen 2.5-Coder: コード特化型

主な用途がコード生成、補完、または分析である場合、 Coder バリアントはプログラミングタスクにおいて汎用モデルを凌駕します。

モデル	HumanEval	MBPP	MultiPL-E	LiveCodeBench
Qwen2.5-Coder-7B	83.5	78.2	71.4	68.3
Qwen2.5-Coder-14B	87.2	82.1	76.8	73.1
Qwen2.5-Coder-32B	90.1	85.6	80.3	78.9

VS Code で Continue やその他の拡張機能を使用して Qwen2.5-Coder を利用する：

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen Coder",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:14b",
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen Coder Autocomplete",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b"
  }
}

QwQ: 推論スペシャリスト

QwQ (Qwen with Questions) は Alibaba の推論特化型モデルで、 OpenAI の o1 シリーズに相当します。回答に到達する前に、明示的な Chain-of-Thought（思考の連鎖）推論を生成します。

# QwQ をローカルで実行
ollama pull qwq:32b
ollama run qwq:32b

QwQ が優れている分野：

数学的な問題解決
論理パズルと形式的推論
コードのデバッグ（微細なバグの発見）
科学的分析

# QwQ の思考プロセス例:
ユーザー: "1729は特別な数字ですか？"

QwQ 内部推論:
  -> 1729を特別なものにしている要素を考えてみよう...
  -> これはハーディ・ラマヌジャン数として知られている。
  -> 2つの立方数の和として2通りに表せる最小の数である：
  -> 1729 = 1³ + 12³ = 9³ + 10³
  -> 検証してみよう: 1 + 1728 = 1729 ✓
  -> 729 + 1000 = 1729 ✓

最終回答: "はい、1729はハーディ・ラマヌジャン数です..."

Qwen2.5-VL: ビジョン言語モデル

画像、チャート、ドキュメント、スクリーンショットを含むタスクには、 Qwen2.5-VL が最適です。

能力	Qwen2.5-VL-3B	Qwen2.5-VL-7B	Qwen2.5-VL-72B
画像理解	良	優	秀
OCR 精度	85%+	92%+	97%+
チャート/グラフ分析	基本	良	秀
ドキュメント解析	良	優	秀
ビデオ理解	限定的	良	優

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor

model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
    device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://example.com/chart.png"},
            {"type": "text", "text": "このチャートを分析し、主要なトレンドを要約してください。"}
        ]
    }
]

text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

どの Qwen モデルを使うべきか？

ユースケースに基づいた決定ツリーを以下に示します：

ユースケース	推奨モデル	理由
一般的なチャットボット	Qwen3-8B または Qwen3-32B	最新アーキテクチャ、ハイブリッド思考
コード生成	Qwen2.5-Coder-32B	最高峰のオープンソースコーディングモデル
コード補完	Qwen2.5-Coder-7B	リアルタイム補完に十分な速さ
数学/推論	QwQ-32B	推論のために構築された特化型
画像理解	Qwen2.5-VL-72B	最高峰のオープンソース VL モデル
エッジ/モバイル展開	Qwen3-0.6B または Qwen3-30B-A3B	極小のフットプリント、十分な品質
本番用 API サーバー	Qwen2.5-72B-Instruct	最も安定し、高度に最適化されている
ファインチューニング用ベース	Qwen2.5-7B または 14B	能力と学習のしやすさのバランスが良い
RAG アプリケーション	Qwen2.5-32B-Instruct	強力な指示追従、長いコンテキスト
低予算での展開	Qwen3-30B-A3B (MoE)	235B 級の品質を 3B 級のアクティブコストで実現

VRAM 要件

モデル	FP16	INT8	INT4 (GPTQ/AWQ)
Qwen3-8B	16 GB	8 GB	5 GB
Qwen3-14B	28 GB	14 GB	8 GB
Qwen3-32B	64 GB	32 GB	18 GB
Qwen3-30B-A3B (MoE)	約 60 GB	約 30 GB	約 18 GB
Qwen2.5-72B	144 GB	72 GB	40 GB
Qwen2.5-Coder-32B	64 GB	32 GB	18 GB

API 経由での Qwen モデルの実行

Qwen をローカルで実行できるハードウェアがない場合、いくつかのプラットフォームが API 経由で Qwen モデルを提供しています。

# Together AI を使用する場合
curl https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }'

# Ollama (ローカル) を使用する場合
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "qwen3:8b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }'

まとめ

Qwen モデルファミリーは、2026年において最も包括的なオープンソース AI エコシステムの一つです。エッジ展開用の小型モデル、コーディングスペシャリスト、推論エンジン、あるいはフロンティア級の汎用モデルが必要な場合でも、適合する Qwen バリアントが存在します。

LLM の機能とメディア生成（画像、ビデオ、オーディオなど）を組み合わせた本番アプリケーション向けに、 Hypereal AI は言語モデルとクリエイティブ AI モデルの両方への統合 API アクセスを提供し、複数のプロバイダーを管理することなく完全な AI ワークフローを構築することを可能にします。

2026年版最良の Qwen モデル：完全比較ガイド

Qwen モデルファミリー一覧

モデルファミリー	タイプ	利用可能なサイズ	ライセンス	最適な用途
Qwen 3	テキスト LLM	0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B, 30B-A3B, 235B-A22B	Apache 2.0	一般的なテキスト, 推論, コーディング
Qwen 2.5	テキスト LLM	0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B	Apache 2.0	本番ワークロード, ファインチューニング
Qwen 2.5-Coder	コード LLM	0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B	Apache 2.0	コード生成, 補完
Qwen 2.5-Math	数学 LLM	1.5B, 7B, 72B	Apache 2.0	数学的推論
Qwen-VL (Qwen2.5-VL)	ビジョン言語	3B, 7B, 72B	Apache 2.0	画像理解, OCR
Qwen2-Audio	オーディオ LLM	7B	Apache 2.0	音声認識, オーディオ QA
Qwen-Agent	エージェントフレームワーク	N/A	Apache 2.0	ツール利用, エージェントワークフロー
QwQ	推論	32B	Apache 2.0	深い推論, Chain-of-Thought

Qwen 3: 最新のフラッグシップ

Dense モデル:

モデル	パラメータ数	コンテキスト長	主な強み
Qwen3-0.6B	0.6B	32K	エッジ/モバイル展開
Qwen3-1.7B	1.7B	32K	軽量なローカル推論
Qwen3-4B	4B	32K	速度と能力のバランス
Qwen3-8B	8B	128K	ほとんどのタスクにおける最適解
Qwen3-14B	14B	128K	強力なコーディングと推論
Qwen3-32B	32B	128K	フロンティア級に近い性能

MoE モデル:

モデル	総パラメータ数	アクティブパラメータ数	コンテキスト長	主な強み
Qwen3-30B-A3B	30B	3B	128K	効率的な推論, モバイル向け
Qwen3-235B-A22B	235B	22B	128K	フラッグシップ, GPT-4oに匹敵

Qwen 3 ハイブリッド思考モード:

Qwen 3 は、単一のモデル内で「思考（thinking）」モードと「非思考」モードを切り替えることができます。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# 複雑な問題に対して思考モードを有効化
messages = [
    {"role": "user", "content": "素数が無限に存在することを証明してください。"}
]

# 思考を有効にした場合（/think タグを使用）
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True  # 拡張推論をアクティブ化
)

ローカル展開に Ollama を使用する場合：

# Qwen 3 8B をプルして実行
ollama pull qwen3:8b
ollama run qwen3:8b

# MoE モデルの場合
ollama pull qwen3:30b-a3b
ollama run qwen3:30b-a3b

Qwen 2.5: 本番環境の主力

モデル	MMLU	HumanEval	GSM8K	最適な用途
Qwen2.5-7B	74.2	75.6	85.4	汎用、優れたローカルモデル
Qwen2.5-14B	79.9	80.5	89.2	強力なオールラウンダー
Qwen2.5-32B	83.3	84.1	91.7	高品質な推論
Qwen2.5-72B	86.1	86.6	95.2	リリース時点での最高峰オープンソース

vLLM を使用して Qwen 2.5 をローカルで実行する場合（最適化されたサービング）：

pip install vllm

# モデルをサーブ
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --port 8000

# クエリの実行（OpenAI互換API）
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "クイックソートについて説明して"}],
    "temperature": 0.7
  }'

Qwen 2.5-Coder: コード特化型

主な用途がコード生成、補完、または分析である場合、 Coder バリアントはプログラミングタスクにおいて汎用モデルを凌駕します。

モデル	HumanEval	MBPP	MultiPL-E	LiveCodeBench
Qwen2.5-Coder-7B	83.5	78.2	71.4	68.3
Qwen2.5-Coder-14B	87.2	82.1	76.8	73.1
Qwen2.5-Coder-32B	90.1	85.6	80.3	78.9

VS Code で Continue やその他の拡張機能を使用して Qwen2.5-Coder を利用する：

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen Coder",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:14b",
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen Coder Autocomplete",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b"
  }
}

QwQ: 推論スペシャリスト

# QwQ をローカルで実行
ollama pull qwq:32b
ollama run qwq:32b

QwQ が優れている分野：

数学的な問題解決
論理パズルと形式的推論
コードのデバッグ（微細なバグの発見）
科学的分析

# QwQ の思考プロセス例:
ユーザー: "1729は特別な数字ですか？"

QwQ 内部推論:
  -> 1729を特別なものにしている要素を考えてみよう...
  -> これはハーディ・ラマヌジャン数として知られている。
  -> 2つの立方数の和として2通りに表せる最小の数である：
  -> 1729 = 1³ + 12³ = 9³ + 10³
  -> 検証してみよう: 1 + 1728 = 1729 ✓
  -> 729 + 1000 = 1729 ✓

最終回答: "はい、1729はハーディ・ラマヌジャン数です..."

Qwen2.5-VL: ビジョン言語モデル

画像、チャート、ドキュメント、スクリーンショットを含むタスクには、 Qwen2.5-VL が最適です。

能力	Qwen2.5-VL-3B	Qwen2.5-VL-7B	Qwen2.5-VL-72B
画像理解	良	優	秀
OCR 精度	85%+	92%+	97%+
チャート/グラフ分析	基本	良	秀
ドキュメント解析	良	優	秀
ビデオ理解	限定的	良	優

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor

model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
    device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://example.com/chart.png"},
            {"type": "text", "text": "このチャートを分析し、主要なトレンドを要約してください。"}
        ]
    }
]

text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

どの Qwen モデルを使うべきか？

ユースケースに基づいた決定ツリーを以下に示します：

ユースケース	推奨モデル	理由
一般的なチャットボット	Qwen3-8B または Qwen3-32B	最新アーキテクチャ、ハイブリッド思考
コード生成	Qwen2.5-Coder-32B	最高峰のオープンソースコーディングモデル
コード補完	Qwen2.5-Coder-7B	リアルタイム補完に十分な速さ
数学/推論	QwQ-32B	推論のために構築された特化型
画像理解	Qwen2.5-VL-72B	最高峰のオープンソース VL モデル
エッジ/モバイル展開	Qwen3-0.6B または Qwen3-30B-A3B	極小のフットプリント、十分な品質
本番用 API サーバー	Qwen2.5-72B-Instruct	最も安定し、高度に最適化されている
ファインチューニング用ベース	Qwen2.5-7B または 14B	能力と学習のしやすさのバランスが良い
RAG アプリケーション	Qwen2.5-32B-Instruct	強力な指示追従、長いコンテキスト
低予算での展開	Qwen3-30B-A3B (MoE)	235B 級の品質を 3B 級のアクティブコストで実現

VRAM 要件

モデル	FP16	INT8	INT4 (GPTQ/AWQ)
Qwen3-8B	16 GB	8 GB	5 GB
Qwen3-14B	28 GB	14 GB	8 GB
Qwen3-32B	64 GB	32 GB	18 GB
Qwen3-30B-A3B (MoE)	約 60 GB	約 30 GB	約 18 GB
Qwen2.5-72B	144 GB	72 GB	40 GB
Qwen2.5-Coder-32B	64 GB	32 GB	18 GB

API 経由での Qwen モデルの実行

Qwen をローカルで実行できるハードウェアがない場合、いくつかのプラットフォームが API 経由で Qwen モデルを提供しています。

# Together AI を使用する場合
curl https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }'

# Ollama (ローカル) を使用する場合
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "qwen3:8b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }'

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Qwen モデルファミリー一覧

Qwen 3: 最新のフラッグシップ

Qwen 2.5: 本番環境の主力

Qwen 2.5-Coder: コード特化型

QwQ: 推論スペシャリスト

Qwen2.5-VL: ビジョン言語モデル

どの Qwen モデルを使うべきか？

VRAM 要件

API 経由での Qwen モデルの実行

まとめ

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QwQ: 推論スペシャリスト

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どの Qwen モデルを使うべきか？

VRAM 要件

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Qwen 2.5-Coder: コード特化型

QwQ: 推論スペシャリスト

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VRAM 要件

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Qwen 2.5-Coder: コード特化型

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