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AlibabaのLLM「Qwen 3」APIの実装ガイドと活用法

🗓 Created on 4/29/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷Qwen 3の概要と特徴
    • 🏷Qwen 3 APIの基本的な使い方
    • 🏷Qwen 3の実装例とコード解説
    • 🏷APIパラメータと機能の詳細
    • 🏷Qwen 3の応用事例とビジネス活用
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献

📜 要約

主題と目的

Alibaba Cloudが提供する大規模言語モデル「Qwen 3」のAPI利用方法と実装手順を整理し、
開発者が自社アプリケーションにスムーズに組み込むための具体的なガイドラインを提示すること。

回答

1. Qwen 3の概要

  • モデルサイズ：0.6B～235Bパラメータのバリエーション
  • コア技術：
    • Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャ（大規模モデルのみ一部パラメータを活性化）
    • Grouped Query Attention (GQA) による推論高速化
    • グローバルバッチ負荷分散で安定性向上
  • ライセンス：Apache 2.0（Denseモデル）
  • 多言語対応：119言語・方言
    medium.com
    、画像入力サポート

2. APIキー取得と環境設定

  1. Alibaba Cloudアカウントを登録・ログイン
  2. Model Studioコンソールでサービスをアクティブ化し無料枠を獲得
  3. 「Create My API Key」でAPIキーを発行・表示し、安全に保管
    alibabacloud.com
  4. 環境変数に設定 
    export DASHSCOPE_API_KEY="あなたのAPIキー"

3. 標準的なAPI呼び出し（OpenAI互換）

  • エンドポイント：
    • base_url: 
      https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    • チャット完了: 
      POST /chat/completions
  • リクエスト例（curl） 
    curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"qwen-plus",
    "messages":[{"role":"system","content":"You are helpful."},
                {"role":"user","content":"今日は何日？"}]
  }'

4. Pythonでの実装例

  • DashScope（OpenAI互換SDK） 
    import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
res = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",
    messages=[
        {"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},
        {"role":"user","content":"Qwen 3の特徴は？"}
    ],
)
print(res.choices[0](https://medium.com/data-science-in-your-pocket/qwen3-free-api-fb4ae5062d58).message.content)
  • Transformersライブラリ経由（ローカル推論） 
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", device_map="auto", trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer("こんにちは、Qwen3のAPIを教えて。", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0](https://medium.com/data-science-in-your-pocket/qwen3-free-api-fb4ae5062d58), skip_special_tokens=True))
    （コード例出典：
    github.com
    ）

5. 主なAPIパラメータ

  • enable_thinking=True/False
    またはプロンプト内 
    /think
    ・
    /no_think

    → 複雑思考モードとシンプルモードを切替
    gradientflow.com
  • ストリーミング出力：
    stream=true
    でリアルタイム受信
  • 画像入力：
    images=[...]
    パラメータを併用

6. モデルバリエーション比較

モデル総パラメータ数MoEアクティブ数ライセンス
Dense (0.6B–4B)0.6–4B–Apache 2.0
Qwen3-30B-A3B30B3B商用利用可？
Qwen3-235B-A22B235B22B商用利用可？

7. 拡張：Qwen-Agentによるツール連携

  • 外部API呼び出しやドキュメント検索などを自動化するフレームワーク
  • ツールテンプレートとパーサーのカプセル化をサポート
    gradientflow.com

8. 注意点と運用上の留意事項

  • APIキーは漏洩防止のため厳重管理
  • 利用状況に応じた課金プランの確認
  • レイテンシ／スループットを考慮したモデル選定

結果と結論

  • Qwen 3は多様なモデルサイズ・アーキテクチャを備えた柔軟かつ高性能なLLMであり、Apache 2.0ライセンス下でのオープンソース提供が開発導入ハードルを下げる。
  • Alibaba Cloud Model StudioでAPIキーを取得後、OpenAI互換・DashScope経由の呼び出しやローカル推論を容易に実装可能で、Python／Node.jsなど多言語でのサンプルコードが充実。
  • enable_thinking
    による思考モード切替やストリーミング、画像入力サポートなど多彩なAPIパラメータが用意され、顧客対応チャットボット、コンテンツ生成、マルチモーダル解析など幅広いユースケースに応用できる。

コード実行

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>Alibaba Qwen 3 LLM - 概要と実装ガイド</title>
  <script src="https://unpkg.com/mermaid@11.4.0/dist/mermaid.min.js"></script>
  <style>
    body {
      font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
      line-height: 1.6;
      color: #333;
      max-width: 1200px;
      margin: 0 auto;
      padding: 20px;
      background-color: #f8f9fa;
    }
    .container {
      display: grid;
      grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(350px, 1fr));
      gap: 20px;
    }
    .card {
      background: white;
      border-radius: 8px;
      box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
      padding: 20px;
      margin-bottom: 20px;
      transition: transform 0.3s ease;
    }
    .card:hover {
      transform: translateY(-5px);
    }
    .card-header {
      border-bottom: 1px solid #eee;
      padding-bottom: 10px;
      margin-bottom: 15px;
      font-size: 1.4em;
      color: #2c3e50;
      font-weight: 600;
    }
    .highlight {
      background-color: #f0f7ff;
      border-left: 4px solid #3498db;
      padding: 15px;
      margin: 15px 0;
      border-radius: 0 8px 8px 0;
    }
    .tag {
      display: inline-block;
      background: #e1f5fe;
      color: #0288d1;
      padding: 3px 8px;
      border-radius: 4px;
      font-size: 0.8em;
      margin-right: 5px;
      margin-bottom: 5px;
    }
    .code-block {
      background: #f5f5f5;
      border-radius: 4px;
      padding: 15px;
      overflow-x: auto;
      font-family: 'Courier New', Courier, monospace;
      margin: 15px 0;
      border-left: 4px solid #3498db;
    }
    table {
      width: 100%;
      border-collapse: collapse;
      margin: 15px 0;
    }
    th, td {
      padding: 12px 15px;
      text-align: left;
      border-bottom: 1px solid #ddd;
    }
    th {
      background-color: #f2f2f2;
      font-weight: 600;
    }
    tr:hover {
      background-color: #f5f5f5;
    }
    .mermaid {
      margin: 20px 0;
    }
    .source {
      font-size: 0.8em;
      color: #666;
      margin-top: 5px;
      font-style: italic;
    }
    .price-tag {
      font-weight: bold;
      color: #e74c3c;
    }
    .section-title {
      font-size: 1.8em;
      color: #2c3e50;
      margin: 30px 0 15px 0;
      border-bottom: 2px solid #3498db;
      padding-bottom: 10px;
    }
    .flex-container {
      display: flex;
      flex-wrap: wrap;
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    }
    .flex-item {
      flex: 1;
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    }
    .badge {
      display: inline-block;
      padding: 3px 8px;
      border-radius: 50px;
      font-size: 0.75em;
      font-weight: bold;
      margin-right: 5px;
    }
    .badge-primary {
      background-color: #3498db;
      color: white;
    }
    .badge-success {
      background-color: #2ecc71;
      color: white;
    }
    .badge-warning {
      background-color: #f39c12;
      color: white;
    }
    .badge-danger {
      background-color: #e74c3c;
      color: white;
    }
    .svg-container {
      width: 100%;
      margin: 20px 0;
      text-align: center;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Alibaba Qwen 3 LLM - 概要と実装ガイド</h1>
  
  <div class="section-title">モデルアーキテクチャと種類</div>
  <div class="container">
    <div class="card">
      <div class="card-header">Qwen 3 モデルラインナップ</div>
      <div class="highlight">
        <span class="badge badge-primary">オープンソース</span>
        <span class="badge badge-success">Apache 2.0ライセンス</span>
      </div>
      <div class="mermaid">
        graph TD
          A[Qwen 3 モデル] --> B[高密度モデル]
          A --> C[MoEモデル]
          B --> D[Qwen3-0.6B]
          B --> E[Qwen3-1.7B]
          B --> F[Qwen3-4B]
          B --> G[Qwen3-8B]
          B --> H[Qwen3-14B]
          B --> I[Qwen3-32B]
          C --> J[Qwen3-30B-A3B]
          C --> K[Qwen3-235B-A22B]
          
          style J fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
          style K fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
      </div>
      <p class="source">出典: <a href="https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen</a></p>
    </div>
    
    <div class="card">
      <div class="card-header">モデル詳細情報</div>
      <table>
        <tr>
          <th>モデル</th>
          <th>総パラメータ</th>
          <th>活性化パラメータ</th>
          <th>コンテキスト長</th>
        </tr>
        <tr>
          <td>Qwen3-0.6B</td>
          <td>0.6B</td>
          <td>0.6B</td>
          <td>32K</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Qwen3-1.7B</td>
          <td>1.7B</td>
          <td>1.7B</td>
          <td>32K</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Qwen3-4B</td>
          <td>4B</td>
          <td>4B</td>
          <td>32K</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Qwen3-8B</td>
          <td>8B</td>
          <td>8B</td>
          <td>128K</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Qwen3-14B</td>
          <td>14B</td>
          <td>14B</td>
          <td>128K</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Qwen3-32B</td>
          <td>32B</td>
          <td>32B</td>
          <td>128K</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Qwen3-30B-A3B</td>
          <td>30B</td>
          <td>3B</td>
          <td>128K</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Qwen3-235B-A22B</td>
          <td>235B</td>
          <td>22B</td>
          <td>128K</td>
        </tr>
      </table>
      <p class="source">出典: <a href="https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen</a></p>
    </div>
  </div>

  <div class="section-title">API利用と価格情報</div>
  <div class="container">
    <div class="card">
      <div class="card-header">OpenRouter経由のAPI利用</div>
      <div class="highlight">
        <p><span class="price-tag">Qwen3 235B A22B</span> の価格:</p>
        <ul>
          <li>入力トークン: <span class="price-tag">$0.20/M</span> (100万トークンあたり)</li>
          <li>出力トークン: <span class="price-tag">$0.60/M</span> (100万トークンあたり)</li>
          <li>コンテキスト: <span class="badge badge-primary">40,960トークン</span></li>
        </ul>
      </div>
      <p class="source">出典: <a href="https://openrouter.ai/qwen/qwen3-235b-a22b" target="_blank" rel="noopener noreferrer">OpenRouter - Qwen3 235B A22B</a></p>
    </div>
    
    <div class="card">
      <div class="card-header">その他の価格情報</div>
      <div class="highlight">
        <p><span class="price-tag">Qwen Turbo</span> の価格:</p>
        <ul>
          <li>入力トークン: <span class="price-tag">$0.05/M</span> (100万トークンあたり)</li>
          <li>出力トークン: <span class="price-tag">$0.20/M</span> (100万トークンあたり)</li>
          <li>ブレンド価格: <span class="price-tag">$0.09/M</span> (3:1の比率)</li>
        </ul>
      </div>
      <p><span class="price-tag">Qwen 2.5-Max API</span> の価格 (参考):</p>
      <ul>
        <li>入力トークン: <span class="price-tag">$1.60/M</span> (100万トークンあたり)</li>
        <li>出力トークン: <span class="price-tag">$6.40/M</span> (100万トークンあたり)</li>
      </ul>
      <p class="source">出典: <a href="https://artificialanalysis.ai/models/qwen-turbo" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen Turbo - Intelligence, Performance & Price Analysis</a> および <a href="https://www.threads.net/@luokai/post/DFdQJzLT9Ke?hl=en" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Threads - Qwen 2.5-Max API価格改定</a></p>
    </div>
  </div>

  <div class="section-title">API実装方法</div>
  <div class="flex-container">
    <div class="card flex-item">
      <div class="card-header">OpenAI互換API (OpenRouter)</div>
      <div class="code-block">
const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1",
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3-235b-a22b",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Who are you?" }
  ],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);
      </div>
      <p class="source">出典: <a href="https://openrouter.ai/qwen/qwen3-235b-a22b" target="_blank" rel="noopener noreferrer">OpenRouter - Qwen3 235B A22B</a></p>
    </div>
    
    <div class="card flex-item">
      <div class="card-header">Alibaba Cloud Model Studio API</div>
      <div class="code-block">
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
  base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
  model="qwen-plus",
  messages=[
    {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
    {'role': 'user', 'content': 'Who are you?'}
  ]
)
print(completion.choices[0].message.content)
      </div>
      <p class="source">出典: <a href="https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/first-api-call-to-qwen" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Alibaba Cloud Model Studio: Make your first API call to Qwen</a></p>
    </div>
  </div>

  <div class="section-title">Hugging Face Transformersでの実装</div>
  <div class="card">
    <div class="card-header">Transformersを使用したQwen 3の実装例</div>
    <div class="code-block">
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "QwenLM/Qwen3-4B", 
  device_map="auto", 
  trust_remote_code=True
)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
  "QwenLM/Qwen3-4B", 
  trust_remote_code=True
)

inputs = tokenizer("こんにちは！Qwen3はすごいですね。", return_tensors="pt")
inputs = inputs.to(model.device)
pred = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(pred.cpu().tolist()[0], skip_special_tokens=True))
    </div>
    <p class="source">出典: <a href="https://github.com/QwenLM/Qwen3" target="_blank" rel="noopener noreferrer">QwenLM/Qwen3 - GitHub</a></p>
  </div>

  <div class="section-title">Qwen 3の主要機能</div>
  <div class="container">
    <div class="card">
      <div class="card-header">ハイブリッド思考モード</div>
      <div class="mermaid">
        flowchart LR
          A[入力] --> B{複雑さ判断}
          B -->|複雑な問題| C[思考モード]
          B -->|単純な質問| D[非思考モード]
          C --> E[段階的推論]
          D --> F[迅速な応答]
          E --> G[出力]
          F --> G
      </div>
      <div class="highlight">
        <p>思考モードの切り替え方法:</p>
        <ul>
          <li>APIパラメータ: <code>enable_thinking=True/False</code></li>
          <li>プロンプト内コマンド: <code>/think</code> および <code>/no_think</code></li>
        </ul>
      </div>
      <p class="source">出典: <a href="https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen</a></p>
    </div>
    
    <div class="card">
      <div class="card-header">多言語サポート</div>
      <div class="svg-container">
        <svg viewBox="0 0 800 400" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
          <rect x="0" y="0" width="800" height="400" fill="#f8f9fa" />
          <text x="400" y="40" font-size="24" text-anchor="middle" font-weight="bold">Qwen 3の多言語サポート: 119言語</text>
          
          <!-- 言語ファミリー円 -->
          <g transform="translate(400, 220)">
            <circle cx="0" cy="0" r="150" fill="#3498db" opacity="0.2" />
            <circle cx="0" cy="0" r="120" fill="#e74c3c" opacity="0.2" />
            <circle cx="0" cy="0" r="90" fill="#2ecc71" opacity="0.2" />
            <circle cx="0" cy="0" r="60" fill="#f39c12" opacity="0.2" />
            <circle cx="0" cy="0" r="30" fill="#9b59b6" opacity="0.2" />
            
            <!-- 言語ファミリー名 -->
            <text x="0" y="-135" font-size="14" text-anchor="middle">インド・ヨーロッパ語族</text>
            <text x="0" y="-105" font-size="12" text-anchor="middle">英語, フランス語, ドイツ語, ロシア語, ヒンディー語など</text>
            
            <text x="0" y="-75" font-size="14" text-anchor="middle">シナ・チベット語族</text>
            <text x="0" y="-45" font-size="12" text-anchor="middle">中国語(簡体字/繁体字/広東語), ビルマ語</text>
            
            <text x="0" y="-15" font-size="14" text-anchor="middle">アフロ・アジア語族</text>
            <text x="0" y="15" font-size="12" text-anchor="middle">アラビア語, ヘブライ語, マルタ語</text>
            
            <text x="0" y="45" font-size="14" text-anchor="middle">オーストロネシア語族</text>
            <text x="0" y="75" font-size="12" text-anchor="middle">インドネシア語, マレー語, タガログ語</text>
            
            <text x="0" y="105" font-size="14" text-anchor="middle">その他の言語ファミリー</text>
            <text x="0" y="135" font-size="12" text-anchor="middle">日本語, 韓国語, タイ語, ベトナム語など</text>
          </g>
        </svg>
      </div>
      <p class="source">出典: <a href="https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen</a></p>
    </div>
  </div>

  <div class="section-title">エージェント機能とツール統合</div>
  <div class="card">
    <div class="card-header">Qwen-Agentフレームワーク</div>
    <div class="mermaid">
      sequenceDiagram
        participant User as ユーザー
        participant Agent as Qwen-Agent
        participant LLM as Qwen 3 LLM
        participant Tools as 外部ツール
        
        User->>Agent: リクエスト送信
        Agent->>LLM: プロンプト処理
        LLM->>Agent: 思考プロセス
        Agent->>Tools: ツール呼び出し
        Tools->>Agent: 結果返却
        Agent->>LLM: 結果処理
        LLM->>Agent: 最終応答
        Agent->>User: 応答表示
    </div>
    <div class="highlight">
      <p>Qwen 3は外部ツールとの統合およびエージェントとして機能するように最適化されています。</p>
      <ul>
        <li>ツール呼び出しテンプレートとパーサーをカプセル化するQwen-Agentフレームワークを使用</li>
        <li>Multi-modal Chat Protocol (MCP)のサポート</li>
        <li>多段階の推論を必要とする複雑なエージェントベースのタスクで強力な性能</li>
      </ul>
    </div>
    <p class="source">出典: <a href="https://gradientflow.com/qwen-3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen 3: What You Need to Know - Gradient Flow</a></p>
  </div>

  <div class="section-title">デプロイメントオプション</div>
  <div class="container">
    <div class="card">
      <div class="card-header">サーバーデプロイメント</div>
      <div class="code-block">
# SGLangを使用したデプロイ
python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-30B-A3B --reasoning-parser qwen3

# vLLMを使用したデプロイ
vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1
      </div>
      <p class="source">出典: <a href="https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen</a></p>
    </div>
    
    <div class="card">
      <div class="card-header">ローカルデプロイメント</div>
      <div class="highlight">
        <p>推奨ツール:</p>
        <ul>
          <li>Ollama: <code>ollama run qwen3:30b-a3b</code></li>
          <li>LMStudio</li>
          <li>MLX</li>
          <li>llama.cpp</li>
          <li>KTransformers</li>
        </ul>
      </div>
      <p class="source">出典: <a href="https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen</a></p>
    </div>
  </div>

  <div class="section-title">モデル性能と特徴</div>
  <div class="card">
    <div class="card-header">Qwen 3の強み</div>
    <div class="svg-container">
      <svg viewBox="0 0 800 300" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
        <rect x="0" y="0" width="800" height="300" fill="#f8f9fa" />
        <text x="400" y="30" font-size="20" text-anchor="middle" font-weight="bold">Qwen 3の主要な強み</text>
        
        <!-- 左側のボックス -->
        <g transform="translate(200, 150)">
          <rect x="-150" y="-100" width="300" height="200" rx="10" ry="10" fill="#3498db" opacity="0.2" stroke="#3498db" />
          <text x="0" y="-70" font-size="16" text-anchor="middle" font-weight="bold">MoEアーキテクチャ</text>
          <text x="0" y="-40" font-size="14" text-anchor="middle">効率的なパラメータ使用</text>
          <text x="0" y="-15" font-size="14" text-anchor="middle">Qwen3-30B-A3B: 3Bのみ活性化</text>
          <text x="0" y="10" font-size="14" text-anchor="middle">Qwen3-235B-A22B: 22Bのみ活性化</text>
          <text x="0" y="35" font-size="14" text-anchor="middle">計算リソースを大幅に削減</text>
          <text x="0" y="60" font-size="14" text-anchor="middle">高性能を維持</text>
        </g>
        
        <!-- 右側のボックス -->
        <g transform="translate(600, 150)">
          <rect x="-150" y="-100" width="300" height="200" rx="10" ry="10" fill="#2ecc71" opacity="0.2" stroke="#2ecc71" />
          <text x="0" y="-70" font-size="16" text-anchor="middle" font-weight="bold">競合力のある性能</text>
          <text x="0" y="-40" font-size="14" text-anchor="middle">DeepSeek-R1と競合</text>
          <text x="0" y="-15" font-size="14" text-anchor="middle">Llama 3と同等以上</text>
          <text x="0" y="10" font-size="14" text-anchor="middle">Grok-1を上回る</text>
          <text x="0" y="35" font-size="14" text-anchor="middle">Gemini 1.5 Proと競合</text>
          <text x="0" y="60" font-size="14" text-anchor="middle">コーディング・数学に強み</text>
        </g>
        
        <!-- 中央の矢印 -->
        <line x1="350" y1="150" x2="450" y2="150" stroke="#333" stroke-width="2" marker-end="url(#arrowhead)" />
        <defs>
          <marker id="arrowhead" markerWidth="10" markerHeight="7" refX="9" refY="3.5" orient="auto">
            <polygon points="0 0, 10 3.5, 0 7" fill="#333" />
          </marker>
        </defs>
      </svg>
    </div>
    <p class="source">出典: <a href="https://gradientflow.com/qwen-3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Qwen 3: What You Need to Know - Gradient Flow</a></p>
  </div>

  <script>
    mermaid.initialize({
      startOnLoad: true,
      theme: 'neutral',
      securityLevel: 'loose',
    });
  </script>
</body>
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🔍 詳細

🏷Qwen 3の概要と特徴

画像 1
AlibabaのLLM「Qwen 3」APIの実装ガイドと活用法について解説します。

Qwen 3の概要と特徴

Qwen 3は、Alibaba CloudのQwenチームによって開発された最新の大規模言語モデル（LLM）シリーズであり、AI技術の革新を牽引する存在です
medium.com
。Qwen 3は、0.6Bから235Bという幅広いパラメータ数を持つモデルを提供しており、開発者、研究者、企業など、様々なニーズに対応できる柔軟性と高性能を両立しています
medium.com
。
Qwen 3の最大の特徴は、その多様なモデルラインナップです。小規模な0.6Bパラメータモデルは、控えめなハードウェアでも効率的に動作し、大規模な235Bパラメータモデルは、非常に複雑なタスクに対応できます
medium.com
。これにより、Qwen 3は、小規模な研究機関からグローバル企業まで、あらゆる規模の組織で利用可能です
medium.com
。
さらに、Qwen 3は、チャット、コーディング、数学といった主要な領域に特化しており、それぞれの分野で最高の性能を発揮できるように設計されています
medium.com
。特に、コーディングモデルはGPT-4oのような業界リーダーに匹敵し、数学モデルは多段階推論において優れた能力を発揮します
medium.com
。Alibaba Cloudがこれらのモデルを寛容なApache 2.0ライセンスでオープンソース化していることは、AI技術の民主化とイノベーションの加速に大きく貢献すると考えられます
medium.com
,
gradientflow.com
。

Qwen3のアーキテクチャと技術的特徴

Qwen 3のアーキテクチャは、効率性とスケーラビリティを最適化するMixture of Experts（MoE）フレームワークを採用しています
medium.com
。MoEでは、モデルは入力ごとにパラメータのサブセット（「エキスパート」と呼ばれる）のみをアクティブにします
medium.com
。例えば、235Bパラメータのフラッグシップモデルでは、一度に22Bパラメータのみが使用され、パワーとリソースの使用量のバランスが取られています
medium.com
。
さらに、Qwen 3はGrouped Query Attention（GQA）を組み込んでおり、同様のクエリをグループ化して冗長性を削減し、推論速度を向上させています
medium.com
。また、トレーニング中にグローバルバッチ負荷分散を使用し、計算負荷をエキスパート間で均等に分散させ、安定性と効率を高めています
medium.com
。その結果、25兆のトークンでトレーニングされたモデルは、膨大なデータセットを処理できます
medium.com
。
Qwen3には、複雑な問題に対して段階的に推論し、最終的な答えを提供する思考モードと、単純な質問に対して迅速な応答を提供する非思考モードを組み合わせたハイブリッド思考モードが導入されています
github.io
。この柔軟性により、ユーザーはタスクに応じてモデルの「思考」量を制御できます
github.io
。

Qwen 3 APIの実装と利用方法

Qwen 3をアプリケーションに統合する方法はいくつかあります。
  • APIベースの統合: Hugging Face、ModelScope、Kaggleなどのプラットフォームを通じてモデルを利用できます
    github.io
    ,
    gradientflow.com
    。SGLang（>=0.4.6.post1）やvLLM（>=0.8.4）などのデプロイメントフレームワークを使用して、推論/思考モードをサポートするOpenAI互換のAPIエンドポイントを作成できます
    github.io
    ,
    gradientflow.com
    。
  • ローカルデプロイメント: Ollama（
    ollama run qwen3:30b-a3b
    のような簡単なコマンドを使用）、LMStudio、MLX、llama.cpp、KTransformersなどのツールがローカルでの使用をサポートしています
    github.io
    ,
    gradientflow.com
    。さまざまなハードウェアでパフォーマンスを最適化するために、量子化オプションも利用できます
    gradientflow.com
    。
Alibaba Cloudは、QwenモデルをAPI経由で使用するための詳細なドキュメントを提供しています
alibabacloud.com
,
alibabacloud.com
,
alibabacloud.com
,
github.com
,
alibabacloud.com
,
github.com
,
alibabacloud.com
。APIキーの取得方法、開発環境のセットアップ方法、API呼び出しの実行方法などが説明されています
alibabacloud.com
。
以下は、Qwen APIを使用するためのPythonの例です
alibabacloud.com
。
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 環境変数が設定されていない場合は、次の行をapi_key="sk-xxx"に置き換えてください。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus", # この例ではqwen-plusを使用しています。必要に応じてモデル名を変更できます。モデルリスト: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'あなたは親切なアシスタントです。'},
        {'role': 'user', 'content': 'あなたは誰ですか？'}],
    )
    
print(completion.model_dump_json())

Qwen 3のコンテキスト長

Qwen 3モデルがサポートするコンテキスト長は、モデルサイズによって異なります
gradientflow.com
:
  • 小型のdenseモデル（0.6B、1.7B、4B）：32Kトークンのコンテキスト長をサポート
  • 大型のdenseモデル（8B、14B、32B）および両方のMoEモデル（30B-A3B、235B-A22B）：128Kトークンのコンテキストウィンドウをサポート
これらの拡張されたコンテキストウィンドウにより、モデルは非常に長いドキュメントや会話を処理および推論し、複雑な複数ターンのインタラクション全体で一貫性を維持し、入力の離れた部分にわたる情報の統合を必要とするタスクを処理できます
gradientflow.com
。

まとめ

Qwen 3は、多様なニーズに対応できる柔軟性と高性能を兼ね備えた、非常に強力な大規模言語モデルです。Apache 2.0ライセンスでオープンソース化されているため、商用利用にも適しており、AI技術の民主化とイノベーションの加速に貢献することが期待されます
medium.com
,
gradientflow.com
。APIの実装と利用方法も比較的容易であり、様々なプラットフォームやフレームワークを通じて利用できます
github.io
,
gradientflow.com
。
copy url
source logomedium.com
Qwen 3
Apidog — available for free
copy url
source logogithub.io
QWEN CHAT
GitHub
Hugging Face
ModelScope
Kaggle
DEMO
DISCORD
#
chat.qwen.ai
#
#
#
#
#
#
Qwen-Agent
#
#

調査のまとめ

回答

AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。
APIの利用
Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🏷Qwen 3 APIの基本的な使い方

AlibabaのLLM「Qwen 3」APIの実装ガイドと活用法

Qwen 3 APIの基本的な使い方

Alibaba Cloudが開発した大規模言語モデル（LLM）「Qwen 3」は、APIを通じて様々なアプリケーションに統合できます。ここでは、Qwen 3 APIの基本的な使い方について解説します。

Qwen 3とは？

Qwen 3は、0.6Bから235Bパラメータまでの幅広いモデルを提供するLLMです
medium.com
。特に大規模なモデルでは、Mixture of Experts (MoE)アーキテクチャが採用されており、効率的な計算が可能です
medium.com
,
medium.com
。

APIの利用方法

Qwen 3のAPIを利用するには、Alibaba Cloud Model Studioを通じてDashScope APIサービスを利用する方法が最も簡単です
github.com
。
  1. アカウントの準備:
    • Alibaba Cloudアカウントを登録します
      alibabacloud.com
      ,
      alibabacloud.com
      。
    • Model Studioをアクティブ化して無料のクォータを取得します
      alibabacloud.com
      ,
      alibabacloud.com
      。
    • APIキーを作成します
      alibabacloud.com
      ,
      alibabacloud.com
      。
  2. 開発環境のセットアップ:
    • Python, Node.js, Javaなどの使い慣れたプログラミング言語を選択します
      alibabacloud.com
      ,
      alibabacloud.com
      。
    • 各言語に対応したSDKをインストールします
      alibabacloud.com
      ,
      alibabacloud.com
      。
  3. APIキーの設定:
    • APIキーを環境変数として設定することを推奨します
      alibabacloud.com
      ,
      alibabacloud.com
      。これにより、コード内に直接APIキーを記述するリスクを回避できます。

PythonでのAPI呼び出し例

OpenAI Python SDKを使用する場合の例
alibabacloud.com
,
alibabacloud.com
:
import os
from openai import OpenAI

try:
    client = OpenAI(
        # 環境変数が構成されていない場合は、次の行をAPIキーに置き換えてください: api_key="sk-xxx",
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    )
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",
        # モデルリスト: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models
        messages=[
            {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
            {'role': 'user', 'content': 'Who are you?'}
        ]
    )
    print(completion.choices[0](https://medium.com/data-science-in-your-pocket/qwen3-free-api-fb4ae5062d58).message.content)
except Exception as e:
    print(f"Error message: {e}")
    print("For more information, see: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/developer-reference/error-code")

その他の言語でのAPI呼び出し

Node.jsやJavaなど、他の言語でも同様の手順でAPIを呼び出すことができます
alibabacloud.com
。Alibaba Cloud Model Studioのドキュメントには、各言語のサンプルコードが提供されています
alibabacloud.com
,
alibabacloud.com
,
alibabacloud.com
。

Qwen3 235B A22Bモデルについて

OpenRouterを通じてQwen3 235B A22Bモデルを利用することも可能です
openrouter.ai
。
  • モデル: Qwen3 235B A22B (
    openrouter.ai
    )
  • コンテキスト: 40,960トークン
  • トークン単価: 入力トークン: $0.20/M、出力トークン: $0.60/M
    openrouter.ai
OpenRouterはOpenAI互換のAPIを提供しており、300以上のモデルとプロバイダーにアクセスできます
openrouter.ai
。

実践的な活用

Qwen 3は、チャットボット、コンテンツ生成、翻訳など、多岐にわたる用途に活用できます
medium.com
。特にQwen 3は、大規模なコンテキストを扱えるため、長文のドキュメント分析や複雑な multi-turn の対話にも適しています
gradientflow.com
。

まとめ

Qwen 3 APIを利用することで、開発者は様々なアプリケーションに高度な自然言語処理機能を組み込むことができます。Alibaba Cloud Model StudioやOpenRouterなどのプラットフォームを通じて、手軽にAPIを利用を開始し、Qwen 3の可能性を最大限に引き出しましょう。
copy url
source logoalibabacloud.com
register
add you to the default workspace
Model Studio console
API-KEY
authorize the sub-workspace to use models
Models
Expenses and Costs
authorize models for the sub-workspace
Models
Stream
Structured output
Tool calling
Text Generation
Qwen Chat
Playground
copy url
openrouter.aiopenrouter.ai

調査のまとめ

回答

AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。
APIの利用
Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🏷Qwen 3の実装例とコード解説

画像 1

AlibabaのLLM「Qwen 3」APIの実装ガイドと活用法

Qwen 3の実装例とコード解説

Alibaba Cloudが開発した大規模言語モデル「Qwen 3」のAPI利用と実装方法について解説します。Qwen 3は、0.6Bから235Bパラメータまでの幅広いモデルを提供し、多様なニーズに対応できる柔軟性と性能を兼ね備えています
medium.com
。

APIの利用

Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するApidogなどのツールで容易に利用できます
medium.com
, 9。Alibaba Cloud Model Studioを通じてAPIキーを取得し、APIを呼び出すことが可能です
alibabacloud.com
。APIの入出力パラメータについては、Alibaba Cloud Model StudioのQwen APIリファレンスを参照してください
alibabacloud.com
。また、Qwen3のAPIは無料で利用できます
medium.com
。

実装方法の具体例

Qwen 3モデルを使用したコンテンツ生成の実装例を以下に示します
github.com
。この例では、
transformers
ライブラリを使用してQwen3-4Bモデルをロードし、指定されたテキストに対する応答を生成します。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", device_map="auto", trust_remote_code=True)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", trust_remote_code=True) # 可选

inputs = tokenizer("こんにちは！Qwen3はすごいですね。", return_tensors="pt")
inputs = inputs.to(model.device)
pred = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(pred.cpu().tolist()[0](https://medium.com/data-science-in-your-pocket/qwen3-free-api-fb4ae5062d58), skip_special_tokens=True))
QwenのGitHubリポジトリでは、WebUIやCLIデモの構築手順も紹介されています
github.com
。

APIパラメータの活用

Qwen 3では、APIパラメータ(
enable_thinking=True/False
)またはプロンプト内コマンド(
/think
および 
/no_think
)を使用して、思考モードと非思考モードを切り替えることができます
gradientflow.com
。思考モードは複雑な問題に適しており、非思考モードは単純なクエリに最適化されています
gradientflow.com
。この機能を活用することで、アプリケーションの要件に応じてモデルの挙動を調整できます。

Qwen 3の多様な活用例

Qwen 3は、インテリジェントな顧客サービス、コンテンツ生成、Q&Aシステム、マルチモーダルタスクなど、多岐にわたるアプリケーションでの利用が想定されています
quora.com
。そのアーキテクチャはdenseモデルとMixture-of-Experts (MoE)モデルの両方を備えており
gradientflow.com
、特にdenseモデルはApache 2.0ライセンスでリリースされているため、商用利用に適しています
gradientflow.com
。また、Qwen 3は119の言語と方言をサポートしており
gradientflow.com
、グローバルな展開にも対応可能です。

ツール連携とエージェント機能

Qwen 3は、外部ツールとの統合およびエージェントとして機能するように最適化されています
gradientflow.com
。ツール呼び出しテンプレートとパーサーをカプセル化するQwen-Agentフレームワークを使用することが推奨されています
gradientflow.com
。これにより、Qwen 3をより複雑なタスクに組み込むことが容易になります。

DashScope APIによる利用

Alibaba CloudのDashScope APIサービスを通じてQwenを利用することも可能です
github.com
,
github.com
。DashScope APIを利用することで、Qwenを迅速にアプリケーションに統合できます。APIキーを取得し、SDKをインストールすることで、Qwenを利用できます。
DashScope APIキーの取得とインストール手順は以下の通りです
github.com
。
  1. Alibaba Cloudの公式ウェブサイトにアクセスし、DashScopeアカウントを作成します。
  2. APIキー（AK）を取得します。
  3. 環境変数にAKを設定します。
    export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"
  4. PythonでDashScopeをインストールします。
    pip install dashscope
DashScope APIを用いた簡単な使用例は以下の通りです
github.com
。
import random
from http import HTTPStatus
from dashscope import Generation
def call_with_messages():
    messages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
                {'role': 'user', 'content': 'How to make tomato scrambled eggs?'}]
    gen = Generation()
    response = gen.call(
        Generation.Models.qwen_turbo,
        messages=messages,
        seed=random.randint(1, 10000),  # set the random seed, optional, default to 1234 if not set
        result_format='message',

まとめ

Qwen 3は、その柔軟性、高性能、そして多様なAPIと実装方法により、幅広いアプリケーションに活用できる強力なLLMです。商用利用を検討している開発者にとって、Apache 2.0ライセンスで提供されているdenseモデルは特に魅力的な選択肢となるでしょう
gradientflow.com
。
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FAQ
example documentation
qwen.cpp
Qwen-Agent
OpenCompass
here
"Using Pre-built Docker Images"
flash-attention
qwen.cpp
OpenVINO™ Toolkit
example notebook
OpenVINO repo
here
link
here
AutoGPTQ
repo
this script
DeepSpeed
FSDP
paper
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auto_gptq
this issue
workaround PR
Qwen-7B-Chat-Int4
script
torchrun
finetune/finetune_lora_ds.sh
Installation Instructions
wrapper codes
example usage
qwenllm/qwen
docker
nvidia-container-toolkit
here
the above chapter
example documentation
the ReAct example
openai_api.py
link
L-Eval
@Greg Kamradt
documentation
eval/EVALUATION.md
FAQ
https://github.com/QwenLM/Qwen
Apache 2.0 License
Tongyi Qianwen LICENSE AGREEMENT
72B
14B
7B
Tongyi Qianwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT

調査のまとめ

回答

AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。
APIの利用
Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🏷APIパラメータと機能の詳細

AlibabaのLLM「Qwen 3」APIの実装ガイドと活用法

APIパラメータと機能の詳細

Qwen 3のAPIを利用する上で重要なパラメータと機能について解説します。APIの利用方法から、思考モードの制御、多言語対応、そして外部ツールとの連携まで、Qwen 3が提供する多彩な機能を見ていきましょう。
APIの利用は、Apidogのようなツールを使うことで簡素化できます
medium.com
。ApidogはAPIのテストと管理を効率的に行うためのプラットフォームです。Alibaba Cloud Model Studioを通じてAPIキーを取得し、APIを呼び出すことが可能です
alibabacloud.com
。APIの入出力パラメータの詳細については、Alibaba Cloud Model StudioのQwen APIリファレンスを参照してください
alibabacloud.com
。Qwen 3はAPIを無料で利用できる点も魅力です
medium.com
。
Qwen 3では、APIパラメータ (
enable_thinking=True/False
)、またはプロンプト内コマンド (
/think
および 
/no_think
)を使用して、思考モードと非思考モードを切り替えることができます
gradientflow.com
。思考モードは複雑な問題に適しており、非思考モードは単純なクエリに最適化されています
gradientflow.com
。この機能を活用することで、タスクの性質に応じてモデルの動作を最適化し、効率的な処理と高品質な応答を両立できます。
Qwen 3は119の言語と方言をサポートしており
gradientflow.com
、グローバルな展開を視野に入れたアプリケーションに最適です。多言語対応は、異なる言語を話すユーザーとのコミュニケーションを円滑にし、より幅広い層へのサービス提供を可能にします。
Qwen 3は外部ツールとの統合およびエージェントとして機能するように最適化されており
gradientflow.com
、ツール呼び出しテンプレートとパーサーをカプセル化するQwen-Agentフレームワークを使用することが推奨されています。これにより、Qwen 3を様々な外部ツールと連携させ、より高度なタスクを実行できます。例えば、特定の情報を検索したり、計算を行ったり、他のAPIを呼び出したりすることが可能です。
Qwen 3のAPIは、OpenAI互換のメソッドまたはDashScopeメソッドを使用して呼び出すことができます
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。OpenAI互換メソッドを使用する場合、以下のエンドポイントを利用します
alibabacloud.com
。
  • Public cloud base_url for SDK: 
    https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
  • Endpoint for HTTP: 
    POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
APIキーを取得し、環境変数として設定する必要があります。OpenAI SDKを使用する場合は、OpenAI SDKもインストールする必要があります
alibabacloud.com
。
APIリクエストの際には、モデルを指定し、メッセージを送信します。以下は、Pythonでのリクエストボディの例です
alibabacloud.com
。
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",  # qwen-plusを使用。必要に応じてモデル名を変更可能。[https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models)
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': 'Who are you?'}],
)
print(completion.model_dump_json())
Qwen 3は、ストリーミング出力もサポートしています
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。ストリーミング出力を使用すると、応答をリアルタイムで受信できるため、よりインタラクティブなアプリケーションを開発できます。
Qwen 3は画像入力もサポートしており、画像理解に関するタスクにも利用できます
alibabacloud.com
。画像とテキストを組み合わせることで、より高度なコンテンツ生成や分析が可能になります。
Qwen 3のAPIを使用する際には、いくつかの注意点があります。APIキーの管理、環境変数の設定、SDKのインストールなど、事前の準備が必要です
alibabacloud.com
。また、APIの利用状況に応じて課金が発生する可能性があるため、料金体系についても確認しておくことをお勧めします
alibabacloud.com
。
Qwen 3は、インテリジェントな顧客サービス、コンテンツ生成、Q&Aシステム、マルチモーダルタスクなど、幅広い用途に活用できます
gradientflow.com
。APIパラメータと機能を理解し、適切に活用することで、Qwen 3の潜在能力を最大限に引き出すことができるでしょう。
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Document Center
Document Center
Alibaba Cloud Model Studio
API Reference (Models)
Chat
Qwen
Document Center
Text generation
obtain an API key
configure the API key as an environment variable
install the OpenAI SDK
multi-round conversation
streaming output
image understanding
Video understanding
Tool calling
Models
Qwen-VL
QVQ
Qwen-Omni
Qwen-VL
QVQ
Qwen-Omni
Qwen-Omni
Qwen-VL
QVQ
Qwen-Omni
Qwen-VL
QVQ
Qwen-Omni
Video understanding
Visual understanding
Qwen-Omni
Input base64-encoded local file
Qwen-VL
QVQ
Qwen-Omni
Qwen-VL
QVQ
Qwen-Omni
Qwen-Omni
Input base64-encoded local file
Qwen-VL
QVQ
Qwen-Omni
submit a ticket
partial mode
Qwen-Omni
Qwen-Omni
audio voices
temperature and top_p
temperature and top_p
Structured output
the maximum output length of each model
Limit thinking length
Understanding JSON Schema
parallel tool calling
Qwen-MT
Supported languages
Supported languages
Terminology intervention
Translation memory
Domain prompting
Qwen-VL
Qwen-VL
context cache
Qwen-VL
Qwen-VL
Qwen-VL
QwQ model
Qwen-VL
QVQ
Qwen-VL
QVQ
context cache
Qwen-VL
QVQ
Qwen-VL
QVQ
Qwen-VL
QVQ
obtain an API key
configure the API key as an environment variable
install the DashScope SDK
multi-round conversation
streaming output
visual understanding
Video understanding
Tool calling
Models
Qwen VL models
Local file (Qwen-VL)
Local file (QVQ)
Qwen-VL
QVQ
Local file (Qwen-VL)
Local file (QVQ)
ticket
submit a ticket
Qwen-VL
QVQ
QVQ
partial mode
Limit thinking length
the maximum output length of each model
QwQ
QVQ
Structured output
QwQ
multi-round conversations
Understanding JSON Schema
Qwen-MT
Supported languages
Supported languages
Terminology intervention
Translation memory
Domain prompting
QwQ
QVQ
Qwen-VL
QVQ
context cache
Error messages

調査のまとめ

回答

AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。
APIの利用
Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🏷Qwen 3の応用事例とビジネス活用

画像 1
AlibabaのLLM「Qwen 3」APIの実装ガイドと活用法

Qwen 3の応用事例とビジネス活用

Qwen 3は、Alibaba Groupが開発した最新世代の大規模言語モデルであり、APIを通じて様々な応用が可能です
medium.com
。Qwen 3のAPIを利用することで、企業は顧客サービス、コンテンツ生成、Q&Aシステム、マルチモーダルタスクといった多様なビジネスニーズに対応できます
quora.com
。
APIの利用方法
Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を効率化するApidogのようなツールを通じて容易に利用できます9。APIを利用するためには、Alibaba Cloud Model Studioを通じてAPIキーを取得し、APIを呼び出す必要があります
alibabacloud.com
。APIの具体的な入出力パラメータについては、Alibaba Cloud Model StudioのQwen APIリファレンスを参照してください
alibabacloud.com
。Qwen 3のAPIは無料で利用できる点も魅力です
medium.com
。
実装例
Qwen 3モデルを使用したコンテンツ生成の実装例を以下に示します
github.com
。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", device_map="auto", trust_remote_code=True)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("QwenLM/Qwen3-4B", trust_remote_code=True) # 可选

inputs = tokenizer("こんにちは！Qwen3はすごいですね。", return_tensors="pt")
inputs = inputs.to(model.device)
pred = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(pred.cpu().tolist()[0](https://medium.com/data-science-in-your-pocket/qwen3-free-api-fb4ae5062d58), skip_special_tokens=True))
このコードは、
transformers
ライブラリを使用して、Qwen3-4Bモデルをロードし、指定されたテキストに対する応答を生成する例です。この例からもわかるように、Qwen 3は比較的容易に実装できると考えられます。
APIパラメータ
Qwen 3では、APIパラメータ (
enable_thinking=True/False
) またはプロンプト内コマンド (
/think
および 
/no_think
) を使用して、思考モードと非思考モードを切り替えることができます
gradientflow.com
。思考モードは複雑な問題に適しており、非思考モードは単純なクエリに最適化されています
gradientflow.com
。この機能により、開発者はアプリケーションのニーズに応じて最適な推論モードを選択できます。
ビジネス活用の具体例
Qwen 3は、その高度な自然言語処理能力を活かして、様々なビジネスシーンで活用できます。
  • インテリジェントな顧客サービス: 顧客からの問い合わせに対し、Qwen 3が自然な対話を通じて迅速かつ的確な回答を提供します。
  • コンテンツ生成: マーケティングコピー、ブログ記事、レポートなど、多様なコンテンツを自動生成し、コンテンツ作成の効率化に貢献します。
  • Q&Aシステム: 企業内のFAQやナレッジベースをQwen 3に学習させることで、従業員からの質問に的確に回答できる社内Q&Aシステムを構築できます。
  • マルチモーダルタスク: テキストだけでなく、画像や音声などの情報を組み合わせて処理することで、より高度なタスクに対応します。例えば、画像の内容を説明するキャプションを生成したり、音声データをテキストに変換して分析したりすることが可能です。
Qwen 3のアーキテクチャ
Qwen 3は、denseモデルとMixture-of-Experts (MoE)モデルの両方を備えています
gradientflow.com
。DenseモデルはApache 2.0ライセンスでリリースされており、商用利用に適しています
gradientflow.com
。MoEアーキテクチャは、効率性の面で大きな利点があります。モデルは大規模な総パラメータ数（30Bおよび235B）を持ちながら、特定の入力トークンに対して計算的にアクティブなのはごく一部（3Bまたは22B）のみです
gradientflow.com
。
モデルパラメータ数アクティブパラメータ数ライセンス
Denseモデル0.6B-32BすべてApache 2.0
Qwen3-30B-A3B30B3B不明
Qwen3-235B-A22B235B22B不明
Qwen 3は119の言語と方言をサポートしており
gradientflow.com
、グローバルなビジネス展開にも貢献できます。また、外部ツールとの統合およびエージェントとして機能するように最適化されており、ツール呼び出しテンプレートとパーサーをカプセル化するQwen-Agentフレームワークを使用することが推奨されています
gradientflow.com
。
Qwen 3の活用に向けたステップ
  1. Alibaba Cloud Model Studioへの登録: Qwen 3のAPIを利用するには、Alibaba Cloud Model Studioに登録し、APIキーを取得する必要があります
    alibabacloud.com
    。
  2. 開発環境の構築: Qwen 3のAPIを利用するための開発環境を構築します。Python、Node.js、Javaなど、様々なプログラミング言語がサポートされています
    alibabacloud.com
    。
  3. APIの呼び出し: 開発環境からQwen 3のAPIを呼び出し、必要なパラメータを設定してリクエストを送信します。
  4. 応答の処理: Qwen 3からの応答を解析し、アプリケーションで利用できる形式に変換します。
Qwen 3を活用することで、企業はAI技術をビジネスに組み込み、競争力を高めることができると考えられます。
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Model Architecture and Capabilities
What is Qwen 3 and what models are available in the lineup?
What are the “Hybrid Thinking Modes” in Qwen 3, and why are they valuable for developers?
How does Qwen 3 compare to previous versions and other leading models?
What are the advantages of Qwen 3’s Mixture-of-Experts (MoE) architecture?
What multilingual capabilities does Qwen 3 offer?
What are Qwen 3’s agent and tool-use capabilities?
Model Specifications and Deployment
What range of model sizes and architectures does Qwen 3 offer?
How was Qwen 3 trained and what data was used?
What hardware is required to run different sizes of Qwen 3 models?
How can developers integrate Qwen 3 into their applications?
What context lengths do Qwen 3 models support?
What is the Apache-2.0 open-weight license?
Limitations and Concerns
Market Impact and Future Directions
Qwen 3

調査のまとめ

回答

AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。
APIの利用
Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🖍 考察

調査の本質

ユーザーはAlibabaの最新LLM「Qwen 3」を自社アプリケーションに統合し、自然言語処理や多言語対応、ツール連携などの高度な機能を活用したいと考えています。
単に「APIの呼び出し方が知りたい」という表層的要求の背後には、以下の本質的ニーズがあります：
  1. モデルサイズやアーキテクチャ（Dense vs MoE）を選定する判断基準
  2. 開発環境やSDK、ツール（Apidog、DashScope、Model Studio）の最適な利用フロー
  3. コスト・パフォーマンスと運用リスクのバランス
    これらを踏まえ、技術的実装だけでなく、意思決定を支援する価値ある洞察を提供することが目的です。

分析と発見事項

  1. モデルサイズとアクティブパラメータのトレードオフ
    モデル総パラメータ数アクティブパラメータ数推奨用途
    Qwen3-600M (Dense)0.6B0.6B軽量エッジ推論、小規模チャット
    Qwen3-4B (Dense)4B4B一般会話、簡易コンテンツ生成
    Qwen3-30B-A3B (MoE)30B3B中規模ビジネスロジック、QA
    Qwen3-235B-A22B (MoE)235B22B高度な推論、多モーダル処理
  2. オープンソース性とライセンス
    • DenseモデルはApache 2.0ライセンスで商用利用が容易
      medium.com
      。
    • MoEモデルのライセンス詳細は未公開。社内運用や再配布方針を確認する必要。
  3. API呼び出しの簡易性比較
    • Alibaba Cloud Model Studio＋Apidog：GUIと一連のワークフローが整備され、スピーディにPOC可能
      alibabacloud.com
      。
    • OpenAI互換エンドポイント（DashScope）：既存のOpenAI SDK利用者が移行しやすい。
  4. 多言語・思考モード機能
    • 119言語対応によりグローバル展開に有利
      gradientflow.com
      。
    • enable_thinking=True/False
      やプロンプトコマンドで「思考モード」と「非思考モード」を切替え、タスク特性に応じ最適化可能
      gradientflow.com
      。

より深い分析と解釈

  1. なぜMoEモデルを選ぶのか？
    • Level 1: 大規模モデルは「パラメータ数＝性能」と直結しがちだが、MoEは全パラメータを常時稼働させず計算効率を高める。
    • Level 2: アクティブパラメータを限定することで推論コストを抑制しつつ、専門性の高いトークン処理を実現。
    • Level 3: 企業ユースでは「性能向上 vs コスト増大」のせめぎ合いが常に課題であり、MoEはその均衡を最適化する解となる。
  2. 多言語対応の意外な落とし穴
    • 一見グローバル対応が売りだが、言語ごとの学習データ量偏在に起因する回答品質のバラツキリスクがある。
    • 弁証法的視点：①多言語で新市場獲得　②しかしマイナー言語では品質保証が難しい　→ローカル言語特化のファインチューニング必須。
  3. 思考モード／非思考モードの二律背反
    • 思考モードは深い推論を可能にする一方、レイテンシとコストを増大させる。
    • 非思考モードは高速応答だが、複雑タスクでは精度不足となる。
    • シナリオ分析：問い合わせチャットでは非思考モード＋条件分岐、ナレッジ検索→思考モード、といったハイブリッド運用が考えられる。

戦略的示唆

短期（1～2週間）
  • Qwen3-4BモデルでPOCを実施し、応答品質とレイテンシを評価。
  • ApidogまたはOpenAI互換エンドポイントを試し、既存SDKの再利用性を確認。
中期（1～3ヶ月）
  • ドメイン特化データを用いたファインチューニング企画を策定。
  • Qwen-Agentフレームワークを導入し、外部API呼び出しやDB連携を組み込んだプロトタイプを構築。
  • 多言語QAシナリオで代表言語・非代表言語の品質差異をベンチマーク。
長期（6ヶ月以上）
  • MoEモデル（30Bや235B）を利用したチャットボット／分析エンジンの本番移行検討。
  • マルチモーダル（画像+テキスト）ワークフローを設計し、新規サービス企画に落とし込む。
  • コストガバナンスとモニタリング体制を整備し、予算管理と性能安定性を両立。
リスクと対策
  • APIキー管理・漏洩リスク→VaultやKMS利用で厳格に管理
  • ベンダーロックイン→OpenAI互換インターフェース採用で他社移行を想定
  • データプライバシー→社内データ流出防止のためオンプレミスまたはVPCエンドポイント利用

今後の調査の提案

  • ドメイン別ファインチューニングの効果測定手法の確立
  • MoEモデル導入時の運用コスト・性能比較ベンチマーク
  • Qwen-Agentを活用した複数外部サービス連携のユースケース設計
  • マルチモーダル（画像入力＋テキスト生成）機能の品質評価
  • 競合LLM（GPT-4、LLaMAなど）との総合比較レポート作成
  • 社内プライバシー要件に応じたハイブリッド（クラウド＋オンプレミス）運用モデル検討
  • API利用時のパラメータチューニング自動化フレームワークの開発
  • 利用状況モニタリングとコスト最適化ダッシュボードの構築

📖 レポートに利用された参考文献

検索結果: 6件追加のソース: 1件チャット: 1件

76件の参考文献から8件の情報を精査し、約40,000語の情報を整理しました。あなたは約4時間の調査時間を削減したことになります🎉

調査された文献
76件
精査された情報
8件
整理された情報量
約40,000語
削減された時間
約4時間

🏷 Qwen 3の概要と特徴

Qwen 3 is Here and It's Mind-Blowing | by Ashley | Towards AGI
Developed by Alibaba Cloud's Qwen team, this latest series of large language models (LLMs) pushes the boundaries of AI innovation. Spanning ...
medium.commedium.com
Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen
Our flagship model, Qwen3-235B-A22B, achieves competitive results in benchmark evaluations of coding, math, general capabilities, etc., when ...
github.iogithub.io
調査のまとめ
#### 回答 AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。 **APIの利用** Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🏷 Qwen 3 APIの基本的な使い方

Alibaba Cloud Model Studio:Make your first API call to Qwen
This topic uses Qwen as an example to guide you through your first API call. You will learn how to: Obtain an API key.
alibabacloud.comalibabacloud.com
Qwen: Qwen3 235B A22Bself.__wrap_n=self.__wrap_n||(self.CSS&&CSS.supports("text-wrap","balance")?1:2);self.__wrap_b=(e,t,r)=>{let n=null==(r=r||document.querySelector(`[data-br="${e}"]`))?void 0:r.parentElement;if(!n)return;let a=e=>r.style.maxWidth=e+"px";r.style.maxWidth="";let i=n.clientWidth,l=n.clientHeight,o=i/2-.25,s=i+.5,d;if(i){for(a(o),o=Math.max(r.scrollWidth,o);o+1<s;)a(d=Math.round((o+s)/2)),n.clientHeight===l?s=d:o=d;a(s*t+i*(1-t))}r.__wrap_o||"undefined"!=typeof ResizeObserver&&(r.__wrap_o=new ResizeObserver(()=>{self.__wrap_b(0,+r.dataset.brr,r)})).observe(n)};self.__wrap_n!=1&&self.__wrap_b("«Rb2rmrtqjb»",1)
# Qwen: Qwen3 235B A22B [qwen](/qwen)/qwen3-235b-a22b Created Apr 28, 202540,960 context $0.20/M ...
openrouter.aiopenrouter.ai
調査のまとめ
#### 回答 AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。 **APIの利用** Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🏷 Qwen 3の実装例とコード解説

QwenLM/Qwen: The official repo of Qwen (通义千问) chat ... - GitHub
Instructions on building demos, including WebUI, CLI demo, etc. Introduction to DashScope API service, as well as the instructions on building an OpenAI-style ...
github.comgithub.com
調査のまとめ
#### 回答 AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。 **APIの利用** Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🏷 APIパラメータと機能の詳細

Alibaba Cloud Model Studio:Qwen API reference
Alibaba Cloud Model Studio:Qwen API reference. Last Updated:Apr 29, 2025. This topic describes the input and output parameters of the Qwen API.
alibabacloud.comalibabacloud.com
調査のまとめ
#### 回答 AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。 **APIの利用** Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

🏷 Qwen 3の応用事例とビジネス活用

Qwen 3: What You Need to Know - Gradient Flow
How can developers integrate Qwen 3 into their applications? What context lengths do Qwen 3 models support? What is the Apache-2.0 open ...
gradientflow.comgradientflow.com
調査のまとめ
#### 回答 AlibabaのLLM「Qwen 3」のAPIおよび実装方法について説明します。 **APIの利用** Qwen 3のAPIは、APIテストと管理を簡素化するツールであるApid...

📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 36件追加のソース: 0件チャット: 4件
Qwen3 Free API - Medium
Not just the model weights, even the API is free. In this post, I will be explaining to you how you can use Qwen3 models for free using a ...
medium.commedium.com
QwenLM/Qwen3 - GitHub
The following contains a code snippet illustrating how to use the model generate content based on given inputs. from transformers import ...
github.comgithub.com
Qwen 3 offers a case study in how to effectively release a model
Qwen 3 offers a case study in how to effectively release a model ... Alibaba's Qwen team released the hotly anticipated Qwen 3 model family today.
simonwillison.netsimonwillison.net
Alibaba Unleashes Powerful Qwen 3 Large Language Models
bitcoinworld.co.inbitcoinworld.co.in
Alibaba Qwen Team Just Released Qwen3: The Latest Generation ...
Qwen3, the latest release in the Qwen family of models developed by Alibaba Group, aims to systematically address these limitations.
reddit.comreddit.com
How Qwen 3 Outcompetes OpenAI and DeepSeek - Apidog
Developers can easily tap into Qwen 3's API with Apidog, a tool that simplifies API testing and management. Apidog lets you set up Qwen 3 ...
apidog.comapidog.com
The Ultimate Guide to Qwen Model - Inferless
Step-by-Step Guide for Inference of Qwen Models · Step 1: Initialize the Tokenizer and Model · Step 2: Prepare Your Prompt · Step 3: Generate ...
inferless.cominferless.com
Alibaba's Qwen 3 AI Sparks Chinese Tech Rivalry
thetechnologyexpress.comthetechnologyexpress.com
Building Multimodal Services with Qwen and Model Studio - Alibaba ...
alibabacloud.comalibabacloud.com
Qwen (Alibaba Cloud) Tutorial: Introduction and Fine-Tuning | DataCamp
datacamp.comdatacamp.com
Alibaba Qwen Team Just Released Qwen3: The Latest Generation of ...
marktechpost.commarktechpost.com
Building a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Service on Compute ...
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Qwen 3: The new open standard - by Nathan Lambert - Interconnects
Alibaba's long-awaited Qwen 3 open model suite is finally here, and it checks all the boxes for a strong open release: Extremely strong ...
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What are the most interesting use cases of Alibaba's Qwen model?
It is marketed for applications like intelligent customer service, content generation, Q&A systems, and multimodal tasks.
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Alibaba Unveils Qwen 3 AI Model as Chinese Tech Rivalry Heats Up ...
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Qwen 3 Features That Will Transform Your Workflow
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Alibaba prepares for flagship AI model release as soon as April ...
reuters.comreuters.com
Qwen 3 will apparently have a 235B parameter model : r/LocalLLaMA
Especially €150 per 48GB module seems good price. d) There are also 16x32 to lower the cost by 20% compared to 8x64 kits. FYI prices are for ...
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Qwen/Qwen3-0.6B-Base - Hugging Face
Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) ...
huggingface.cohuggingface.co
Qwen/Qwen3-8B - Hugging Face
Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) ...
huggingface.cohuggingface.co
Alibaba unveils advanced Qwen 3 AI as Chinese tech rivalry intensifies
yahoo.comyahoo.com
Qwen just updated their pricing for the Qwen2.5-Max API. Now it's ...
threads.netthreads.net
Alibaba Launches Powerful Qwen 3 AI Amid Rising Tech Rivalry in ...
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Alibaba Steps Up AI Game With Qwen 3, Challenging DeepSeek's Low ...
yahoo.comyahoo.com
What's API price of Qwen2.5 32B? : r/LocalLLaMA
reddit.comreddit.com
Alibaba's Hybrid AI Reasoning Model Qwen 3 Challenges OpenAI's ...
tipranks.comtipranks.com
Qwen Turbo - Intelligence, Performance & Price Analysis
Qwen Turbo is cheaper compared to average with a price of $0.09 per 1M Tokens (blended 3:1). Qwen Turbo Input token price: $0.05, Output token price: $0.20 per ...
artificialanalysis.aiartificialanalysis.ai
Qwen $0.0000615 USD price today, Qwen AI live chart, forecast
The Qwen AI live price is $0.0000615 USD with a market cap of $61.44K USD, a 24-hour trading volume of $5.67K USD, a 0.26% decrease in the last 24 hours, and a ...
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billing for model inference - Alibaba Cloud Model Studio
Text generation models qwen-max, qwen-plus, qwen-turbo support batch calling. The cost for batch calling is 50% of real-time calling. Batch ...
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Together Pricing | The Most Powerful Tools at the Best Value
Fully pay as you go, and easily add credits. No daily rate limits, up to 6000 requests and 2M tokens per minute for LLMs.
together.aitogether.ai
Pricing - AI/ML API
AI/ML API Inference Pricing. AI/ML API Tokens offer the flexibility to precisely allocate resources, enhancing performance and cost efficiency.
aimlapi.comaimlapi.com
Forget GPT-4o and Claude3.5 and DeepSeek, Qwen2.5 coder already in ...
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Fireworks AI on X: "Qwen 3 is now live on Fireworks AI! Qwen 3 is ...
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Qwen 2.5-Max: Features, DeepSeek V3 Comparison & More | DataCamp
datacamp.comdatacamp.com
AI Inference Pricing - Hyperbolic API
Qwen QwQ Preview 32B (BF16): $0.2 per 1M tokens. DeepSeek V3 (FP8): $0.25 per 1M tokens. DeepSeek R1-Zero (FP8): $2 per 1M tokens.
hyperbolic.xyzhyperbolic.xyz
Qwen just updated their pricing for the Qwen2.5-Max API ... - Threads
Qwen just updated their pricing for the Qwen2.5-Max API. Now it's $1.6 per million input tokens and $6.4 per million output tokens.
threads.netthreads.net
要約の参照
Qwen 3は、DeepSeek-R1、Llama 3、Grok-1、Gemini 1.5 Proなどのトップティアモデルと競合する性能を持つことが強みです[1](https://gradientfl...
要約の参照
申し訳ありませんが、提供された調査結果にはQwen 3の価格に関する直接的な情報は含まれていません。 一般的に、大規模言語モデルの価格は、モデルのサイズ、アーキテクチャ、利用方法（API経由かローカ...
調査のまとめ
#### 回答 Qwen 3の価格に関する情報を調査しましたが、具体的な価格に関する情報は提供されていませんでした。ただし、関連情報としてQwen Turboの価格に関する情報が見つかりました。Qw...
調査のまとめ
#### 回答 AlibabaのLLM「Qwen3」のAPIと実装方法について、OpenRouter経由で利用可能なQwen3 235B A22Bモデルに関する情報に基づき説明します。 **Ope...

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