ビジネス - BUSINESS -

AlibabaのAI研究チーム「Qwen3.6」発表と同時にオープンモデル公開　Gemma 4を上回るスコアを提示、コーディング・エージェント性能で競争激化

中国AlibabaのAI研究チームであるTongyi Labは、最新の大規模言語モデルシリーズ「Qwen3.6」を発表するとともに、その中核モデルの一つである[「Qwen3.6-35B-A3B」]{target=“_blank”}をオープンモデルとして公開した。Mixture-of-Experts（MoE）構造による高効率設計と、エージェント用途やコーディング性能における高いスコアを特徴としており、Googleのオープンモデル「Gemma 4」を上回る性能を示したとアピールしている。 ## Qwen3.6シリーズの位置づけ——実用志向の進化 Qwen3.6は、従来のQwen3系モデルをベースに、実運用を意識した性能強化を行ったアップデートモデルに位置づけられる。特に近年重要性が高まっている「AIエージェント」用途を前提とし、単なるテキスト生成にとどまらないタスク実行能力の向上が図られている。 Tongyi Labはこれまでもオープンモデル戦略を継続しており、今回のQwen3.6でもその方針を踏襲。開発者が実際に利用・検証可能な形でモデルを公開することで、エコシステムの拡張を狙う。 ## MoE構造で効率と性能を両立した「Qwen3.6-35B-A3B」 公開された「Qwen3.6-35B-A3B」は、約350億パラメータ規模のモデルで、Mixture-of-Experts（MoE）構造を採用している点が特徴だ。MoEは入力ごとに一部の専門サブネットワークのみを活性化することで、計算コストを抑えながら高い性能を実現する手法として注目されている。 モデル名に含まれる「A3B」はアクティブパラメータ構成を示しており、実際に計算に使われるパラメータ量を抑えつつ、高い推論能力を確保している。 こうした設計により、同規模のDenseモデルと比較して、効率性とスケーラビリティの両立が図られている。 ## ベンチマーク結果——Gemma 4を上回るスコアを提示 以下は、Qwen3.6-35B-A3Bと他モデル（Qwen3.5系、Gemma 4系など）を比較したベンチマーク結果である。 ![qwen3.6_35b_a3b_score.jpg] :::small 画像の出典：[QwenTeam]{target=“_blank”} ::: 複数の評価指標において、Qwen3.6-35B-A3BはGemma 4を上回るスコアを示している。特に以下の点が注目される。 - SWE-bench Verified（73.4 vs 52.0）：実務に近いコーディングタスクで大きな差を記録 - QwenCodeBench（52.6）：コーディングエージェント性能で高評価 - Terminal-Bench / WebBench：エージェント的なタスク遂行能力でも優位性 - MMMU / GPQA Diamond：マルチモーダルや高度推論でも競争力を維持 また、Denseモデルとの比較も併記されており、MoE構造でありながら同等以上の性能を達成している点が強調されている。 ## オープンモデルとして公開、開発者が即利用可能に Qwen3.6-35B-A3BはHugging Face上で公開されており、開発者はダウンロードして利用可能だ。商用利用を含むライセンスが適用されており、各種アプリケーションや開発用途での利用が想定されている。 :::box [関連記事：中国AIテック、オープンソース推論モデルを相次ぎ公開──Alibabaが「Qwen3-Max-Thinking」、Moonshot AIは「Kimi K2.5」発表] ::: :::box [関連記事：Google、オープンモデル「Gemma 4」公開 Gemini 3技術を基盤に推論・AIエージェント機能を強化、Apache 2.0で提供] ::: :::box [関連記事：アリババがQwen3のフラッグシップモデル刷新──推論性能重視の「Thinking-2507」、2350億パラメーターで登場] ::: :::box [関連記事：Google DeepMind、新AIコーディングエージェント「AlphaEvolve」発表　アルゴリズム発見やデータセンター最適化で成果] ::: :::box [関連記事：AIエージェントはどこまで“自律”しているのか──Anthropicが実運用データを分析、自律稼働は全セッションの約4%] :::