｢Qwen3.5-9B｣ は2026年にリリースされた高性能ローカルLLMのひとつ。HuggingFaceやLM Studioで無料でダウンロードできる Photo: かみやまたくみ 2026年も進化を続ける生成AIですが、伸びているのはOpenAIのGPTやAnthropicのClaudeだけではありません。 無料で公開されていてダウンロードして自分のPCで動かせる｢ローカルLLM｣も大きな発展を見せています。 この記事では2026年上半期にかけてのローカルLLMの動向をまとめます。 1. ローカルLLMの高性能化が止まらない｢Gemma-4-31B｣で画像認識をしているところ。同モデルはGoogleが2026年4月にリリースした非常に高性能なローカルLLMImage: かみやまたくみ2026年のローカルLLMで特徴的なのが、性能が大幅に向上したこと。 具体的なモデルとしては、3月にリリ
MacBookで動くし、ぶっ壊れ性能。いま最強のローカルLLM｢Qwen3.5｣を解説しちゃう2026.03.14 21:0089,135 かみやまたくみ とりあえずこれでいいやつ（令和最新版）。 2026年2月末〜3月上旬にかけてアリババがリリースしたオープンウェイトの大規模言語モデル（ローカルLLM）｢Qwen3.5｣シリーズが話題です。 実際触ってみたのですが、従来の同クラスのモデルから性能が大幅に向上しており、日本語での回答も読みやすい。ライセンスはApache 2.0で商用利用も可、何より無料でダウンロードできると、破格のAI。 ローカルLLMはChatGPTのようなメインストリームとは性質が異なるオルタナ的AIで、自分のPCでセットアップする必要があるものの、ダウンロードは無料。コスト面やプライバシー面でアドバンテージがあります。始めてみたい・いいモデルを探しているという人はQ
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2025 年から 2026 年にかけて、ローカル LLM 界隈の動きが激しすぎて追いつけなくなってきました。DeepSeek-R1 のインパクト、Ollama の機能拡充、Qwen2.5 の日本語性能向上、そして Claude Code がローカル LLM で動くようになったという話題。「そろそろちゃんとキャッチアップしないとマズい」と思い、自分の整理も兼ねてこの記事を書いてみました。 この記事では、普段 Claude Code や GitHub Copilot、Cursor などのコーディング AI を使っている開発者向けに、2026 年 1 月時点でのローカル LLM の選択肢を整理していきます。「どのモデルを選べばいいのか」「ライセンスは大丈夫なのか」「どれくらいのスペックが必要なのか」といった疑問に答えてい
Qwen3が出ていて、14Bを中心にいろいろ試したのだけど、かなり使い物になって、日常的な用途ではこれでいいのでは、という感じもします。 4BでもGPT-4oを越えているという話もありますが、確かに単純な用途ではGPT-4oの代わりにしてもいいなと場面も割とありそうな出力です。さすがにちょっと込み入ったものだと4oだけど。 1.7Bなど小さいモデルも既存のモデルより使えるものになっていて、ローカルLLMの世界を変えそう。 解説動画も撮りました。 週間ニュースのまとめはじめました。 サイズとしては0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32Bと、MoEモデルの30B-A3B, 235B-A22Bです。 30B-A3Bが賢いというベンチマークだけど、コーディング用途だと14Bや32Bのほうがいいかも。MacならMLXで30B-A3Bは めちゃ速くていいけど。という感じでどのサイズにも
ついにローカルLLMで安心して仕事が出来る！― Qwen3.5-27B 採用レポート (2026/02/27) TL;DR ・RTX 3090（VRAM 24GB）＋5bit量子化で Qwen3.5-27B (Reasoning) を実用速度でローカル動作させた話。 ・Artificial Analysis の Intelligence Index 上では、 Qwen3.5-27B (42) ＞ o3-pro (41) ＞ Qwen3.5-35B-A3B (37) という並びになっている。 ・実際のコーディング体験でも、長めのタスクのやり切り／コードの一貫性／プロンプト耐性の3点で 27B が 35B-A3B を上回ると感じたため、「常用エンジン」は 27B を採用。 ・TypeScript + Canvas で Pong / Breakout / Tetris の3本をワンショット生成し
はじめに 1週間くらい前にリリースされたQwen3 CoderがOpenRouterにてqwen3-coder:freeとして使えるので試してみた。 Hugging Faceでいえばこのモデル ちなみにQwenはAlibabaが開発しているオープンソースのLLMモデル。 結論から言うと相当使える、無料でこれ(ただしRate Limitあり)というのは単純にヤバい。 使い方 Claude-Code風に使いたい場合は、qwen-codeライブラリを利用する(このライブラリはちなみにまんまgemini-cliの実装を利用している) インストール方法
CerebrasがQwen3 Coderのホストをして2000tok/secを出してるという話があって、試したいなぁと思ってたのですよ。 Qwen3 Coder 480B is Live on Cerebras ただ、$50/monや$200/monの定額プランは早々に売り切れ。 けど、1M tok/dayまで無料という噂を聞いて、使ってみることにしました。 で、以前つくった雑なエージェントを試す。 Tool Useが効かないDevstralでコーディングエージェントを作る - きしだのHatena そしたら、3秒でSpring BootでのTODOアプリが！これ、ほんとにこの速さで生成してます。 といいつつ実際に計測すると2000tps出ないんでは、とか思ってたら逆で、2600tok/sec出ていました。 いま、Claude Sonnet 4は70tpsくらいですね。 https://o
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Qwen3: Think Deeper, Act Faster 1. Qwen3本日 (2025年4月28日) 、「Qwen3」をリリースしました。「Qwen3-235B-A22B」は、「DeepSeek-R1」「o1」「o3-mini」「Grok-3」「Gemini-2.5-Pro」などの他のトップティアモデルと比較して、コーディング、数学、一般的な機能などのベンチマーク評価で競争力のある結果を達成しています。さらに、小型のMoEである「Qwen3-30B-A3B」は、10倍のアクティブパラメータを持つ「QwQ-32B」を凌駕し、「Qwen3-4B」のような小さなモデルでさえ、「Qwen2.5-72B-Instruct」の性能に匹敵します。 2つのMoEモデルをオープンウェイト化しています。「Qwen3-235B-A22B」は、総パラメ
※ 日本語の ◎◎ は日本語特化モデル（Llama 3.1ベースを日本語データで追加学習したもの） ※ ライセンス: Apache 2.0・MITは商用利用OK・改変自由。Meta/Llama Communityは商用OKだが利用規約への同意が必要 Qwenは日本語が強くてライセンスも緩い。最初はこれで決まりだと思った。 はずだった。 Qwenが閉じ始めてる Qwen 3.5を使おうと思って調べていたら、不穏な記事を見つけた。 ファクトチェックしてみたら、全部本当だった。正直、ここまでとは思わなかった。 2026年3月以降に起きたこと: 技術リード（Lin Junyang）が事実上の解任。「辞任」と発表されたが、チームメンバーが「自分の意思ではなかった」と示唆してる コアメンバーがMetaやByteDanceへ流出 後任にはGoogle DeepMindのGemini開発者を招聘。商業化シ
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Alibabaの大規模言語モデル「Qwen」の研究チームが、コーディングに特化したエージェントモデル「Qwen3-Coder」を発表しました。パラメータ数4800億・アクティブパラメータ数350億のモデル「Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct」は、Claude Sonnet 4に匹敵する最先端の結果を達成しています。 Qwen3-Coder: Agentic Coding in the World | Qwen https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/ GitHub - QwenLM/Qwen3-Coder: Qwen3-Coder is the code version of Qwen3, the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cl
はじめに 東京科学大学 修士2年の藤井です。 本日(2026/02/20)、Swallow LLM Projectから、Qwen3-Swallow-v0.2、GPT-OSS-Swallow-v0.1をリリースさせていただきました。これらのモデルは、それぞれAlibaba Qwen3とOpenAI GPT-OSSから日本語、英語、数学、コード、科学分野のデータセットを用いて、継続事前学習(Continual Pre-Training)、SFT(Supervised Fine-Tuning) を行い、その後、数学データセットを用いてRLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) を行ったモデルになります。 従来のSwallowモデル同様に日本語能力の強化がなされていますが、本モデルは、Qwen3やGPT-OSSなどのTopクラスの性能を
中国アリババグループのQwenチームは3月2日、AIモデルQwenシリーズ最新世代「Qwen3.5」小規模版を公開した。9B、4B、2B、0.8Bの4種類。モデルはオープンウェイトとして提供され、Hugging Faceなどからダウンロードできる。モデルはApache 2.0ライセンスで公開されており、商用利用も可能だ。 公表されたベンチマークスコアでは、Qwen3.5-9Bが一部項目でOpenAIの「GPT-OSS-120B」に迫る、あるいは上回るスコアを示す分野も見られた。特にGPQA DiamondやC-Eval、MMMLUなど知識・推論系ベンチマークで健闘している。 🚀 Introducing the Qwen 3.5 Small Model Series Qwen3.5-0.8B · Qwen3.5-2B · Qwen3.5-4B · Qwen3.5-9B ✨ More int
Qwen3.6-35B-A3Bが昨日出ていました。性能が高いといわれるQwen3.5-27Bをベンチマークで上回ってるということでコーディングエージェントを試したら、かなり実用的だった。 Qwen3.6-35B-A3B: Agentic Coding Power, Now Open to All コーディングエージェントでも、変更指示に適切に対応して、安定したコード操作で、gitでのコミットなども行って、セッションを新しくしてもコードを把握して作業を行えていた。つまり、基本的なところの問題がなかった。 コンテキストが伸びると繰り返しが出てくるようなのと、ちょっと仕様の把握やコーディングが甘いところがありそうなので、小規模であまり難しくないものとはなりそうだけど、そういった制約を踏まえて使えばかなり実用的。 16GB VRAM以上のGPUがあったり32GB以上のMacなど統合メモリなPCがあ
Qwen3.5の小規模モデル、4B / 2B / 0.8Bについて試してみます。 画像認識精度の高さもあって、かなり便利に使えそうです。 LM Studio CommunityのGGUFで、Q4_K_Mを試しています。0.8BについてはQ8_0。 画像エンコーダーの影響で2BはQ4_K_MとQ8_0のサイズがあまり変わらないので、Q8_0で試してもよかった。 (9Bに関しては別枠で) Thinkingのオフ 今回、コーディング以外ではThinkingをオフにしてます。 LM Studioで動かす場合だと、35Bと9BはThinkingのON/OFFに対応したモデルが出てるけど、それ以外はプロンプトテンプレートでenable_thinkingで切り替える必要があります。 現状で、0.8Bと2BはデフォルトでOFF、4BはデフォルトでONなので、4BでThinkingをOFFにするには次の指定
最近、LLMの利用料の値上げに関するニュースがいくつかありました。GitHub Copilotの使用量ベース課金への移行や、Claude Codeが一時的にProプランから外された件などです。そんな時に気になるのが、GemmaやQwenなど自分のPC上でも動かせるオープンウェイトなLLMです。 ただ、50万円以上するMac Studioや高価なGPUマシンで検証している人が多く、いきなり手を出すのはハードルが高い、どの程度の性能なのか試したいと思っていました。 そんな時、OpenRouterというサービスを使うと、複数のオープンウェイトLLMを統一のAPIで数ドルから試せることを知りました。実際にやってみたのでその手順を紹介します。 なお、OpenRouterに限らず、機密情報をどこまでLLMに入れていいかは慎重な検討が必要です。この点についてはよく確認してから使いましょう。私の場合は、オ
AlibabaのAI研究チームであるQwen(Tongyi Lab)がAIモデル「Qwen3.7-Plus」を発表しました。Qwen3.7-Plusは一部のベンチマークテストでClaude Opus4.6のスコアを上回っています。 Qwen3.7-Plus: Multimodal Agent Intelligence https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7-plus Qwen3.7-Plusはテキスト・画像・動画の入力に対応したマルチモーダルモデルです。「Qwen3.7-Plus」「Qwen3.6-Plus」「DeepSeek-V4-Pro」「GLM-5.1」「Kimi K2.6」「Claude Opus 4.6」「GPT-5.4」でエージェント性能ベンチマークテスト「Terminal-Bench 2.0」を実行した結果が以下。Qwen3.7-Plusはクローズドモ
3月5日に公開された動画生成AIモデル「LTX-2.3」が注目されています。開発しているのは、2013年に設立され、写真加工アプリで評価を集めてきた、イスラエルのLightricksというベンチャー企業です。LTX-2.3は特徴として、実写系に強く、軽量である良さがあるものの、激しい動きは弱い、アニメ系の品質は低いといった課題を抱えています。動画のオープンモデルでは中国系が圧倒してきましたが、アリババの最も有力な2025年7月の「Wan2.2」以降、オープンモデルの公開を止めていることもあって、後継となる存在として期待を集めています。 イスラエル生まれの動画生成モデル △明日来子さんによる簡単紹介。音声はQwen3-TTSで作成（動画は、NVIDIA RTX Video Upscalerを使って、オリジナル画質から高画質化しています） この連載の作例モデルの“明日来子さん”に話してみてもら
みずほフィナンシャルグループは3月5日、独自で開発を進めている「金融特化LLM」が、銀行の実務テストで、推論に依存しない条件下での正答率89.0％を達成したと発表した。実務実装を想定した評価では、平均回答時間1秒未満を実現したという。 汎用LLMの「GPT-5.2」推論あり設定（平均回答時間67.4秒）と比較し、応答時間を大幅に短縮。銀行内のセキュアなオンプレミス環境で運用でき、機密性の高いデータもGPT-5.2同等のAI処理を安全に適用できるとしている。 オープンウェイトモデルの「Qwen3-32B」をベースに構築した。 回答生成やタスクの正誤を分析することで、モデルの得意・不得意領域を特定。汎用知識に加え、金融基礎や業務手続、社内ルール、コンプライアンス上の注意点などを見極めた。 不得意領域については、正答を導き出すために必要な金融知識や、社内ルールの根拠となるコンテキストを教師データ
中国のIT大手・Alibaba(阿里巴巴)の開発するオープンソース大規模言語モデル「Qwen」シリーズに、新しくフラッグシップ推論モデル「Qwen3-Max-Thinking」が加わりました。 Pushing Qwen3-Max-Thinking Beyond its Limits https://qwen.ai/blog?id=qwen3-max-thinking Qwenチームによると、「Qwen3-Max-Thinking」はモデルパラメーターを拡張し、強化学習のために大量の計算リソースを活用することで、事実に基づく知識や複雑な推論、指示追従、人間の好みとの整合性、エージェント機能など、複数の面でパフォーマンスが大幅に向上しているとのこと。 以下は「GPT-5.2-Thinking」「Claude-Opus-4.5」「Gemini 3 Pro」「DeepSeek V3.2」「Qwen
米OpenAIは、中国の法執行機関に関係する個人にリンクされたChatGPTアカウントが、日本の自由民主党総裁の高市早苗氏（2025年10月21日に総理大臣に就任）を標的とする大規模な秘匿性の高い世論工作キャンペーンの計画と記録に使用されたことを、2月に更新した「Disrupting malicious uses of our models」（PDF）レポートで報告した。 このレポートによると、2025年10月中旬、高市氏が内モンゴルの人権状況を公に批判したことを受けて立案されたという。 攻撃者はChatGPTに対し、高市氏に対する否定的なコメントの拡散、外国人居住者を装った移民政策への批判、偽アカウントを用いた生活費高騰への不満煽動、同氏を極右と非難するミームの作成、米国関税への怒りの煽動などを含む、多角的な信用失墜計画の作成を要求した。しかし、ChatGPTはこの要請を拒否し、攻撃計画
AlibabaのAI研究チームであるQwen(Tongyi Lab)が2026年4月2日に「Qwen3.6-Plus」を発表しました。2月に発表された前モデルのQwen3.5に比べ、モデルのエージェントコーディング機能が大きく強化されており、フロントエンド開発や複雑なリポジトリレベルのタスクなどの遂行能力が高まったとアピールされています。 Qwen3.6-Plus: Towards Real World Agents https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6 1/6 Qwen3.6-Plus: The Next Leap Toward Real-World Agents 🚀 The wait is over. We are thrilled to announce the official launch of Qwen3.6-Plus. This model dra
A “diff” tool for AI: Finding behavioral differences in new models Every time a new AI model is released, its developers run a suite of evaluations to measure its performance and safety. These tests are essential, but they are somewhat limited. Because these benchmarks are human-authored, they can only test for risks we have already conceptualized and learned to measure. This approach to safety is
Qwen3.5-397B-A17Bは、AlibabaのチャットAI「Qwen Chat」などで利用できる他、商用利用もできるライセンス「Apache2.0」でGitHub上で公開している。なお、同社のクラウドサービス上で利用できるAIモデル「Qwen3.5-Plus」も同日に公開している。 関連記事 無料で「Suno v4.5」超え？ 音楽生成AI「ACE-Step v1.5」公開 個人向けGPUでも動作 AIスタートアップの米Timedomainが音楽生成AI「ACE-Step v1.5」を公開した。「RTX 3090」など消費者向けのGPUでも動作し、同様の音楽生成AI「Suno」の前世代モデル「v4.5」を上回る性能とうたう。MITベースの独自ライセンスで、商用利用や配布、複製が可能だが、利用者に対して規約として芸術的誠実性や法令順守を求めている。 NPUだけでOpenAIのLLM「
はじめに：なぜ今「小さいモデル」が熱いのか2026年2月、Alibaba CloudのQwenチームがQwen3.5を発表しました。注目を集めたのは397Bパラメータの巨大なフラッグシップモデルだけではありません。同時にリリースされた「Smallシリーズ」——0.8B、2B、4B、9Bの4つの小型モデルが、ローカルLLMの世界に静かな衝撃を与えています。 さらに、量子化の最適化で知られるUnslothがDay Zeroアクセスを得て、これらのモデルのGGUF量子化版を即座に公開。3〜4bit量子化によって、手元のノートPCやコンシューマGPUで実用的に動かせる世界が現実のものになりました。 この記事では、Qwen3.5 Smallシリーズの技術的な革新から、各サイズの具体的なユースケース、そしてUnslothの量子化による実用的なVRAM要件まで、ローカルLLMに関心のあるすべての人に向け
この1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する今回の「生成AIウィークリー」（第132回）は、Nano Banana Proに迫る性能を示す画像内の文字を正確に生成するAIモデル「Qwen-Image-2.0」や、GPT-5.2やGemini 3.0 Proとやり合える成績を示す1960億パラメータの軽量AI「Step 3.5 Flash」を取り上げます。 またZ.aiが開発したオープンソースLLM「GLM-5」や、アリババのフィンテック企業が開発した画面を見て自律操作するGUIエージェントAI「UI-Venus-1.5」をご紹介します。 そして、生成AIウィークリーの中でも特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる「生成AIクローズアップ」では、公開直後から国際的な著作権紛争を巻き起こしているByteDance開発の動画生成AI「Seedance 2.0
LLM「Qwen3.5」の開発コアメンバーが突然の辞任 「オープンウェイト戦略は継続」、開発元のAlibabaがコメント オープンながらChatGPTなどの最新クローズドモデルに匹敵する性能を見せたことで注目を浴びている中国AlibabaのLLM「Qwen3.5」シリーズ。しかし、小型モデル発表直後に開発コアメンバーが辞任を発表したことで、ユーザーや開発コミュニティーから開発体制に対する不安の声が上がっている。同社はITmedia AI＋の取材に対し「オープンウェイトモデル戦略は継続する」と回答した。 Qwenの開発から離れることを明らかにしたのは、Qwen開発のテックリードを務めていたリン・ジュンヤン氏やスタッフのフイ・ビンユアン氏など。Qwen3.5の小型シリーズとなる0.8B～9Bの発表が3月2日のことで、リン氏は3日Qwen公式アカウントを引用する形でモデルを宣伝していた。それから
Qwen is actively working to ensure compatibility with the current system.
Qwen-Image-Editを使ってたら、どうにもうまく画像編集してくれないなと思っていたのだけど、Q4_K_SをQ4_K_Mにしたら断然思い通りに生成してくれるようになりました。 ほとんど違いがないのにこれだけ挙動が変わるのかとビックリしたので、この量子化の違いはなんぞやということも含めてまとめてみました。 画像や動画の生成モデルは量子化の影響が出やすく、そしてVRAMを大幅にはみ出るサイズでも生成時間に影響がないので、メインメモリの許す大きいサイズを選ぶのがいいようです。 2枚入力時のプロンプト追従 Qwen-Image-Edit-2511で「pict1の男性をpict2の女性に入れ替える。」とやってみます。メガネをかけることがあったのでネガティブ側に「メガネ」をいれています。 まずQ8_0。たまに失敗はあるけど、だいたいうまくやってくれます。 生成時間は52秒 ところがQ4_K_S
Qwen3-TTS covers 10 major languages (Chinese, English, Japanese, Korean, German, French, Russian, Portuguese, Spanish, and Italian) as well as multiple dialectal voice profiles to meet global application needs. In addition, the models feature strong contextual understanding, enabling adaptive control of tone, speaking rate, and emotional expression based on instructions and text semantics, and the
M3 Ultraを搭載したMacStudioに512GBのRAMを積むと地味に最強のLLM推論マシンができることはよく知られている。最近、この手の話で相談を受けるとまず最初にMacStudioに512GBを積むことを提案する。 というのも、もしも同じだけの容量をNVIDIA製のGPUでやろうとすると最低でも数千万円かかる。しかしMacStudioなら、512GBまでRAMを積んでも150万円で済む。この圧倒的コスパの良さ。そして実際に数千万円するNVIDIA A100 80GBx8マシンと、150万円のMacStudio 512GBマシンで出力を比較すると、ほとんど同じスピードで同じ結果になる。さすがにこれはちょっと驚いた。 というわけで今回もOllamaで4ビット量子化モデルを試してみた。 % ollama run qwen3:235b-a22b-q4_K_M同じ質問を投げてみる。 「U
🚨🚨🚨🚨🚨🚨🚨 現時点では「web認証」が追加されているため、claude code や codex のように、インストールしてwebで認証するだけで無料で使えます 以下の内容は別にやらなくて良くなっています 🚨🚨🚨🚨🚨🚨🚨 備忘録 に登録して、10$だけデポジットすると無料model（*-free）が1日1000回まで使えるようになるのでそれを使うのが多分いちばん楽で安く安心です サイト自体への信頼度については以下に情報を貼っておきます。運営者も著名人で大手から資金入ってるので個人的には問題ないと思ってますが不安な人は入金経路気をつけてください 2023年初頭（2〜3月）にAlex Atallah氏によって設立 CrunchbaseAlex Atallah- Alex Atallah氏は以前、OpenSeaの共同創業者兼CTOを務めていた実績 経歴：YC（Y
以前はオープンモデルではなかったので、API経由では試していたが、試したのは「Qwen3-TTS-Flash」というモデル。これは今回のモデルと比較して、どういう位置づけのものなのかな？多分商用向けってことなのだろうと思うけど。 日本語で試した時の当時の印象としては、よくある中国産TTSと同じで それなりに読み間違いが多い ElevenLabs等の商用には劣る という感じで、ちょっと厳しいなと感じたが、果たして？ 公式ブログ Dia によるまとめ。 Qwen3-TTSは、ざっくり言うと「めちゃ高性能で細かくコントロールできる音声生成（TTS）ファミリー」だよ。 テキストから声を作るだけじゃなくて、「声のデザイン」「声真似（クローン）」「感情や話し方の細かい指定」まで全部乗せって感じ。 1. Qwen3-TTSって何してくれるモデルなの？ このページで説明されてるQwen3-TTSは、こんな
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