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Qwen はどこの会社のモデル？Alibaba Cloud の Qwen を解説
Qwen（千问）の開発元は Alibaba Cloud。モデルの出自、オープンウェイトの種類、2026年のリリース履歴、API 料金、Qwen と DeepSeek の違いを解説します。
Qwen の開発元は Alibaba Cloud です。Qwen の公式 GitHub 組織 QwenLM は、自らを「Alibaba Cloud の汎用 AI モデル」と説明し、qwen.ai にリンクしています。2023年8月からモデルを公開しており、リポジトリの説明にもチーム名が明記されています。たとえば Qwen3-TTS は「Alibaba Cloud の Qwen チームが開発」とされています。[1] Alibaba Cloud 自身の中国語サイトでは、同じファミリーが 千问（Qianwen）というブランド名で展開されているため、「千问是哪个公司的」と検索すると Alibaba にたどり着きます。[2]
Qwen には、誰でもダウンロードできるオープンウェイトモデル群と、Alibaba Cloud Model Studio で販売されるホスト型モデル群という 2 つの形があります。この違いが分かれば、ライセンス、コスト、実行場所に関する実用上の疑問の多くを解決できます。
Qwen の開発元と公開先
Qwen のリリースは、3 つの公式チャネルで公開されています。[1][3]
- GitHub（QwenLM）： コード、モデル情報、Issue 管理を提供しています。現在の Qwen3.8 シリーズのリポジトリを含め、ほとんどのリポジトリは Apache 2.0 です。
- Hugging Face と ModelScope： モデルのウェイトを公開しています。Qwen の README は、Hugging Face にアクセスできないユーザーに ModelScope を推奨しています。
- Qwen Studio： chat.qwen.ai にある一般ユーザー向けチャットアプリで、同じ README からリンクされています。
ホスト型 API は Alibaba Cloud Model Studio で稼働しており、qwen3.8-max、qwen3.8-flash や、以前の qwen3.7、qwen3.6、qwen3.5 バージョンなどのモデル ID が掲載されています。[4]
Qwen の2026年のリリース履歴
Qwen3.8 のリポジトリには、最近のオープンモデルのリリースが掲載されています。[3]
| 日付 | リリース |
|---|---|
| 2026年2月16日 | Qwen3.5、397B-A17B の Mixture-of-Experts モデルから開始 |
| 2026年2月24日 | Qwen3.5-122B-A10B、35B-A3B、27B |
| 2026年3月2日 | Qwen3.5 小型モデル：9B、4B、2B、0.8B |
| 2026年4月16日・22日 | Qwen3.6-35B-A3B と Qwen3.6-27B |
| 2026年8月12日 | Qwen3.8-2.4T-A95B |
| 2026年8月14日 | Qwen3.8-27B |
Alibaba によると、Qwen3.8 は Qwen3.5 のアーキテクチャを基盤として、「初めて」Qwen-Max クラスのモデルをオープンに公開したものです。[3] Alibaba は Qwen3.5-397B-A17B や Qwen3-Next-80B-A3B のような名前のモデルを Mixture-of-Experts モデルと説明しており、A の後の数値はトークンごとに使用されるパラメーターの部分を示します。
README によると、Qwen3.5 の主な変更点は、早期融合で学習した統一的な視覚言語基盤、Gated Delta Networks とスパースな Mixture-of-Experts を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ、201 の言語・方言への対応です。Qwen3.6 はエージェント型コーディングとターン間での思考コンテキストの保持に重点を置き、Qwen3.8 では reasoning_effort と preserve_thinking による制御が追加されています。[3]
チャットモデル以外の Qwen
QwenLM が扱う範囲は、チャットボットだけにとどまりません。リポジトリには、視覚言語処理向けの Qwen3-VL、Qwen3-Omni、音声生成と音声クローン向けの Qwen3-TTS、音声認識向けの Qwen3-ASR、複雑な文字描画を伴う画像生成・編集向けの Qwen-Image、コード向けの Qwen3-Coder があります。最もスターが多いリポジトリは Qwen Code で、「ターミナル上で動くオープンソース AI コーディングエージェント」と説明され、Apache 2.0 で公開されています。[1]
Qwen のオープンウェイトを自分で実行する
Qwen には、1 台のマシンで動かせるほど小さいモデルも複数あります。たとえば Ollama のライブラリには、4 ビット版の qwen3.6:27b が 17 GB、qwen3.6:35b が 23 GB で掲載され、どちらもコンテキストは 256K です。qwen3-coder:30b は 19 GB で、より大きい qwen3-coder-next は 52 GB です。[7] フラッグシップの Qwen3.8-2.4T-A95B はまったく別の規模で、サーバー用ハードウェアが必要です。コーディング向けローカル LLM の実行ガイドでは、これらをメモリ容量別に整理し、コンテキスト長がモデルサイズと同じくらい重要な理由を説明しています。
Qwen API の料金
Alibaba Cloud Model Studio の International 向け料金では、qwen3.8-max は最大 100 万トークンのリクエストに対し、入力 100 万トークンあたり $2、出力 100 万トークンあたり $6 です。思考モードでも非思考モードでも同じです。前の qwen3.7-max の掲載単価は $2.50 と $7.50 です。[4] オープンウェイトモデルのダウンロードは無料ですが、実行には自分で GPU の費用を負担します。
Qwen と DeepSeek の比較
Qwen は、中国発のモデルファミリーとして同じく広く使われている DeepSeek とよく比較されます。各社のドキュメントに基づく実用上の違いは次のとおりです。
| Qwen | DeepSeek | |
|---|---|---|
| 開発元 | Alibaba Cloud | DeepSeek |
| オープンウェイト | あり。Qwen3.5、3.6、3.8 シリーズで、大半は Apache 2.0 | 各モデルカードで確認 |
| ホスト型 API | Alibaba Cloud Model Studio | api.deepseek.com の DeepSeek 独自 API |
| フラッグシップの API 料金 | qwen3.8-max：1M トークンあたり $2 / $6 | deepseek-v4-pro：オフピークは $0.66 / $1.98、ピーク時は 2 倍 |
| モデルの範囲 | テキスト、視覚、オムニ、音声、画像、コーディング | テキスト。Flash は画像入力に対応 |
出典：QwenLM GitHub と Alibaba Cloud の料金ページ、DeepSeek のモデルと料金ページ。[1][4][5] DeepSeek の料金は時間帯によって変わり、ピーク時間は平日の UTC 01:00 から 04:00、および 06:00 から 10:00 です。[5] 定価だけなら DeepSeek のほうが安く、Qwen はより多くのモダリティに対応し、セルフホスティング用により多くのサイズのモデルを公開しています。品質はタスクによって異なるので、自分のプロンプトで両方を試してください。DeepSeek の課金の詳細は、DeepSeek V4 のコンテキストと料金ガイドをご覧ください。
FAQ
Qwen はオープンソース？
多くの Qwen モデルはオープンウェイトです。Qwen3.8、Qwen3.6、Qwen3.5 シリーズは Hugging Face と ModelScope で公開され、QwenLM のリポジトリの大半は Apache 2.0 です。正確なライセンスは各モデルカードで確認してください。[1][3]
Qwen は中国のモデル？
はい。Qwen は Alibaba Cloud の Qwen チームが開発しており、Alibaba Cloud のサイトでは中国語ブランド名として 千问 が使われています。ウェイトは Hugging Face と中国のプラットフォーム ModelScope の両方で公開されています。[1][2][3]
Qwen と Tongyi は同じもの？
Alibaba Cloud の中国語サイトは現在、これらのモデルとアプリに 千问（Qianwen）ブランドを使用しており、英語名は Qwen です。[2]
Qwen はどこで使える？
chat.qwen.ai の Qwen Studio、Alibaba Cloud Model Studio の API、または Hugging Face や ModelScope からオープンウェイトをダウンロードして利用できます。[3][4]
reAPI で Qwen モデルを使う
reAPI は Qwen の言語モデルではなく、画像モデルを提供しています。Qwen Image 3 は、2026年11月4日の確認時点で、Standard ティアが 1 枚あたり $0.024、Pro の 1K が 1 枚あたり $0.035 からです。[6] Qwen Image 3 はオープンソースかを解説したガイドでは、ウェイトとライセンスを扱っています。Qwen のテキストモデルを使う直接の方法は Alibaba Cloud Model Studio またはオープンウェイトです。reAPI の言語モデルには DeepSeek V4 や Kimi K3 があります。
Qwen の開発元を一言で答えるなら、Alibaba Cloud の Qwen チームです。詳しく言えば、自分でホストして監査できるオープンウェイトと、トークン単位で支払う Model Studio のホスト型モデルという 2 つの形で提供されています。データをどこに置く必要があるか、自分でどれほどのインフラを運用したいかによって選んでください。
参考文献
- GitHub. QwenLM organization profile and repositories. 2026年11月4日取得：github.com/QwenLM
- Alibaba Cloud (阿里云). 千问 product site. 2026年11月4日取得：tongyi.aliyun.com
- Qwen. Qwen3.8 repository README (Qwen3.5, Qwen3.6 and Qwen3.8 series). 2026年11月4日取得：github.com/QwenLM/Qwen3.8
- Alibaba Cloud. Model Studio: model pricing. 2026年11月4日取得：alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing
- DeepSeek. Models & Pricing. 2026年11月4日取得：api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
- reAPI. Qwen Image 3 model page. 2026年11月4日取得：reapi.ai/models/qwen-image-3
- Ollama. Model tag pages: qwen3.6, qwen3-coder and qwen3-coder-next. 2026年11月4日取得：ollama.com/library