Qwen3.5-397B-A17Bとは？
Qwen3.5-397B-A17Bは、AlibabaのQwen3.5シリーズで最初のオープンウェイトモデルで、2026年2月16日に公開されました。その後Alibabaは、4月にQwen3.6のオープンモデル、2026年8月にQwen3.8を公開しています。3,970億（397 billion）パラメータのmixture-of-expertsモデルで、各トークンに使われるのはそのうち170億（17 billion）です。高速な線形attentionの設計（Gated DeltaNet）と標準のattentionを組み合わせており、Alibabaによると、デコード速度はQwen3-Maxに比べて32Kのコンテキストで8.6倍、256Kで19倍です。
テキスト、画像、動画を読み、テキストを出力します。ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、コンテキストを伸ばす標準的な手法であるYaRNで約1Mまで拡張できます。201の言語と方言に対応し、既定では回答の前に思考します。Alibaba Cloud Model Studioのホスト版Qwen3.5-Plusは、既定で1Mトークンのコンテキストと組み込みツールを備えています。
重みはApache 2.0です。0.8Bから122Bまでのより小さなQwen3.5モデルが、2026年2月下旬から3月上旬にかけて続きました。
Qwen3.5-397B-A17Bは使う価値があるか？
Qwen3.5-397B-A17Bは、2月には強力なオープンモデルでしたが、10月には高価なモデルです。Artificial AnalysisはIntelligence Indexで18と評価しており、1,500億（150 billion）パラメータを超えるオープンモデルの中央値19をわずかに下回ります。100万トークンあたり入力$0.60、出力$3.60という価格について、同クラスの中で「特に高価」としています。自己申告であるAlibaba自身のカードは今も見栄えがします。SWE-bench Verifiedで76.4、GPQAで88.4、画像テストのMMMUで85.0、OSWorld-Verifiedで62.2です。
Alibabaはすでに後継を出しています。4月にQwen3.6-35B-A3BとQwen3.6-27Bが登場し、8月にはQwen3.8が2.4兆（2.4 trillion）パラメータのフラッグシップと27Bモデルを投入しました。フラッグシップ は独自のQwen3.8-Maxライセンスで提供され、27BはApache 2.0です。そのため397Bは、素のApache条件で使える最大のQwenのままです。それが最も狭く、最も長持ちする存在理由です。
ホスティングの計算は不利に働きます。ホスト版のQwen3.5-PlusはOpenRouterで入力$0.30、出力$1.80、コンテキスト1Mトークンで掲載されています。一方、オープンウェイトを扱うOpenRouterの10のホストで最も安いAlibaba自身のエンドポイントは、$0.39と$2.34で、コンテキストは262Kです。セルフホストが割に合うのは、重みを自社の建物内に置かなければならない場合だけです。FP8のチェックポイントは約406 GBで、Alibabaの配信例は8枚のGPUを前提としています。Unslothの4ビット量子化版は214 GBで、256 GBのMac、または256 GBのシステムRAMを備えた24 GBのGPU 1枚に収まり、速度は毎秒約25トークンです。
2つの挙動がチームを戸惑わせます。思考は既定でオンで、/thinkと/nothinkの切り替えには対応しておらず、カードは推論を保つために少なくとも128Kのコンテキストを求めています。これは小さなサーバーのメモリを圧迫します。262Kを超えると、オープンソースのフレームワークは静的なYaRNを使い、カードはそれが短いプロンプトの品質を損なうことがあると警告しています。長いコンテキストの作業はホスト版のPlusに任せるべきです。良い点として、Artificial Analysisが同指標全体で数えた出力トークンは9,500万（95M）で、中央値は1億4,000万（140M）でした。AlibabaのAPIでは毎秒55.8トークンでも、推論モデルとしては簡潔です。
真価を発揮する場面
8 GPUのH100ノードを持つヨーロッパの銀行のMLプラットフォームチーム
法務がすでに承認したライセンスのもとで、マルチモーダルモデルをオンプレミスで動かす
406 GBのFP8チェックポイントを、tensor-parallel 8、qwen3の推論パーサー、qwen3_coderのツールパーサーを使ってvLLMで配信します。Apache 2.0には追跡すべきしきい値がありません。コストはノードで、カードは少なくとも128Kのコンテキストを確保するよう勧めています。
256 GBのMac Studioを持つ個人開発者
非公開のコーディングや文書作業のために、大きなオープンモデルをローカルで動かす
UnslothのUD-Q4_K_XL量子化版は約214 GBで、256 GBのM3 Ultraに読み込めます。Unslothは、フルの重みに比べて1ポイント未満の低下だったという第三者のテストを挙げています。チーム用サーバーではなく、1人で使う程度の速度と考えるべきです。
月100万件のチケットに回答するSaaS企業のサポート運用マネージャー
フラッグシップの価格を払わずに多言語の返信の下書きを作る
1件の返信に入力1,500、出力500トークンとすると、OpenRouterのAlibabaのエンドポイント（$0.39/$2.34）で月約$1,760、ホスト版Qwen3.5-Plus（$0.30/$1.80）で約$1,350です。推論トークンは出力として課金されるので、定型の返信では思考をオフにします。
導入前に確認すること
- 導入
- Hugging FaceかModelScopeからダウンロードし（BF16で約807 GB、FP8のチェックポイントで406 GB）、mainブランチのvLLMかSGLangで配信します。カードの例は8枚のGPUを使っています。あるいはOpenRouterでqwen/qwen3.5-397b-a17bを呼び出します。
- 連携
- Alibaba Cloud Model StudioとOpenRouterの10のホストでのOpenAI形式のチャットAPI、qwen3_coderパーサーによるツール呼び出し、ローカル実行用のKTransformers、llama.cpp、MLX、Transformersに対応しています。
- データとプライバシー
- Apache 2.0は、売上やユーザー数の制限なしに商用利用、ファインチューン、再配布を認めます。セルフホストならプロンプトは社内に留まります。OpenRouterではEU域内ルーティングで利用できず、保持期間はホストごとに異なります。
- 大規模利用時のコスト
- OpenRouterのホストは100万トークンあたり入力$0.39から$0.75、出力$2.34から$4.50で、ホスト版Qwen3.5-Plusは$0.30/$1.80です。セルフホストでは、FP8で約406 GB（80 GBのGPUを8枚積んだサーバー）、4ビットで214 GB、3ビットで180 GBが必要です。
- 制限
- ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、YaRNのfactor 4で約1Mです。出力は既定で最大32,768トークン、難しい数学とコードでは81,920トークンです。コンテキストを128Kや131Kに削るホストもあり、Artificial AnalysisによるとAlibabaのAPIは毎秒55.8トークンで動きます。
良い点
- 売上やユーザー数の上限がないApache 2.0
- 201言語でテキスト、画像、動画を入力可能
- 推論モデルとしては簡潔：Artificial Analysisの指標で出力トークン9,500万（95M）、中央値は1億4,000万（140M）
- 4ビット量子化版は214 GBのメモリに収まる
気になる点
- Artificial AnalysisのIntelligence Indexは18で、同サイズの中央値を下回る
- ホスト版のQwen3.5-Plusが、OpenRouterのどのオープンウェイトのホストより安い
- Qwen3.6とQwen3.8に置き換えられた
- 262Kを超えると静的なYaRNに頼り、短いテキストの品質を損なうことがある
おすすめの人
最大のApache 2.0のQwenを自社のハードウェアで動かす必要があり、それを動かすマルチGPUサーバーか256 GBのマシンをすでに持っているチーム。
Qwen3.5-397B-A17Bの代替
Qwen3.5-397B-A17B：よくある質問
- Qwen3.5-397B-A17Bは使う価値があるか？
- 今も有能なApache 2.0の主力モデルですが、Alibabaは同じモデルのホスト版を、どのサードパーティがオープンウェイトの実行に請求する額よりも安く販売しています。 評価は5点満点中3.6点です。
- Qwen3.5-397B-A17Bの料金は？
- 重みはApache 2.0で無料です。Alibaba CloudのQwen3.5-Plusとサードパーティのホスティングは別料金です。
- Qwen3.5-397B-A17Bの欠点は？
- Artificial AnalysisのIntelligence Indexは18で、同サイズの中央値を下回る; ホスト版のQwen3.5-Plusが、OpenRouterのどのオープンウェイトのホストより安い; Qwen3.6とQwen3.8に置き換えられた; 262Kを超えると静的なYaRNに頼り、短いテキストの品質を損なうことがある.
- Qwen3.5-397B-A17Bは誰に向いているか？
- 最大のApache 2.0のQwenを自社のハードウェアで動かす必要があり、それを動かすマルチGPUサーバーか256 GBのマシンをすでに持っているチーム。
- チームや本番環境でQwen3.5-397B-A17Bを使うと費用はいくらか？
- OpenRouterのホストは100万トークンあたり入力$0.39から$0.75、出力$2.34から$4.50で、ホスト版Qwen3.5-Plusは$0.30/$1.80です。セルフホストでは、FP8で約406 GB（80 GBのGPUを8枚積んだサーバー）、4ビットで214 GB、3ビットで180 GBが必要です。
- Qwen3.5-397B-A17Bは企業データを扱っ ても安全か？
- Apache 2.0は、売上やユーザー数の制限なしに商用利用、ファインチューン、再配布を認めます。セルフホストならプロンプトは社内に留まります。OpenRouterではEU域内ルーティングで利用できず、保持期間はホストごとに異なります。
- Qwen3.5-397B-A17Bの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はGLM-5.3-Flash, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4.1-Flash 、 Mistral Small 4です。
回答確認日：2026年10月22日