Qwen 3.5
35B～122BのMoEに特化したラインナップのQwen 3の後継モデル
Qwen 3.5は、Alibaba QwenチームがQwen 3の後継としてリリースしたMoE（Mixture of Experts）に特化したモデル群である。35Bから122Bまで、MoEアーキテクチャを採用しており、総パラメータ数に対して実際に活性化されるパラメータ（アクティブパラメータ）が少ないため、軽量GPUでも高速な推論が可能である。特に35B MoEモデルは、アクティブパラメータが約3B〜8Bレベルであり、フルサイズの35B denseモデルと比較してVRAMの使用量を半分以下に抑えながら、同等の品質を達成する。性能面では、GPT-4o-miniと同等かそれ以上の性能を持ち、262Kトークンの超長文コンテキストをサポートする。 262Kコンテキストは、生命工学研究において革新的な可能性をもたらす。まるで数百ページに及ぶ論文全体を一度に読み解く研究者のように、長い臨床試験報告書や複数の論文を関連付けてクロスリファレンス分析を行うことができる。従来のモデルが4K〜128Kコンテキストで長い文書をチャンクに分割して処理する必要があったという限界を克服し、文書全体の文脈を維持したまま分析することが可能になる。 Apache 2.0ライセンスにより、商用利用が完全に自由であり、Ollamaでワンラインでインストールできる。MoE構造の特性上、コールドロード後の推論開始までの時間が短く、メモリ効率が高いため、複数のモデルを同時に実行する必要があるマルチモデル環境で有利である。Qwen 3のシンキングモードもサポートしており、複雑な推論タスクでは段階的な思考を活性化することができる。
💻 必要なスペック
35B MoE → 約20GB / 122B MoE → 約81GB（Q4量子化基準）
35B → 約20GB / 122B → 約81GB
⚡ インストール
### 4-1. 簡単な始め方
```bash
# 35B MoE（最も効率的）
ollama run qwen3.5
# 122B MoE（最高の品質）
ollama run qwen3.5:122b
```
### 4-2. 詳細なインストール
```bash
# Ollama のインストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# vLLM の使用（高性能なサービング）
pip install vllm
vllm serve Qwen/Qwen3.5-35B-Instruct --trust-remote-code
```🧬 バイオ活用シナリオ
事例1
超長文臨床試験レポートの分析 — 262Kのコンテキストに、第III相臨床試験レポート全文（200ページ以上）をロード。チャンク分割なしで、全体の文脈を維持したまま、有効性・安全性データを相互分析。チャンク方式と比較して、クロスリファレンスの精度が30%向上。（155字）
事例2
複数論文の総合レビュー — 関連論文15編の全文を262Kウィンドウに同時にロード。各論文の方法論・結果を比較し、メタ分析のドラフトを自動生成。論文間の矛盾点と一致点を明確に特定。（130字）
事例3
MoEの効率を活用したマルチモデルパイプライン — 35B MoEの低いVRAM使用量を活用し、同じGPUに埋め込みモデル（BGE-M3）と合わせてロード。RAGパイプラインで、検索と生成を単一のGPUで処理。モデル切り替えのオーバーヘッドを排除。（145字）
📝 アップデートノート
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