続・Qwen4、1.2T MoEとSWE-bench数値が示す公開準備

AlibabaのAIモデルQwen4を巡り、今度は「設計図」と「成績表」が先に流れ出しました。ModelScopeとHugging Faceのテストノードに、Qwen4-Preview-BaseやQwen4-72B-Chatといった名前が現れ、後に非公開になったとされています[1]。研究レポートでは、Qiandao Lakeのスパコンで最終試験を進め、2026年11月の一般提供が想定されているようです[1]。

画像出典: 記事全文: Qwen 4 Coming Soon: Leaks, Release Date, Benchmarks & Architecture

注目されるのは、1.2T MoEという大きな総パラメータ数です。MoEは、すべての重みを一度に使わず、入力に応じて使う部分を選ぶ構造です。このため、総パラメータが大きくても、1回の推論で動く量は抑えられます。[1]では、Qwen4 Maxというクラウド向け上位モデルと、7B、14B、32B、72Bのオープンウェイト系列を並べる構想が示されています。

ベンチマークも話題です。漏洩した内部評価では、Qwen4 MaxがSWE-bench Verifiedで78.6%を解いたとされています。比較先はGPT-6 Solが68.8%、Claude Sonnet 5.5が76.2%です[1]。SWE-benchは、実際のGitHubの課題をコードで解決できるかを見る評価です。hacker界隈で注目される自律的なソフトウェア作業に強いかを測るため、開発者にとって数字の意味が大きいでしょう。

多言語性能も、Qwen4の売りになりそうです。[1]では120言語を掲げています。Qwen3は119言語対応とされていますから[3]、一歩進む見込みです。Alibaba Cloud Model Studioでのトークン価格も計画されているとされますが、具体的な金額は素材にありません[1]。開発セッションで使う前提なら、価格と速度の両方が気になるところです。

一方、公式の発表はまだ断片的です。AmsterdamでのAlibaba Cloudイベントでは、Qwen4 Series Coming SoonのスライドにMax、Flash、Plus、27Bが並んだとされています[2]。Qwen Code v0.26.3では、qwen4のモデルIDが100万トークンのコンテキスト前提で用意されたとされます[2]。ただし、スライドの27Bと、漏洩レポートの7B/14B/32B/72Bは一致していません。どのサイズがいつ、どのライセンスで出るかは、まだはっきりしていません。

画像出典: 記事全文: Qwen 4: Release Date, Kalmia, 27B, Max & Flash | Benchmarks

ここで重要なのは、ローカル実行の見通しです。[1]は7Bから72Bまでのオープンウェイトを挙げていますが、Q4などの量子化版、必要VRAM、prefillやdecodeの実測TPSは素材に見当たりません。Qwen4 Maxはクラウド向けとされ、ローカル実行は現時点で確認できません[1]。量子化は重みを圧縮してメモリを節約する仕組みです。prefillはプロンプト全体を一括処理する段階、decodeはトークンを1つずつ生成する段階です。対応エンジンも、llama.cppやvLLMなどの状況は確認できません。72B級がノートPCやVRAM8〜16GBのGPUで動くかは、素材からは判断できません。

それでも流れは、Qwen4が「クラウドのAPI」と「ローカルで触れるオープンウェイト」の両輪セットで来ることを示しています。Qwen3.8-Flash-NextがQwen4アーキテクチャを先取りしたという見方もあり[3]、オープンウェイト路線は続きそうです。次の焦点は、1.2T MoEや72B MoEが、どの量子化で、どのエンジンで、どの速度で動くかです。数字が揃うまで、ローカルユーザーは慎重に待ちたいところです。

引用ソース

Web記事 記事全文: Qwen 4 Coming Soon: Leaks, Release Date, Benchmarks & Architecture — https://aiintoai.vercel.app/article/alibaba-qwen-4-release-date-leaks-benchmarks-architecture-report

Research
Qwen 4 Coming Soon: Alibaba Leaks, Release Timeline, Architecture, and Open-Weight Benchmarks
A complete technical deep dive into Alibaba’s upcoming Qwen 4 generation. Leaked ModelScope staging repositories, 1.2
Web記事 記事全文: Qwen 4: Release Date, Kalmia, 27B, Max & Flash | Benchmarks — https://stealthmodels.com/qwen-4

Qwen3.8-Max lays out our steel room correctly, then gets the light wrong. See what Qwen 3.8 still misses on our hardest benchmarks, and every trace of Qwen 4 so far.
A familiar face. A difficult reflection. Shall we look
Web記事 記事全文: Qwen – Alibaba Cloud — https://www.alibabacloud.com/en/solutions/generative-ai/qwen?_p_lc=1

About Qwen
Alibaba Cloud provides Qwen models, a series of large language models (LLMs) and multimodal models (MLLMs), to the open-source community. The latest Qwen3 models adopt hybrid thinking modes (“Thinking” and “No
Web記事 Web検索: Qwen3.8-Flash-Next: Open Weights, Qwen4 Architecture — https://llm-stats.com/blog/research/qwen3.8-flash-next-launch

Qwen3.8-Flash-Next: Open Weights, Qwen4 Architecture

※ 本記事はAIにより、Reddit・Hacker News・5ch・Xトレンドの公開投稿・トレンドを軸に、その話題をWeb検索で深掘りして集めた一次情報(記事全文・HNコメント)を併せて自動生成されました。本文中の[n]は末尾の引用ソース番号です。内容の正確性は保証されません。引用先を必ずご確認ください。