技術仕様（クイックリファレンス表）
| 項目 | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen3.5-Flash（ホステッド） |
|---|---|---|---|---|
| パラメータ規模 | ~122B（中〜大規模） | ~27B（Dense） | ~35B（MoE / A3B ハイブリッド） | 35B-A3B のウェイトに対応（ホステッド） |
| アーキテクチャ注記 | ハイブリッド（gated delta + MoE アテンションを系統で採用） | Dense Transformer | スパース／Mixture-of-Experts 変種（A3B） | 35B-A3B と同一アーキテクチャ、本番機能付き |
| 入出力モダリティ | テキスト、V+L（早期融合マルチモーダルトークン）；チャットスタイルの入出力 | テキスト、V+L 対応 | テキスト + ビジョン（エージェント型ツールコール対応） | テキスト + ビジョン；公式ツール連携と API 出力 |
| 既定最大コンテキスト（ローカル／標準） | 設定可能（大）— ファミリとして非常に長いコンテキストに対応 | 設定可能 | 262,144 トークン（標準ローカル構成例） | 1,000,000 トークン（Flash ホステッド版の既定） |
| サービング／API | OpenAI スタイルの Chat Completions と互換；vLLM / SGLang / Transformers 推奨 | 同上 | 同上（モデルカードに CLI／vLLM コマンド例） | ホステッド API（Alibaba Cloud Model Studio / Qwen Chat）；追加の本番可観測性とスケーリング |
| 代表的なユースケース | エージェント、推論、コーディング支援、長文ドキュメント作業、マルチモーダルアシスタント | 軽量／単一 GPU 推論、より小さなフットプリントのエージェントタスク | 本番エージェント展開、長コンテキストのマルチモーダルタスク | 本番エージェント SaaS：長コンテキスト、ツール利用、マネージド推論 |
Qwen-3.5 Flash とは
Qwen-3.5 Flash は、Qwen3.5 ファミリのプロダクション／ホステッド提供で、35B-A3B のオープンウェイトにマッピングしつつ、本番向け機能を追加しています：既定の拡張コンテキスト（ホステッド製品では最大 1M トークンを謳う）、公式ツール統合、エージェント運用とスケーリングを簡素化するマネージド推論エンドポイントなど。まとめると、Flash = 長コンテキスト、ツール利用、スループットのための追加エンジニアリングを施した、クラウドホステッドの本番対応 35B A3B 変種です。
Qwen-3.5 Flash Series は、より広範な Qwen 3.5「Medium モデルシリーズ」 の一部で、以下のような複数モデルを含みます:
- Qwen3.5-Flash
- Qwen3.5-35B-A3B
- Qwen3.5-122B-A10B
- Qwen3.5-27B
このラインナップの中で、Qwen3.5-Flash はプロダクション API 版、すなわち開発者や企業向けに最適化された、事実上 35B モデルの高速でデプロイ可能な版 です。👉 Flash は本質的に、35B-A3B モデルの上に構築された “enterprise runtime layer” です。
Qwen-3.5 Flash の主な特長
- 統合ビジョン-ランゲージ基盤 — 早期融合のマルチモーダルトークンで学習しており、テキストと画像を一貫したストリームとして処理（推論や視覚タスク主体のエージェントに有利）。
- ハイブリッド／高効率アーキテクチャ — gated delta ネットワーク + 一部サイズでスパース Mixture-of-Experts（MoE）パターン（A3B はスパース変種を示す）により、計算当たりの高い能力とトレードオフを実現。
- 長コンテキスト対応 — ファミリとして非常に長いローカルコンテキストをサポート（ローカル例では最大 262,144 トークン）。Flash のホステッド製品は本番ワークフロー向けに既定 1,000,000 トークン。エージェントチェーン、ドキュメント QA、複数文書の統合に最適化。
- エージェント型ツール利用 — ツールコール、推論パイプライン、および “thinking” やスペキュレイティブサンプリングのためのネイティブ対応とパーサにより、モデルが計画し、外部 API やツールを構造化して呼び出せるようにする。
Qwen-3.5 Flash のベンチマーク性能
| ベンチマーク／カテゴリ | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | （Flash は 35B-A3B に整合） |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro（知識） | 86.7 | 86.1 | 85.3（35B） | Flash ≈ 35B-A3B 公開プロファイル |
| C-Eval（中国語試験） | 91.9 | 90.5 | 90.2 | |
| IFEval（指示追従） | 93.4 | 95.0 | 91.9 | |
| AA-LCR（長コンテキスト推論） | 66.9 | 66.1 | 58.5 | （ローカル構成では最大 262k トークンの長コンテキスト設定を示し、Flash は既定 1M を謳う） |
要約: Qwen3.5 のミドル〜小型（例：27B、122B A10B）は多くの知識・指示系ベンチマークでフロンティアモデルとのギャップを縮める一方、35B-A3B（および Flash）は本番でのスループットと長コンテキストのトレードオフに注力し、より大きなモデルに対して競争力のある MMLU／C-Eval スコアを目指します。
🆚 Qwen-3.5 Flash が Qwen 3.5 ファミリで果たす役割
| モデル | 役割 |
|---|---|
| Qwen3.5-Flash | ⚡ 高速なプロダクション API |
| Qwen3.5-35B-A3B | 🧠 バランスの取れた中核モデル |
| Qwen3.5-122B-A10B | 🏆 より高い推論力 |
| Qwen3.5-27B | 💻 小型で効率的なローカルモデル |
👉 Flash = 35B と同等の知能レベル だが、デプロイに最適化。
Qwen-3.5 Flash を使うべきとき
次の用途に適しています:
- リアルタイム AI（チャットボット、アシスタント）
- ツール対応の AI エージェント（検索、API、オートメーション）
- 大規模ドキュメントやコード解析
- 大規模本番 API
Qwen-3.5 Flash API の利用方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインしてください。まだユーザーでない場合は、まず登録します。CometAPI コンソール にサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API トークンで「Add Token」をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して送信します。
ステップ 2: Qwen-3.5 Flash API へリクエスト送信
“qwen3.5-flash” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエスト方法とリクエストボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントから取得できます。利便性のため Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。ベース URL は Chat Completions です。
あなたの質問や要求を content フィールドに挿入します—モデルはその内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
ステップ 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データで応答します。