Qwen3.5‑Plus の技術仕様
| 項目 | Qwen3.5‑Plus(ホスト型 API 仕様) |
|---|---|
| モデルファミリ | Qwen3.5(Alibaba Tongyi Qianwen) |
| アーキテクチャ | 大規模 MoE 基盤にマルチモーダル拡張を搭載 |
| 入力タイプ | テキスト、画像(ビジョン) |
| 出力タイプ | テキスト(推論、コード、分析) |
| コンテキストウィンドウ | 最大 1,000,000 トークン(Plus/ホスト型ティア) |
| 最大出力トークン数 | プロバイダ依存(長文出力に対応) |
| 推論モード | Fast/Thinking(深い推論) |
| ツール使用 | 組み込み検索、コードインタプリタ、エージェントワークフロー |
| 対応言語 | 200 以上の言語 |
| デプロイ | ホスト型 API(OpenAI 互換フォーマット) |
Qwen3.5‑Plus とは
Qwen3.5‑Plus は、Alibaba の Qwen3.5 基盤モデルファミリの本番運用向けホスト型 API バリアントです。オープンウェイトの Qwen3.5‑397B モデルと同じ大規模アーキテクチャを土台としつつ、より大きなコンテキスト容量、アダプティブな推論モード、実運用向けに設計された統合ツール利用を拡張しています。
ベースのオープンモデル(通常は最大 256K トークン対応)とは異なり、Qwen3.5‑Plus は、超長コンテキスト推論、自律型エージェントワークフロー、エンタープライズ規模の文書・コード分析に最適化されています。
Qwen3.5‑Plus の主な特徴
- 超長コンテキスト理解: 最大 100 万トークンに対応し、単一セッションでコードベース全体、大規模な法務コーパス、複数日にわたる会話ログの分析を可能にします。
- アダプティブな推論モード: 複雑な多段階の推論や計画に向けて、高速応答生成か、より深い“Thinking”モードを選択できます。
- 統合ツール利用: 検索およびコードインタプリタのネイティブサポートにより、外部データや実行可能なロジックで推論を補強できます。
- マルチモーダル機能: テキストと画像の両入力に対応し、文書+視覚的推論、図の解釈、マルチモーダル分析ワークフローを実現します。
- 多言語対応: グローバル利用を想定し、200 以上の言語で高い性能を発揮します。
- 本番運用に向けた API: OpenAI 互換のリクエスト/レスポンス形式で提供されるホスト型サービスのため、統合の摩擦を低減します。
Qwen3.5‑Plus のベンチマーク性能
Alibaba の公開報告および独立評価によれば、Qwen3.5‑Plus は、各種の推論・多言語・長コンテキスト系ベンチマークにおいて他のフロンティア級モデルと比べて競争力のあるまたは優れた結果を達成しています。
主なポジショニングのハイライト:
- 拡張コンテキスト処理により長文書推論の精度が高い
- 先端のプロプライエタリモデルに対して、推論・知識系ベンチマークで競争力のある性能
- 大規模推論ワークロードにおける費用対性能が良好
注意: 正確なベンチマークスコアは評価プロトコルにより異なり、プロバイダにより定期的に更新されます。
Qwen3.5‑Plus と他のフロンティアモデルの比較
| モデル | コンテキストウィンドウ | 強み | 一般的なトレードオフ |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5‑Plus | 1M トークン | 長コンテキスト推論、エージェントワークフロー、コスト効率 | トークン管理に注意が必要 |
| Gemini 3 Pro | ~1M トークン | 強力なマルチモーダル推論 | 一部地域でコストが高い |
| GPT‑5.2 Pro | ~400K トークン | 最高水準の推論精度 | コンテキストウィンドウが小さい |
短いコンテキストでの精度のわずかな向上よりも、コンテキスト長とエージェント型ワークフローが重要となる場面で、Qwen3.5‑Plus は特に魅力的です。
既知の制約
- トークン管理の複雑さ: 極端に長いコンテキストは、プロンプトの構成が適切でない場合にレイテンシやコストを増大させる可能性があります。
- ホスト限定機能: 一部の機能(例: 1M トークンのコンテキスト、統合ツール)は、オープンウェイトのバリアントでは利用できません。
- ベンチマークの透明性: 多くのホスト型フロンティアモデルと同様に、詳細なベンチマーク内訳は限定的であったり、時間とともに更新されたりする場合があります。
代表的なユースケース
- エンタープライズ文書インテリジェンス — 契約、コンプライアンスアーカイブ、研究コーパスをエンドツーエンドで分析。
- 大規模コード理解 — モノレポ、依存関係グラフ、長期の課題履歴を横断して推論。
- 自律型エージェント — 推論、ツール利用、メモリを組み合わせて多段階ワークフローを構築。
- 多言語カスタマーインテリジェンス — グローバルで多言語のデータセットを処理・推論。
- 検索拡張型分析 — リトリーバルと推論を統合して最新のインサイトを獲得。
API 経由で Qwen3.5‑Plus にアクセスする方法
Qwen3.5‑Plus には、CometAPI および互換ゲートウェイが提供するホスト型 API 経由でアクセスします。API は一般的に OpenAI 形式のリクエストに準拠しており、既存の SDK やエージェントフレームワークへの容易な統合を可能にします。
アプリケーションに非常に長いコンテキスト、マルチモーダル推論、本番運用に耐えるツールオーケストレーションが必要な場合、開発者は Qwen3.5‑Plus を選択すべきです。
ステップ 1: API キーにサインアップ
cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。ご自身の 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用 API キーを取得します。パーソナルセンターの 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: qwen3.5-plus pro API にリクエストを送信
“qwen3.5-plus” 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。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得します。当社サイトでは利便性のため Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をあなたのアカウントの CometAPI の実際のキーに置き換えてください。呼び出し箇所: Chat 形式。
質問やリクエストを content フィールドに挿入します—これはモデルが応答する内容です。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を返します。