Qwen3-VL-235B-A22B とは
Qwen3-VL-235B-A22B は、Qwen（Alibaba）ファミリーに属する高容量のマルチモーダル LLM です。大規模な MoE Transformer バックボーンにクロスモーダルのビジョンエンコーダと新しい位置・時間エンコーディング手法を組み合わせ、複数画像や長時間動画の入力に対応するとともに、VQA（Visual Question Answering）、長文ドキュメントの OCR、空間/3D グラウンディング、マルチモーダルなコード生成、エージェントによる GUI 制御といったタスクを実行します。本リリースには、指示追従に最適化された Instruct（タスク/少数ショット調整）と、追加の推論支援および内部の“think”モードを備える Thinking の両バリアントが含まれます。
主な特徴（Qwen3-VL-235B-A22B が際立つ点）
- 高いアクティブ容量を備えた大規模 MoE 設計： リクエストごとに専門家のサブセットをアクティブ化する MoE スタック（アクティブ ≈22B）により、推論コストを抑えつつ必要に応じて計算資源を増やします。
- 非常に長いネイティブコンテキスト（256K）と ~1M へのスケール： 書籍レベルのドキュメント、長時間の動画、複数ドキュメントのワークフローにおいて、過度なチャンク分割なしで扱うことを想定。
- 高度な視覚推論（空間・時間）： Interleaved-MRoPE と DeepStack モジュールにより、タイムスタンプ整合やきめ細かな画像–テキスト融合を実現し、動画タイムラインのクエリや 3D グラウンディングを可能にします。
- OCR とドキュメント解析の強化： OCR 言語対応を拡大（公称 約32言語）、ブレ/傾き/低照度へのロバスト性を向上し、長尺・複数ページ文書の構造解析を強化。
- ビジュアルエージェント + GUI 自動化： GUI 要素の特定、関数やツールの呼び出し、PC/モバイルの UI 上で自動化タスクを実行。
- ビジュアルコーディングとマルチモーダルなプログラム合成： 画像/動画/UI スケッチを Draw.io/HTML/CSS/JS に変換し、UI デバッグを支援。
他モデルとの比較
以下は同時代モデルとのハイレベルな比較です。数値や上限は公開されている提供元/モデルのページおよび集約記事からの引用です。
- Google Gemini 3 Pro — Gemini は非常に大規模なマルチモーダル推論とエージェント的なツール使用を強調しており、Google は 1M トークンのコンテキストモードや幅広いプロダクト統合を掲げています。Gemini はエージェント的マルチモーダリティの総合的リーダー（クローズドソース/プロプライエタリ）として位置付けられ、製品化された一部ベンチマークで公開されているオープンモデルを上回ることが多いとされています。Qwen3-VL は、OCR、動画タイムライン整合、MoE のコストトレードオフに最適化された高容量のオープンウェイト代替として、より直接的に競合します。
- Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 は別の長コンテキスト・高推論モデル系で、一部の Grok バリアントは ~256K のコンテキストウィンドウや強力なコーディング/数学性能を掲示しています。Qwen3-VL と Grok-4 はいずれも長文推論を狙いますが、Qwen3-VL は強力な視覚/動画/OCR のツール群と MoE スケーリングで差別化します。
- DeepSeek-R1 / DeepSeek ファミリー — DeepSeek R1 は効率的な学習と低い推論コストでの競争力ある推論性能を重視し、推論/コードタスク向けのオープンな代替として用いられることが多いモデルです。Qwen3-VL は、R1 が主に注力するテキスト推論に対し、より強力なマルチモーダルおよび空間/動画能力を目標としています。
代表的なユースケース
- ドキュメント解析と大規模 OCR — 長尺・複数ページの請求書、書籍、多言語テキストを含む歴史資料。
- 動画理解とタイムラインクエリ — 長時間の録画動画を要約し、時間でイベントを特定し、テキストを動画のタイムスタンプに整合。
- 視覚質問応答とマルチモーダルアシスタント — 画像 + テキストのマルチターン対話（スクリーンショット付きのカスタマーサポート、医用画像ノート）。
- GUI 自動化 / ビジュアルエージェント — UI 要素を検出し、PC/モバイルのフローを駆動（自動化、テスト、支援エージェント）。
- マルチモーダルコード生成と UI プロトタイピング — モックアップ/画像を HTML/CSS/JS や Draw.io 図に変換。
- リサーチと大規模文書分析 — 書籍レベルの要約、単一コンテキストでの複数文書統合。
Qwen3 VL-235B-A22B API へのアクセス方法
Step 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。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。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。
Step 2: Qwen3 VL-235B-A22B API にリクエストを送信
API リクエストを送信するエンドポイント “Qwen3-VL-235B-A22B” を選択し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドおよび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できます。当社サイトは利便性のために Apifox テストも提供しています。アカウントの実際の CometAPI キーで <YOUR_API_KEY> を置き換えてください。ベース URL は Chat です。
コンテンツフィールドに質問やリクエストを挿入します—モデルが応答するのはこの内容です。API 応答を処理して、生成された回答を取得します。
Step 3: 結果の取得と検証
API 応答を処理して生成結果を取得します。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。