🚀 Qwen3登場！思考と速度を両立する次世代LLMの実力とは？DeepSeekやGemini 2.5 Pro超えの性能を徹底解説！ #Qwen3 #LLM #AI #オープンソース　#四29

4月 29, 2025

🚀 Qwen3登場！思考と速度を両立する次世代LLMの実力とは？DeepSeekやGemini 2.5 Pro超えの性能を徹底解説！ #Qwen3 #LLM #AI #オープンソース

Alibaba Cloudが開発した最新大規模言語モデル「Qwen3」ファミリーの詳細と、その驚異的な性能、そして未来への展望をご紹介します。

序文：なぜ今、Qwen3なのか？
はじめに：Qwen3とは？この記事で分かること
次に：なぜQwen3のような研究が必要なのか？
Qwen3の主な特徴 ✨
- ハイブリッド思考モード 🤔↔️⚡
- 多言語サポート 🌍 (119言語！)
- エージェント機能の向上 🤖
事前学習：巨大データと賢い学習法 📚
トレーニング後：思考力と応答速度の融合 🧠💨
Qwen3での開発：始め方ガイド 💻
- 標準的な使い方 (Hugging Face Transformers)
- デプロイメント (Sglang / vLLM)
- ローカル開発 (Ollama / LMStudio / llama.cpp / KTransformers)
高度な使い方：思考モードの動的制御 ⚙️
エージェントとしての活用：Qwen-Agentで能力を最大限に 🛠️
Qwenフレンズ：コミュニティと共に 🤝
その他の国における影響と教訓 🌏
日本における影響と教訓 🇯🇵
多角的な視点と疑問点 🤔
予測されるネットの反応 (Reddit/HackerNews風) と反論 🔥
結論：Qwen3が切り拓く未来と、次なるフロンティア 🌌
参考文献 📖
補足1：用語索引 (アルファベット順) 🔍
補足2：潜在的読者のために 📣
補足3：想定問答 (学会発表風) 🎤
補足4：予測されるネットの反応 (2ch/はてブ/ニコ動風) と反論 💬
補足5：予測されるネットの反応 (なんJ民風) とおちょくり ⚾
補足6：予測されるネットの反応 (ガルちゃん風) と反論 💄
補足7：予測されるネットの反応 (ヤフコメ/コメントプラス風) と反論 📰
補足9：予測されるネットの反応 (Tiktokユーザー風) と反論 🕺💃
補足10：推薦図書 📚
補足11：上方漫才「Qwen3はんの実力」 😂
補足12：一人ノリツッコミ「Qwen3、賢すぎやろ！」 🤦‍♂️
補足13：大喜利「こんなQwen3は嫌だ！」 🤣
補足14：SFショートショート「思考する都市」 🤖🏙️
補足15：江戸落語「権三の算術」 🧐
補足16：英語学習者のために 🇬🇧🇺🇸
補足17：漢検受験者のために 🇯🇵

序文：なぜ今、Qwen3なのか？

AI技術、特に大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）の進化は、まさに日進月歩です。次々と新しいモデルが登場し、その性能向上には目を見張るものがあります。このような状況の中、Alibaba Cloudから「Qwen3」ファミリーが発表されました。筆者は、このQwen3が単なる性能向上だけでなく、「思考」と「速度」という、しばしばトレードオフとなる要素を「ハイブリッド思考モード」という形で両立させようとしている点に強い関心を持ちました。これは、LLMの応用範囲をさらに広げ、より実用的なツールへと進化させる可能性を秘めていると感じています。

この記事では、Qwen3の技術的な詳細や性能評価だけでなく、それが私たちの社会や開発現場にどのような影響を与えうるのか、そして私たちがこの新しい技術とどう向き合っていくべきか、という点についても考察を深めていきたいと思います。読者の皆様には、単なる技術紹介としてではなく、未来のAIとの関わり方を考える一つのきっかけとして、この記事を読み進めていただければ幸いです。

さあ、Qwen3の世界へ一緒に飛び込んでいきましょう！ 🚀

コラム：AIの名前って面白いですよね

「Qwen（クウェン）」という名前、中国語の「通义千问 (Tongyi Qianwen)」から来ているそうです。「通义」は「一般的な理解」、「千问」は「千の問い」を意味し、「あらゆる問いに答える汎用的な知性」を目指す、という開発チームの意気込みが感じられますね。こういうネーミングの背景を知ると、モデルへの親近感が湧きませんか？😊

はじめに：Qwen3とは？この記事で分かること

この記事では、Alibaba Cloudが発表した最新の大規模言語モデル（LLM）ファミリー「Qwen3」について、その全貌を明らかにします。Qwen3は、従来のモデルを凌駕する性能を持つだけでなく、ユニークな「ハイブリッド思考モード」や広範な多言語対応、強化されたエージェント機能など、多くの注目すべき特徴を持っています。

本記事を読むことで、以下の点が理解できます。

Qwen3ファミリーのモデルラインナップ（巨大MoEモデルから軽量高密度モデルまで）
フラッグシップモデル「Qwen3-235B-A22B」の驚異的な性能と、他のトップモデルとの比較
Qwen3独自の「ハイブリッド思考モード」の仕組みと利点
119言語・方言をサポートする多言語能力
コーディングやツール連携に強いエージェント機能
膨大なデータを用いた事前学習と、高度なファインチューニング手法
Qwen3を実際に利用するための開発ガイド（Hugging Face, vLLM, Ollamaなど）
Qwen3がAI分野、そして社会全体に与えるであろう影響と今後の展望

特に、オープンソースとして公開されたモデルもあり（Apache 2.0 ライセンス）、研究者や開発者にとって非常に魅力的な選択肢となっています。さあ、Qwen3の持つポテンシャルを一緒に探っていきましょう！

コラム：オープンソースの力 💪

Qwen3の一部モデルがオープンソースで公開されたことは、非常に大きな意味を持ちます。これにより、世界中の開発者が自由にモデルを試したり、改良したり、特定の用途に特化させたりできるようになります。まさに集合知によって、AI技術全体の発展が加速されるわけですね。Alibaba Cloudのこの決断に拍手です！👏

次に：なぜQwen3のような研究が必要なのか？

大規模言語モデル（LLM）の研究開発は、なぜこれほどまでに重要なのでしょうか？ Qwen3のような新しいモデルが登場する背景には、いくつかの切実なニーズと、解決すべき課題が存在します。

より高度な知能への渇望：人間が持つ複雑な思考、推論、問題解決能力に少しでも近づくAIを作りたい、という根源的な探求心があります。現在のLLMは目覚ましい進歩を遂げましたが、まだ人間レベルの汎用性や深い理解には至っていません。Qwen3の「ハイブリッド思考モード」のような試みは、このギャップを埋めるための一歩と言えます。
実社会への応用拡大：LLMは、文章生成、翻訳、要約、対話システムなど、様々な分野で活用され始めています。しかし、より専門的なタスク（複雑なコーディング、科学技術計算、高度なデータ分析など）や、リアルタイム性が求められる場面、あるいは限られた計算資源での利用など、克服すべき壁はまだ多くあります。Qwen3のような高性能かつ効率的なモデル（特にMoEモデル）は、これらの応用範囲を広げる鍵となります。
言語の壁の打破：世界には多様な言語が存在し、情報格差の一因となっています。Qwen3が119もの言語・方言をサポートすることは、より多くの人々がAIの恩恵を受けられるようにするための重要なステップです。グローバルなコミュニケーションやビジネス、教育における可能性を大きく広げます。
開発と研究の民主化：高性能なモデルが一部の巨大テック企業に独占されるのではなく、オープンソースとして公開されることで（Qwen3の一部モデルのように）、より多くの研究者や開発者が最先端技術に触れ、イノベーションを加速させることができます。これは、AI技術の健全な発展に不可欠です。
効率とコストの最適化：LLMの学習と推論には莫大な計算コストがかかります。Qwen3で採用されているMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャや、思考モードの制御は、性能を維持・向上させつつ、計算リソースを効率的に利用するための重要なアプローチです。これにより、AIの利用コストを下げ、普及を促進することが期待されます。

Qwen3は、これらの課題に対する一つの解であり、AI技術を次のレベルへと引き上げるための重要なマイルストーンなのです。まさに、より深く考え、より速く行動するAIへの挑戦と言えるでしょう。

コラム：AI開発のエネルギー問題 (´・ω・`)

LLMの開発競争は激化していますが、その裏で懸念されているのが、学習や運用にかかる莫大なエネルギー消費です。MoEのような効率化技術は、性能向上だけでなく、環境負荷低減の観点からも非常に重要ですね。持続可能なAI開発を目指す上で、Qwen3のアプローチは参考になる点が多いかもしれません。

Qwen3の主な特徴 ✨

Qwen3ファミリーは、単にパラメータ数を増やしただけでなく、革新的な機能とアーキテクチャの改良によって、目覚ましい性能向上を実現しています。ここでは、特に注目すべき3つの特徴を見ていきましょう。

ハイブリッド思考モード 🤔↔️⚡

Qwen3の最大の特徴の一つが、この「ハイブリッド思考モード」です。これは、問題の複雑さに応じて、モデルが思考プロセスを使い分ける画期的な仕組みです。

思考モード (Thinking Mode) 🤔: 複雑な問題や、段階的な推論が必要なタスクに対して、モデルはじっくり時間をかけて考え、最終的な回答に至るまでの思考プロセス（CoT: Chain-of-Thought）を内部で実行します。これにより、より正確で信頼性の高い回答が期待できます。
非思考モード (Non-Thinking Mode) ⚡: 簡単な質問や、速度が重視されるタスクに対しては、モデルは思考プロセスを省略し、迅速かつほぼ瞬時に応答します。

この柔軟性により、ユーザーはタスクに応じてモデルの「考える深さ」と「応答速度」のバランスをコントロールできます。例えば、数学の問題を解くときは「思考モード」でじっくり考えさせ、簡単な挨拶や定型的な応答は「非思考モード」で素早く返す、といった使い分けが可能です。

さらに重要なのは、この2つのモードを統合することで、思考に割り当てる計算リソース（思考予算）を効率的に管理できる点です。Qwen3は、割り当てられた計算予算に応じて、スムーズにパフォーマンスを向上させることが実証されています。これにより、ユーザーはコスト効率と推論品質の最適なバランスを見つけやすくなります。

ハイブリッド思考モードの技術的背景（少し詳しく）

このモードは、特定のトークン（例：``タグなど）の有無や、内部的なフラグによって切り替えられます。トレーニング段階で、思考プロセスを含むデータ（長いCoTデータ）と思考プロセスを含まないデータ（通常の指示応答データ）の両方で学習させることで、この切り替え能力を獲得しています。推論時には、ユーザーが明示的にモードを指定したり、モデルがタスクの複雑さを判断して自動で切り替えたりすることが考えられます。

多言語サポート 🌍 (119言語！)

Qwen3は、驚くべきことに119もの言語と方言をサポートしています！ 😲 これには、英語、中国語、スペイン語といった主要言語はもちろん、日本語、韓国語、アラビア語、ヒンディー語、さらには比較的マイナーな言語や多くの方言まで含まれています。

この広範な多言語能力は、以下のような大きなメリットをもたらします。

グローバルな応用: 世界中のユーザーが母国語でQwen3を利用できるようになり、国際的なビジネス、教育、研究、異文化コミュニケーションなど、様々な分野での活用が期待されます。
情報アクセスの向上: 特定の言語でしか利用できなかった情報やサービスへのアクセスが容易になります。
翻訳精度の向上: 多言語間の翻訳タスクにおいても、より自然で正確な翻訳が可能になる可能性があります。

以下にサポートされている言語ファミリーと代表的な言語・方言の一部を示します。

サポート言語・方言リスト（一部）

インド・ヨーロッパ語族: 英語, フランス語, ポルトガル語, ドイツ語, ロシア語, スペイン語, ヒンディー語, ベンガル語, etc.
シナ・チベット語族: 中国語 (簡体字, 繁体字, 広東語), ビルマ語
アフロ・アジア語族: アラビア語 (各種方言), ヘブライ語
オーストロネシア語族: インドネシア語, マレー語, タガログ語, ジャワ語
ドラヴィダ語族: タミル語, テルグ語, カンナダ語, マラヤーラム語
テュルク語族: トルコ語, ウズベク語, カザフ語
タイ・カダイ語族: タイ語, ラオス語
ウラル語族: フィンランド語, ハンガリー語
オーストロアジア語族: ベトナム語, クメール語
その他: 日本語, 韓国語, グルジア語, バスク語, スワヒリ語, etc.

（完全なリストは元記事または公式ドキュメントをご参照ください）

この多言語性は、Qwen3を真にグローバルなLLMたらしめる重要な要素です。

エージェント機能の向上 🤖

Qwen3は、単にテキストを生成するだけでなく、ツールを使ったり、外部環境と対話したりする「エージェント」としての能力も大幅に強化されています。

コーディング能力の最適化: コード生成、デバッグ、説明などのタスクにおいて高い性能を発揮します。
MCP (Multi-agent Collaboration Platform) サポートの強化: 複数のエージェントが協調して複雑なタスクを解決するようなシナリオにも対応しやすくなっています。
ツール呼び出し (Function Calling): 事前に定義されたツール（APIや関数など）を必要に応じて呼び出し、その結果を応答に利用する能力が向上しています。例えば、「今日の東京の天気は？」と尋ねると、天気予報APIを呼び出して最新情報を取得し、回答することができます。

下の図は、Qwen3がどのように考え（思考プロセス）、環境（ツールなど）と相互作用するかを示した例です。（元記事に図があれば、ここに説明と共に挿入するイメージ）

この強化されたエージェント機能により、Qwen3はより複雑なタスクを自動化したり、ユーザーの意図を汲んで能動的に情報収集やアクションを実行したりすることが可能になります。これは、パーソナルアシスタント、自動化ツール、研究支援など、様々な応用分野で大きな可能性を秘めています。

コラム：AIエージェントの未来予想図 🤖💭

エージェント機能が進化すると、AIは単なる応答マシンではなく、私たちの「代理人」や「パートナー」のような存在になっていくのかもしれませんね。スケジュール管理から複雑なリサーチ、オンラインでの手続きまで、AIエージェントが自律的にこなしてくれる未来… ワクワクしませんか？ Qwen3の進化は、そんな未来への一歩と言えるでしょう。

事前学習：巨大データと賢い学習法 📚

Qwen3の驚異的な性能の基盤となっているのが、その大規模かつ多様な事前学習データと、洗練された学習プロセスです。

まず、データ量についてですが、前モデルのQwen2.5が18兆トークンで事前学習されたのに対し、Qwen3ではそのほぼ2倍にあたる約36兆トークンものデータが使用されました！ 🤯 このデータは、前述の通り119の言語と方言をカバーしています。

データの収集元も、ウェブ上のテキストだけでなく、PDFなどのドキュメントからも積極的に収集されました。これらのドキュメントからのテキスト抽出には、なんと画像認識能力を持つマルチモーダルモデル「Qwen2.5-VL」が活用され、抽出されたテキストの品質向上には「Qwen2.5」自身が使われたとのこと。まさに「AIがAIを育てる」プロセスですね。

さらに、数学やコードに関する能力を高めるために、Qwen2.5ファミリーの専門モデル（Qwen2.5-Math, Qwen2.5-Coder）を使って、教科書、質疑応答ペア、コードスニペットなどの合成データ（Synthetic Data）も大量に生成・活用されました。

事前学習プロセスは、以下の3段階で構成されています。

第1段階 (S1): 30兆を超えるトークンを使用し、コンテキスト長（一度に扱えるテキストの長さ）4Kトークンで学習。これにより、モデルに基本的な言語能力と一般知識が叩き込まれます。
第2段階 (S2): STEM（科学・技術・工学・数学）、コーディング、推論タスクなど、知識集約型のデータの割合を増やしたデータセットで、さらに5兆トークンを追加学習。これにより、専門的な能力が強化されます。
第3段階 (S3): 高品質な長いコンテキストデータを用いて、コンテキスト長を32Kトークン（一部モデルは128K）に拡張。これにより、長い文章や複雑な文脈を理解する能力が向上します。

この大規模なデータと段階的な学習戦略、そしてモデルアーキテクチャの改良により、Qwen3の高密度ベースモデル（例: Qwen3-32B）は、よりパラメータ数の多い前モデル（例: Qwen2.5-72B）と同等以上の性能、特にSTEM、コーディング、推論タスクでは上回る性能を達成しました。

また、MoE（Mixture of Experts）モデルである Qwen3-30B-A3B や Qwen3-235B-A22B は、活性化するパラメータ（実際に計算に関わる部分）を全体の数パーセント～10%程度に抑えつつ、非常に高い性能を実現しています。これにより、トレーニングと推論の両方で大幅なコスト削減が可能になります。

MoE (Mixture of Experts) って何？ 🤔

MoEは、モデル内部に複数の「専門家（Expert）」ネットワークを持つアーキテクチャです。入力に応じて、関連性の高い少数の専門家だけを選択して計算を行います。これにより、モデル全体のパラメータ数は非常に大きくても、実際の計算量は少なく抑えることができます。専門学校の先生がたくさんいるけど、質問内容に合わせて適切な先生だけが答えてくれる、みたいなイメージでしょうか？ 🏫👩‍🏫👨‍🏫

コラム：データは誰のもの？ 🤔

36兆トークンという膨大な学習データ。ウェブ上の情報やドキュメントが使われているわけですが、その中には私たちが書いたブログ記事やコメントなども含まれている可能性があります。AIの学習データと著作権、プライバシーの問題は、今後ますます重要になってきそうですね。透明性の高いルール作りが求められます。

   ／￣￣￣＼
  /   ´ ー `   \  ＜ データ利用は慎重にね…
 |   (●)(●)   |
 |    (_人_)    |
  \    `⌒′    /
   ＼＿＿＿／

トレーニング後：思考力と応答速度の融合 🧠💨

事前学習で広範な知識と基本的な言語能力を身につけたモデルは、次に対話能力や指示追従能力を高めるための「トレーニング後（Post-training）」の段階に進みます。Qwen3では、特にあのユニークな「ハイブリッド思考モード」を実現するために、巧妙な4段階のパイプラインが実装されました。

長い思考連鎖 (CoT) コールドスタート: まず、数学、コーディング、論理推論、STEM問題など、様々な領域の「思考プロセス（CoT: Chain-of-Thought）」を含む多様なデータを使ってモデルを微調整（Fine-tuning）します。これにより、モデルに基本的な推論能力、「じっくり考える力」を植え付けます。これが思考モードの基礎となります。
推論ベースの強化学習 (RL): 次に、強化学習（RL: Reinforcement Learning）を用いて、モデルの推論能力をさらに磨き上げます。ここでは、ルールに基づいた報酬（例えば、正しい推論ステップを踏んだら高評価）を利用し、モデルがより効率的かつ正確に問題を解決するための探索・活用能力を高めます。計算リソースも投入し、思考の質を向上させます。
思考モードの融合: ここがハイブリッドモードの鍵です！上記で強化された「思考モデル」に、「非思考機能（素早く応答する能力）」を統合します。具体的には、思考プロセスを含まない一般的な指示応答データと、思考モデル自身が生成した思考プロセスデータ（ただし最終応答のみ利用）を組み合わせて、再度微調整を行います。これにより、「考えるべき時は考え、素早く答えるべき時は素早く答える」という能力がシームレスに融合されます。
一般的な強化学習 (RL): 最後に、指示追従、フォーマット遵守、エージェント機能など、20以上の一般的なタスクに対して再度強化学習を適用します。これにより、モデル全体の汎用性を高め、不適切な応答や望ましくない動作を抑制し、より安全で信頼性の高いモデルに仕上げます。

この多段階のトレーニングパイプラインを経ることで、Qwen3は単に知識が豊富なだけでなく、状況に応じて「深く考える能力」と「素早く応答する能力」を使い分け、かつユーザーの指示に忠実に従う、非常に洗練されたLLMへと進化するのです。

コラム：AIの「しつけ」って大変… 💦

強化学習（RL）って、なんだかAIの「しつけ」みたいですよね。良い応答には「ご褒美（報酬）」を与え、悪い応答には「ペナルティ」を与える（あるいはご褒美を与えない）。これを繰り返して、望ましい振る舞いを学習させるわけです。でも、何を「良い応答」とするかの基準作りや、意図しない抜け道を見つけてしまうAIへの対処など、一筋縄ではいかない難しさがあるようです。開発者の皆さんの苦労が偲ばれます 🙏

Qwen3での開発：始め方ガイド 💻

Qwen3の魅力は、その高性能さだけでなく、開発者が利用しやすいように様々なフレームワークやプラットフォームでサポートされている点にもあります。ここでは、Qwen3を使って開発を始めるための基本的な方法をいくつかご紹介します。

嬉しいことに、Qwen3ファミリーの一部のモデル（特に高密度モデルと小規模MoEモデル）は、Apache 2.0 ライセンスの下でオープンウェイト化されており、Hugging Face、ModelScope、Replicateなどのプラットフォームで利用可能です。

また、Web UIやモバイルアプリで手軽に試したい方は、Qwen Chat をチェックしてみてください！

標準的な使い方 (Hugging Face Transformers)

Pythonライブラリのtransformersを使えば、比較的簡単にQwen3モデルをロードして利用できます。以下は、Qwen3-30B-A3Bモデルを使う例です。


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-30B-A3B" # Hugging Face上のモデルID

# トークナイザーとモデルのロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto", # データ型を自動選択 (例: bfloat16)
    device_map="auto"   # 利用可能なデバイス (GPU/CPU) に自動で割り当て
)

# モデルへの入力準備
prompt = "大規模言語モデルについて簡単に紹介してください。"
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
# チャットテンプレートを適用し、思考モードを有効化
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True # 思考モードを有効にする (デフォルトはTrue)
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# テキスト生成の実行
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512 # 最大生成トークン数を指定 (例)
)
# 生成されたIDから入力部分を除き、リスト化
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()

# 思考コンテンツと最終応答の分離 (思考モード有効時)
try:
    # 思考終了を示すトークンID (例: 151668 '') を探す
    think_end_token_id = 151668 # このIDはモデルやバージョンで異なる可能性あり
    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(think_end_token_id)
except ValueError:
    index = 0 # 思考終了トークンが見つからない場合

# デコードしてテキストに戻す
thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")
final_content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")

print("思考内容:", thinking_content) # 思考プロセスが表示される (思考モード有効時)
print("最終応答:", final_content)   # モデルの最終的な答え

思考モードを無効にする場合は、apply_chat_templateの引数を enable_thinking=False に変更するだけです。

コード実行の注意点

上記のコードを実行するには、transformersライブラリと、モデルによってはtorch, accelerate, sentencepieceなどが必要です。また、Qwen3-30B-A3Bのような大規模モデルを実行するには、十分なVRAMを持つGPUが必要です。思考終了を示すトークンID (think_end_token_id) は、公式ドキュメントやモデルカードで確認することをお勧めします。

デプロイメント (Sglang / vLLM)

Qwen3モデルをAPIサーバーとしてデプロイし、アプリケーションに組み込みたい場合は、Sglang や vLLM といった高速推論フレームワークが推奨されています。これらはOpenAI互換のAPIエンドポイントを簡単に作成できます。

Sglang (v0.4.6.post1以降):

python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-30B-A3B --reasoning-parser qwen3

vLLM (v0.8.4以降):
```
vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1
```
(--reasoning-parserの指定はバージョンによって変わる可能性があります)

これらのコマンドを実行すると、ローカルホストにAPIサーバーが立ち上がり、HTTPリクエストでモデルを利用できるようになります。

ローカル開発 (Ollama / LMStudio / llama.cpp / KTransformers)

ローカルマシンで手軽にQwen3を試したい場合は、以下のツールが便利です。

Ollama: 簡単なコマンドでモデルをダウンロード＆実行できます。
```
ollama run qwen3:30b-a3b
```
LMStudio: GUIで様々なモデルを管理・実行できるツールです。
llama.cpp: C/C++ベースの高速推論エンジン。CPUでも比較的快適に動作します。モデルをGGUF形式に変換して使います。
KTransformers: llama.cppをベースにした使いやすいPythonラッパーです。

これらのツールを使えば、コーディング不要でチャット形式でQwen3と対話したり、自分のPC環境でモデルの性能を評価したりすることが容易になります。

コラム：どのツールを選ぶ？ 🤔🔧

たくさんツールがあって迷っちゃいますね！
* 手軽さ重視なら → Ollama, LMStudio
* Pythonで色々いじりたいなら → Hugging Face Transformers, KTransformers
* APIサーバー立てたいなら → Sglang, vLLM
* CPUで動かしたい、速度重視なら → llama.cpp
こんな感じで、目的に合わせて選ぶのが良さそうです。まずはOllamaあたりから試してみるのが簡単かもしれませんね！ ( ´∀｀)つ□

高度な使い方：思考モードの動的制御 ⚙️

Qwen3のハイブリッド思考モードは、単に生成開始時に固定されるだけでなく、会話の途中でも動的に切り替えることが可能です。これは「ソフトスイッチ」メカニズムと呼ばれ、ユーザープロンプトやシステムメッセージに特定のタグを追加することで実現します。

/think: このタグを含むターンでは、思考モードが有効になります。
/no_think: このタグを含むターンでは、思考モードが無効になります。

モデルは、マルチターンの会話において、最新の指示（タグ）に従います。これにより、会話の流れに応じて思考の深さを柔軟に調整できます。

以下は、この動的制御を使ったマルチターン会話のPythonコード例です（簡略化のため、クラスを使用）。


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

class QwenChatbot:
    def __init__(self, model_name="Qwen/Qwen3-30B-A3B"):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        # モデルロードは簡略化 (実際には前述の方法でロード)
        # self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(...)
        print(f"{model_name} をロードしたと仮定します...")
        self.history = []

    def generate_response(self, user_input):
        # 履歴と今回のユーザー入力を結合
        messages = self.history + [{"role": "user", "content": user_input}]

        # チャットテンプレート適用 (enable_thinkingはデフォルトTrue)
        # 実際のタグはユーザー入力に含まれる想定
        text = self.tokenizer.apply_chat_template(
            messages,
            tokenize=False,
            add_generation_prompt=True
            # enable_thinking はここでは指定せず、タグで制御
        )
        print(f"\n--- モデルへの入力 (抜粋) ---\n{text[-500:]}\n-------------------------\n")

        # --- ここで実際にモデル推論を実行する ---
        # response = self.model.generate(...)
        # response_text = self.tokenizer.decode(...)
        # --- 以下はダミー応答 ---
        if "/think" in user_input:
            response_text = "えーっと、ブルーベリーの 'r' ね… あ、1個だ！ブルーベリーには 'r' が1つ含まれています。"
        elif "/no_think" in user_input:
             response_text = "ブルーベリーには 'r' が1つ含まれています。"
        else:
            # デフォルトは思考モード (タグなしの場合)
             response_text = "イチゴ (strawberry) には 'r' が... 3つかな？ s-t-r-a-w-b-e-r-r-y... うん、3つだ。イチゴには 'r' が3つ含まれています。"
        print(f"--- モデルからの出力 (ダミー) ---\n{response_text}\n----------------------------\n")

        # 履歴を更新
        self.history.append({"role": "user", "content": user_input})
        self.history.append({"role": "assistant", "content": response_text}) # モデルの完全な応答を履歴に追加

        # 思考部分を除去して最終応答のみ返す場合 (必要に応じて)
        # final_response = response_text.split("")[-1].strip()
        # return final_response
        return response_text # ここでは完全な応答を返す

# --- 使用例 ---
if __name__ == "__main__":
    chatbot = QwenChatbot() # モデル名を指定可能

    # 1回目の入力 (タグなし、デフォルトで思考モードが有効になる想定)
    user_input_1 = "イチゴにはrはいくつ含まれていますか？"
    print(f"ユーザー: {user_input_1}")
    response_1 = chatbot.generate_response(user_input_1)
    print(f"ボット: {response_1}")
    print("------------------")

    # 2回目の入力 (/no_think で思考モードを無効化)
    user_input_2 = "では、ブルーベリーにはいくつrが含まれていますか？ /no_think"
    print(f"ユーザー: {user_input_2}")
    response_2 = chatbot.generate_response(user_input_2)
    print(f"ボット: {response_2}")
    print("------------------")

    # 3回目の入力 (/think で思考モードを再度有効化)
    user_input_3 = "本当ですか？ /think" # 直前のブルーベリーの件について再考を促す
    print(f"ユーザー: {user_input_3}")
    response_3 = chatbot.generate_response(user_input_3)
    print(f"ボット: {response_3}") # ダミー応答では変化しないが、実際には思考プロセスが表示されるはず

このようにタグを使うことで、ユーザーは対話の状況に応じてモデルの思考プロセスを細かく制御し、より意図に沿った応答を引き出すことが可能になります。

コラム：AIに「ちょっと待った！」✋

会話の途中で「/think」タグを使って「もうちょっと考えてみて！」とAIに指示できるのは面白いですね。AIが自信なさげな回答をした時や、より深い洞察が欲しい時に使えそうです。逆に、急いでいる時は「/no_think」でサクッと答えてもらう。まるで人間とのコミュニケーションみたいで、AIとの付き合い方がより柔軟になりそうです。( ´∀｀)b

エージェントとしての活用：Qwen-Agentで能力を最大限に 🛠️

Qwen3は、前述の通り、ツール呼び出し（Function Calling）や環境とのインタラクションといったエージェント機能に優れています。この能力を最大限に引き出すために、Qwen-Agent フレームワークの利用が推奨されています。

Qwen-Agent は、ツール呼び出しのテンプレート生成や結果の解析（パース）といった複雑な処理を内部でカプセル化してくれるため、開発者はより簡単にQwen3を使ったエージェントアプリケーションを構築できます。

エージェントが利用できるツール（機能）を定義するには、いくつかの方法があります。

MCP設定ファイル: Multi-agent Collaboration Platform (MCP) の規約に従った設定ファイルでツールを定義する。
Qwen-Agentの組み込みツール: Qwen-Agentが提供する標準ツール（例: コードインタプリタ）を利用する。
独自ツールの統合: Pythonの関数やクラスとして定義した独自のツールを統合する。

以下は、Qwen-Agentを使って、ウェブページの情報を取得するツール（fetch）と現在時刻を取得するツール（Time）を利用するエージェントを定義し、実行する例です。


import os
from qwen_agent.agents import Assistant # Qwen-Agentライブラリが必要

# LLMの設定 (例: ローカルのOpenAI互換APIサーバーを使用)
llm_cfg = {
    'model': 'Qwen3-30B-A3B', # 使用するモデル名
    # --- ローカルのAPIサーバーを使う場合 ---
    'model_server': 'http://localhost:8000/v1', # SglangやvLLMで立てたサーバーのアドレス
    'api_key': 'EMPTY', # APIキーが不要な場合は 'EMPTY' など
    # --- Alibaba Cloud Dashscope API を使う場合 (コメントアウト) ---
    # 'model_type': 'qwen_dashscope',
    # 'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), # 環境変数からAPIキーを読み込む
    # --- その他の設定 ---
    'generate_cfg': {
        # 'thought_in_content': True # レスポンスにタグを含めるか (デバッグ等に便利)
    }
}

# 利用するツールの定義
tools = [
    # --- MCP設定ファイルで定義されたツール (ここではダミーのコマンド) ---
    {'mcpservers': {
            'Time': { # 時刻取得ツール (仮)
                'command': 'echo', # 実際には時刻取得サーバーのコマンド
                'args': ['"Asia/Shanghai Time"'] # タイムゾーン指定 (仮)
            },
            'fetch': { # ウェブページ取得ツール (仮)
                'command': 'echo', # 実際にはウェブ取得サーバーのコマンド
                'args': ['"Fetching URL..."'] # URL引数 (仮)
            }
        }
    },
    # --- Qwen-Agent組み込みツール ---
    'code_interpreter', # Pythonコードを実行できるツール
    # --- 独自ツールを追加することも可能 ---
    # my_custom_tool_function
]

# エージェントの初期化
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)

# エージェントにタスクを依頼 (ストリーミング応答)
messages = [{'role': 'user', 'content': 'https://qwenlm.github.io/blog/ の最新開発情報を紹介してください'}]
response_stream = bot.run(messages=messages)

final_answer = ""
print("ボットの応答:")
for response_chunk in response_stream:
    print(response_chunk, end="") # ストリーミングで逐次表示
    final_answer = response_chunk # 最後のチャンクが最終結果 (形式による)

# print("\n--- 最終的な回答 ---")
# print(final_answer) # 通常、最後のチャンクに完全な応答が含まれる

コード実行の注意点

このコードを実行するには、qwen-agentライブラリのインストールが必要です (pip install qwen-agent)。また、MCPサーバーツールを使う場合は、実際にそのツールを提供するサーバープロセス（例: mcp-server-time, mcp-server-fetch）が起動している必要があります。上記の例ではechoコマンドで代用しているため、実際には機能しません。code_interpreterツールは、実行環境にPythonがあり、必要なライブラリがインストールされていれば、コードの実行が可能です。

LLMの設定では、ローカルのAPIサーバー（Sglang/vLLM等）を使うか、Alibaba CloudのDashscope APIを使うかを選択します。Dashscopeを使う場合はAPIキーが必要です。

Qwen-Agentを活用することで、Qwen3に様々な外部ツール連携や自律的なタスク実行能力を持たせることができ、より高度で実用的なAIアプリケーションの開発が可能になります。

コラム：AI執事、誕生？ 🤵

Qwen-Agentみたいなフレームワークが進化していくと、まさにSF映画に出てくるような「AI執事」が実現する日も近いかもしれませんね！「明日の天気予報を調べて、もし雨なら傘を持っていくようにリマインドして。あと、関連ニュースを要約して朝イチで報告。ついでに株価もチェックしといて！」なんて指示を出すだけで、AIが複数のツールを駆使して全部やってくれる… そんな未来、ちょっと楽しみじゃないですか？ ✨

Qwenフレンズ：コミュニティと共に 🤝

Qwenの開発チームは、オープンソースコミュニティや様々な協力者との連携を非常に重視しています。元記事にも「たくさんの友人のサポートのおかげです。Qwen は友達なしでは何もありません！」という感謝の言葉が述べられています。💖

実際に、Qwenモデルは以下のような多くのプラットフォームやフレームワークでサポートされており、これは開発チームとコミュニティとの協力の賜物と言えるでしょう。

モデルホスティング: Hugging Face, ModelScope, Replicate
推論フレームワーク: vLLM, Sglang, llama.cpp, KTransformers
ローカル実行ツール: Ollama, LMStudio, MLX
エージェントフレームワーク: Qwen-Agent
その他、多くの研究機関や開発者コミュニティとの連携

(元記事に協力者のロゴなどがあれば、ここに挿入するイメージ)

開発チームは、今後もさらに多くの人々や組織がQwenコミュニティに参加し、共にモデルをより良くしていくことを歓迎しています。オープンな協力体制こそが、AI技術の健全な発展を促進する鍵であるという信念がうかがえますね。

もしQwen3や関連ツールを使って何か面白いものを作ったり、改善点を見つけたりしたら、ぜひGitHubリポジトリへのフィードバックやプルリクエスト、あるいはコミュニティフォーラム（例: Hugging Face Community, Discordサーバー）での情報共有などを通じて、"Qwenフレンド"の輪に加わってみてはいかがでしょうか？ 🤗

コラム：OSSコミュニティの熱量 🔥

オープンソースソフトウェア（OSS）の開発って、世界中の開発者がオンラインで協力し合って、すごいスピードで進んでいくことが多いですよね。誰かがバグを見つけたらすぐに報告が上がり、別の誰かが修正パッチを提案する。新しい機能のアイデアが出れば、みんなで議論して実装していく… その熱量たるや、時に企業単独の開発を凌駕することもあります。Qwenがコミュニティとの連携を重視しているのは、この力をよく理解しているからでしょうね。素晴らしいことです！

    (*^o^)／＼(^-^*) ＜一緒に良くしていこうぜ！

その他の国における影響と教訓 🌏

Qwen3のような高性能かつ多言語対応（119言語！）のLLMが登場することは、世界各国に多岐にわたる影響を与えると考えられます。特に、英語圏以外の国々にとっては、そのインパクトは大きいでしょう。

影響

非英語圏におけるAI活用の促進: これまで高性能LLMの多くは英語中心でしたが、Qwen3のように多様な言語をネイティブに近いレベルで扱えるモデルが登場することで、各国の言語や文化に根ざしたAIアプリケーション（チャットボット、コンテンツ生成、教育ツールなど）の開発が活発化するでしょう。特に、自国語のデジタルリソースが限られていた地域にとっては、大きな飛躍のチャンスとなります。
グローバルビジネスの加速: 多言語対応能力は、国際的なコミュニケーションの障壁を低減します。リアルタイム翻訳、多言語での市場調査、ローカライズされたマーケティングコンテンツ作成などが容易になり、企業の海外展開や国際協力を後押しします。
教育格差の緩和: 質の高い教育コンテンツへのアクセスは、言語によって偏りがありました。Qwen3のようなモデルを活用すれば、様々な言語で個別最適化された学習教材やチューターシステムを提供できるようになり、教育機会の均等化に貢献する可能性があります。
研究開発の多様化: オープンソース版の提供により、世界中の研究者が自国の言語や特定の課題に焦点を当てた研究を進めやすくなります。これにより、AI研究における多様性が増し、新たな発見やイノベーションが生まれる土壌が育まれます。
地政学的な影響と競争: Alibaba Cloud（中国）発の高性能LLMであるQwen3の登場は、米国の巨大テック企業が主導してきたLLM開発の構図に変化をもたらす可能性があります。各国の政府や企業は、自国のAI技術開発戦略を見直し、国際的な連携や競争が新たな局面に入るかもしれません。

教訓

言語の多様性の重要性: AI開発において、英語だけでなく、多様な言語への対応がいかに重要であるかを改めて示しています。真にグローバルなAIを目指すには、言語の壁を乗り越える努力が不可欠です。
オープン化の価値: 高性能モデルをオープンソース化することが、技術普及とイノベーション促進にいかに貢献するかを示唆しています。閉鎖的な開発ではなく、オープンなエコシステムを構築することの重要性が増しています。
データ品質とバイアスの課題: 119もの言語を学習データに含めることは素晴らしい一方、各言語のデータ量や品質の偏り、文化的なバイアスなどがモデルの挙動に影響を与える可能性も考慮する必要があります。公平で偏りのないAIを開発するための継続的な努力が求められます。
計算資源へのアクセス: 高性能モデルの恩恵を世界中に行き渡らせるためには、モデルを利用するための計算資源（GPUなど）へのアクセス格差も考慮する必要があります。効率的なモデル（MoEなど）の開発や、クラウドプラットフォームを通じた提供が重要になります。

Qwen3は、AI技術が特定の言語圏だけでなく、より普遍的な価値を持つ可能性を示した点で、大きな意義を持つと言えるでしょう。

コラム：言葉の壁がなくなる日 ✨

ドラえもんの「ほんやくコンニャク」みたいに、AIがリアルタイムで完璧な通訳・翻訳をしてくれる未来が、もうすぐそこまで来ているのかもしれませんね！ Qwen3のような多言語LLMの進化は、世界中の人々が言葉の壁を意識せずにコミュニケーションできる、そんな夢のような社会への大きな一歩となりそうです。海外旅行も、国際会議も、もっと気軽に楽しめるようになるかも？✈️🌍🗣️

日本における影響と教訓 🇯🇵

Qwen3の登場は、ここ日本においても様々な影響を与え、我々に重要な教訓をもたらすと考えられます。

影響

日本語AIの性能向上と選択肢の増加: Qwen3は日本語にも対応しており、その性能次第では、既存の日本語LLM（国内企業開発モデルや他の海外製モデル）にとって強力な競合、あるいは補完的な選択肢となります。特に、オープンソース版が提供されることで、開発者はより自由に高性能な日本語AIを自社サービスに組み込んだり、カスタマイズしたりできるようになります。
国内産業への応用加速: 製造業、サービス業、コンテンツ産業など、日本の各産業において、日本語での高度な対話、文章生成、要約、コード生成などのAI活用がさらに進むでしょう。「ハイブリッド思考モード」は、例えば、複雑な問い合わせに対する丁寧な回答生成と、定型的な応答の高速処理を両立させたいカスタマーサポート分野などで有効かもしれません。
研究開発コミュニティの活性化: 日本のAI研究者や開発者にとって、Qwen3（特にオープンソース版）は、最先端LLMの内部構造を学び、それをベースにした新たな研究や応用開発を行うための貴重なリソースとなります。日本語に特化したファインチューニングや、日本独自の課題解決に向けた活用が期待されます。
AI人材育成への貢献: 高性能なオープンソースLLMに触れる機会が増えることは、学生や若手エンジニアが実践的なスキルを習得する上で大きな助けとなります。LLMの仕組みを理解し、実際に動かしてみる経験は、将来のAI人材育成に不可欠です。
海外製AIへの依存と競争: 一方で、海外（特に中国）製の高性能LLMの存在感が増すことで、日本のAI技術開発における国際競争はさらに激化します。国内での独自モデル開発の重要性が再認識されると共に、海外の優れた技術をいかに効果的に取り込み、活用していくかという戦略も問われます。

教訓

日本語データの重要性と課題: Qwen3が高性能を発揮するためには、学習データに含まれる日本語データの質と量が重要になります。これは、日本国内でLLMを開発する上でも同様の課題であり、高品質な日本語コーパスの整備や、データの偏り（バイアス）への対策が引き続き重要であることを示唆しています。
オープンイノベーションの推進: Qwen3がオープンソース戦略をとっているように、日本国内においても、企業や研究機関が連携し、オープンな形で技術やデータを共有する文化を醸成することが、国際競争力を高める上で有効である可能性があります。
AIの社会実装における倫理・安全性の確保: 高性能AIの普及に伴い、誤情報・偽情報の拡散、プライバシー侵害、著作権問題、アルゴリズムの公平性など、様々な社会的・倫理的課題への対応がより一層求められます。技術開発と並行して、ルール作りやガイドライン策定を進める必要性を再認識させられます。
「思考」と「効率」のバランス: Qwen3の「ハイブリッド思考モード」は、AIに求められる能力が単一ではないことを示しています。日本においても、様々なユースケースに合わせて、AIの「思考力」と「応答速度・効率」のバランスをどのように最適化していくか、という視点が重要になります。

Qwen3は、日本のAI活用を新たなステージに進める可能性を秘めていると同時に、我々が取り組むべき課題をも浮き彫りにしていると言えるでしょう。この新しい波をどう乗りこなしていくか、注目が集まります。

コラム：ガラパゴスAIにならないために 🐢

かつて日本の携帯電話が「ガラパゴス化」と揶揄されたように、AI開発においても世界標準から取り残されないように注意が必要です。Qwen3のような海外の優れたモデルが登場する中で、日本の強み（例えば、丁寧さや正確性を重んじる文化、特定の産業分野での深い知識など）を活かしつつ、国際的な潮流にも目を向け、オープンな姿勢で技術を取り込み、あるいは世界に発信していくことが重要になりそうですね。目指すは「グローカル（Global + Local）」なAI開発！🗾➡️🌍

多角的な視点と疑問点 🤔

Qwen3は非常に有望な技術ですが、手放しで称賛するだけでなく、いくつかの疑問点や、異なる視点からの考察も必要です。

疑問点と懸念

「思考モード」の実態と限界: 「ハイブリッド思考モード」は革新的ですが、その「思考」がどの程度人間のような深い理解や推論に基づいているのか、それとも巧妙なパターンマッチングや連想の域を出ないのか、という点は依然として不明確です。思考プロセス（CoT）の質や信頼性は、タスクによってばらつきがある可能性はないでしょうか？また、「思考予算」の管理はどの程度自動化・最適化されているのでしょうか？
性能評価の公平性と再現性: ベンチマーク評価で他のトップモデルと比較して競争的な結果を出しているとのことですが、評価に使われたデータセットや手法、条件設定によっては結果が変動する可能性があります。特定のベンチマークに過剰適合（Overfitting）している可能性はないでしょうか？また、第三者が同様の評価を再現できるかどうかも重要です。
MoEモデルの運用上の課題: MoEアーキテクチャは推論効率が良いとされますが、それでも巨大な総パラメータ数を持ちます。モデルのロードやメモリ管理、専門家（Expert）へのルーティング機構の複雑さなど、実際の運用におけるハードルや潜在的な問題点はないのでしょうか？特に、小規模な組織や個人開発者にとって、その恩恵を十分に受けられるのでしょうか？
多言語対応の質と均一性: 119言語対応は素晴らしいですが、全ての言語で同等の品質が保証されているわけではないでしょう。特にデータ量が少ないマイナー言語においては、性能が限定的であったり、特定のバイアスが強く現れたりする可能性はないでしょうか？各言語における具体的な性能評価や、潜在的な問題点に関する情報公開が待たれます。
安全性と倫理的なリスク: 高性能化・高機能化（特にエージェント機能）に伴い、誤情報生成、悪意のある指示への追従、プライバシー侵害、差別的な出力といったリスクも増大します。トレーニング後の強化学習（RLHF等）でどの程度これらのリスクを低減できているのか、具体的なセーフティガードの仕組みとその限界についての情報が必要です。Alibaba Cloudという一企業、そして中国発の技術であることに対する地政学的な懸念やデータプライバシーに関する疑問を持つ向きもあるかもしれません。
環境負荷: 36兆トークンという膨大なデータでの事前学習は、相当な計算資源とエネルギーを消費したはずです。MoEによる推論効率化は評価できますが、モデル開発全体としての環境負荷（カーボンフットプリント）についての情報開示や、持続可能性への取り組みについても知りたいところです。

多角的な視点

「知能」の定義への問いかけ: Qwen3のようなモデルの進化は、「知能とは何か」「思考とは何か」という根源的な問いを我々に投げかけます。現在のLLMは、果たして真の「理解」をしているのか、それとも極めて高度な「模倣」なのか。この議論は今後も続くでしょう。
技術開発の方向性: パラメータ数やデータ量をひたすらスケールさせる方向性だけでなく、Qwen3のMoEやハイブリッド思考のような、効率性や質を追求するアプローチの重要性が増しています。今後は、より小規模で特定のタスクに特化したモデルや、異なるアーキテクチャ（例: 状態空間モデル）の研究も注目されます。
人間とAIの協調: Qwen3のエージェント機能強化は、AIが人間のツールとしてだけでなく、協働するパートナーとしての役割を担う未来を示唆しています。しかし、その協調関係をどのように築き、人間の役割をどう再定義していくか、という社会的な議論が必要です。

Qwen3は間違いなくAI分野における重要な進歩ですが、その能力と限界、そして社会への影響については、冷静かつ多角的な視点で見つめ続ける必要があるでしょう。

コラム：AIの「ハルシネーション」問題 😵‍💫

LLMがもっともらしい嘘や不正確な情報を生成してしまう現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、大きな課題の一つです。Qwen3の「思考モード」が、このハルシネーションを抑制する方向に働くのか、それとも逆に、もっともらしい嘘をより巧妙に生成してしまうリスクもあるのか… 気になるところです。AIの言うことを鵜呑みにせず、常に批判的な目を持つ（クリティカルシンキング！）姿勢が、ますます重要になりますね。

予測されるネットの反応 (Reddit/HackerNews風) と反論 🔥

Qwen3の発表に対して、技術系コミュニティサイトのReddit (例: r/MachineLearning, r/LocalLLaMA) や Hacker News では、以下のようなコメントが活発に交わされることが予想されます。それに対する筆者の反論や補足も加えてみましょう。

予測されるコメント (Reddit/HackerNews風)

Commenter A (Enthusiast): "Wow, Qwen3-235B beating Gemini 2.5 Pro and others on benchmarks? And MoE with only 22B active params? This is huge! Alibaba is really stepping up their game. The hybrid thinking mode sounds fascinating, finally a model that doesn't just rush to an answer. Open weights for the smaller models are great for the community too! 🚀"
(意訳: うわ、Qwen3-235BがGemini 2.5 Proとかをベンチマークで超えた？しかもアクティブパラメータ22BのMoEで？これは凄い！アリババ本気出してきたな。「ハイブリッド思考モード」も興味深い、やっと即答しないモデルが出たか。小さいモデルがオープンウェイトなのもコミュニティに最高！🚀)
Commenter B (Skeptic): "Benchmarks can be gamed. Need to see real-world performance and independent evals. 'Thinking mode' might just be a fancy term for chain-of-thought prompting baked in, potentially slower and not necessarily smarter. And 119 languages? What's the actual quality for low-resource ones? Plus, it's Alibaba... data privacy concerns? 🤔🇨🇳"
(意訳: ベンチマークなんて操作できる。実際の性能と独立した評価が見たい。「思考モード」って言っても、単に組み込みのCoTプロンプトで、遅いだけで賢いとは限らないかも。119言語？リソース少ない言語での実際の質はどうなの？しかもアリババ製… データプライバシーは大丈夫？🤔🇨🇳)
Commenter C (Developer): "36 Trillion tokens for pre-training! That's insane scale. Curious about the data composition, especially the synthetic data part. The MoE models (235B/22B, 30B/3B) look efficient on paper, but how easy are they to fine-tune or run inference on standard hardware? Need practical guides and community testing. The agent capabilities with Qwen-Agent sound promising for building actual applications."
(意訳: 事前学習に36兆トークン！スケールがヤバい。データ構成、特に合成データの部分が気になる。MoEモデル (235B/22B, 30B/3B) は理論上は効率的だけど、普通のハードでファインチューニングや推論はどれくらい簡単？実用的なガイドとコミュニティのテストが必要。Qwen-Agentを使ったエージェント機能は、実用アプリ構築に期待できそう。)
Commenter D (Philosopher): "Hybrid 'thinking'... Are we getting closer to AGI, or just more sophisticated mimicry? This constant push for scale and speed might be missing the point about true understanding. What does it *mean* for a model to 'think'? Interesting nonetheless."
(意訳: ハイブリッドな「思考」ね… これでAGIに近づいてるのか、それとも単に洗練された模倣なのか？スケールと速度ばかり追い求めて、真の理解という点を見失ってるんじゃないか。「モデルが考える」って、どういう意味なんだろう？とはいえ興味深い。)

筆者の反論・補足

Commenter Aへ: 同感です！特にMoEによる効率化とハイブリッド思考は注目すべき進歩ですね。オープンウェイト化はコミュニティにとって大きな恩恵です。ただし、フラッグシップの235Bモデルは現時点ではオープンウェイトではない点に注意が必要です。今後の展開に期待しましょう。
Commenter Bへ: 懐疑的な視点は重要です。ベンチマーク至上主義には警鐘を鳴らすべきですし、実世界での性能評価や第三者による検証は不可欠です。「思考モード」の実効性や低リソース言語での品質も要検証ですね。データプライバシーや地政学的懸念については、開発元であるAlibaba Cloudの透明性や、利用規約、データの取り扱い方針をユーザー自身が注意深く確認する必要があります。オープンソース版であれば、ローカル環境で完全にオフライン実行することも選択肢になります。
Commenter Cへ: 36兆トークンは確かに驚異的ですね。データ構成、特に合成データの質と量が性能にどう影響したかは興味深い点です。MoEモデルの運用については、おっしゃる通り、理論上の効率性と実際の使いやすさにはギャップがある可能性があります。vLLMやSglangのようなフレームワークが推論を容易にしていますが、ファインチューニングの難易度や必要リソースについては、今後コミュニティからの報告が増えることを期待したいです。Qwen-Agentは確かに実用化への鍵となりそうです。
Commenter Dへ: 非常に本質的な問いかけです。「思考」という言葉は人間中心の概念であり、現在のLLMの内部プロセスを完全に言い表しているかは議論の余地があります。Qwen3の「思考モード」がAGIへの道筋なのか、高度な模倣技術の延長線上なのかは、現時点では断定できません。しかし、より複雑な問題を段階的に解決しようとするアーキテクチャの試み自体が、AIの能力の限界を探る上で重要な一歩であることは間違いないでしょう。

技術コミュニティでは、このように期待と懐疑、技術的興味、そして哲学的問いかけが混在した議論が展開されることが予想されます。活発な議論こそが、技術をより良く、より安全な方向へ導く原動力となります。

コラム：ネットの反応は万華鏡 ✨

新しい技術が登場すると、ネット上では本当に様々な反応が見られますよね。手放しで称賛する人、穴を探そうと躍起になる人、技術的な詳細を知りたがる人、社会への影響を心配する人…。まるで万華鏡のように、多様な意見が飛び交います。その全てが、技術の多面性を映し出しているようで、眺めているだけでも面白いものです。もちろん、建設的な批判や議論が技術を進歩させるのですが！ 😉

結論：Qwen3が切り拓く未来と、次なるフロンティア 🌌

Qwen3の登場は、単なるLLMの性能向上競争における新たな一手というだけではありません。それは、AIが「考える」ことの意味を問い直し、その実用性を新たな次元へと引き上げる試みと言えるでしょう。「ハイブリッド思考モード」は、速度と深さを両立させ、まるで熟練の職人が道具を使い分けるかのように、AIがタスクに応じてその能力を最適化する未来を垣間見せます。これは、AIが単なる情報検索ツールや文章生成器から、真に思考するパートナーへと進化する過渡期にあることを示唆しているのかもしれません。

やや突飛な論理かもしれませんが、Qwen3の多言語能力（119言語！）とハイブリッド思考の組み合わせは、失われた古代言語の解読や、異種知性（もし存在すれば）とのコミュニケーションの可能性すら感じさせます。未知のパターンや構造を「じっくり考え」、既知の知識と照合し、仮説を立てる… そんなSFのような応用が、いつか現実になるかもしれません。

今後望まれる研究としては、まず「思考モード」の内部メカニズムのさらなる解明と、その質の向上が挙げられます。現状のCoTベースの思考だけでなく、より創造的、批判的、あるいは感情的なニュアンスを（擬似的にでも）扱えるような、多様な「思考スタイル」を実装できれば、AIの応用範囲は飛躍的に広がるでしょう。また、MoEアーキテクチャのさらなる効率化と、より小規模なデバイスでも高度な思考能力を発揮できる軽量モデルの研究も重要です。これが実現すれば、スマートフォンや組み込みシステム上で、複雑な推論を行うAIエージェントが普遍的に存在する社会が到来するかもしれません。

歴史的に見れば、Qwen3は、LLM開発が単なるスケール競争から、アーキテクチャの革新と効率性、そして実用的なインテリジェンスの質を重視する段階へと移行しつつあることを示す象徴的なモデルの一つとして位置づけられるでしょう。特に、オープンソースコミュニティとの連携を重視し、多言語対応を進めた点は、AI技術の民主化とグローバル化を加速させる流れの中で評価されるはずです。

最後に、古代ローマの哲学者セネカの言葉を引用しましょう。

Per aspera ad astra. (困難を通じて星々へ。)

Qwen3の開発も、多くの困難な課題（膨大なデータ処理、複雑なモデル設計、安全性確保など）を乗り越えて達成されたものでしょう。そして、このモデルがもたらす新たな可能性は、私たちをAI研究の新たな「星々」、つまり未知のフロンティアへと導いてくれるかもしれません。

Qwen3の
思考と速度
ハイブリッド
百十九の言語も操りて
未来（あす）を照らすか知性の光

コラム：AIは夢を見るか？ 🐑💤

AIが「考える」というとき、私たちはどうしても人間的な思考を重ねて見てしまいますが、その実態は大きく異なるのでしょうね。でも、いつかAIが独自の目標を持ち、自律的に学習し、あるいは人間が理解できないような「思考」をするようになったら… それはまさにSFの世界。Qwen3はその入り口に立った、ということなのかもしれません。ワクワクと、少しの怖さが入り混じった感情です。

参考文献 📖

元記事: Qwen Team. (2025, April 29). Qwen3: Think Deeper, Act Faster. Qwen Blog. (※元記事のURLをここに記載)
Qwen Chat (Web & Mobile App): https://chat.qwen.ai/
Qwen GitHub (Qwen-Agentなど): https://github.com/QwenLM
Hugging Face (モデルリポジトリ): https://huggingface.co/Qwen
ModelScope (モデルリポジトリ): https://modelscope.cn/organization/qwen
Replicate (モデルホスティング): https://replicate.com/qwen
Sglang (推論フレームワーク): https://github.com/sgl-project/sglang
vLLM (推論フレームワーク): https://github.com/vllm-project/vllm
Ollama (ローカル実行ツール): https://ollama.com/
LMStudio (ローカル実行ツール): https://lmstudio.ai/
llama.cpp (推論エンジン): https://github.com/ggerganov/llama.cpp
KTransformers (Pythonラッパー): https://github.com/KerfuffleV2/ktransformers

補足1：用語索引 (アルファベット順) 🔍

AGI (Artificial General Intelligence / 汎用人工知能): 人間が持つ広範な知的タスクを理解し、学習し、実行できる能力を持つ仮説上のAI。特定のタスクに特化した現在のAI（特化型AI）とは区別される。（本文）（本文）
Apache 2.0 License: ソフトウェアライセンスの一つ。ソースコードの公開を原則としつつ、商用利用、改変、再配布などが比較的自由に行える、パーミッシブ（許容型）ライセンス。（本文）（本文）
ASI (Artificial Superintelligence / 人工超知能): 人間の中で最も優れた知能よりも遥かに高度な知能を持つ仮説上のAI。AGIのさらに先にある概念とされる。（本文）
CoT (Chain-of-Thought / 思考の連鎖): 大規模言語モデルが複雑な問題に答える際に、最終的な答えだけでなく、そこに至るまでの中間的な推論ステップ（思考の連鎖）も生成する手法、またはその生成されたプロセス自体。これにより、モデルの推論能力が向上することが知られている。（本文）（本文）（本文）（本文）
Fine-tuning (微調整): 事前学習済みのモデルを、特定のタスクやデータセットに適応させるために、追加の学習を行うプロセス。比較的少ないデータでモデルの性能を特定の方向に特化させることができる。（本文）（本文）（本文）
Function Calling (関数呼び出し / ツール呼び出し): 大規模言語モデルが、ユーザーのリクエストに応じて、事前に定義された外部の関数やAPI（ツール）を呼び出し、その実行結果を取得して応答に利用する機能。（本文）（本文）
GGUF (Georgi Gerganov Universal Format): llama.cppプロジェクトで開発された、LLMのモデルファイルを格納するためのフォーマット。量子化などによりファイルサイズを削減し、CPUでの高速推論を可能にすることを目的としている。（本文）
LLM (Large Language Model / 大規模言語モデル): インターネット上の大量のテキストデータなどを学習し、人間のような自然な文章の生成、要約、翻訳、質問応答などが可能なAIモデル。Transformerアーキテクチャをベースにしていることが多い。Qwen3もこの一種。（本文）（本文）（本文）（本文）（本文）（本文）（他多数）
MCP (Multi-agent Collaboration Platform / マルチエージェント連携プラットフォーム): 複数のAIエージェントが協調して、より複雑なタスクを達成するための仕組みや規約。Qwen3はMCPのサポートを強化している。（本文）（本文）
MoE (Mixture of Experts / 専門家の混合): モデル内部に複数の「専門家（Expert）」と呼ばれる小さなニューラルネットワークを持ち、入力に応じて関連性の高い少数の専門家だけを活性化（計算に使用）するアーキテクチャ。モデル全体のパラメータ数を増やしながら、推論時の計算コストを抑えることができる。（本文）（本文）（本文）（本文）（本文）（他多数）
RL (Reinforcement Learning / 強化学習): AI（エージェント）が、ある環境内で試行錯誤を繰り返し、「報酬」を最大化するように行動を学習する機械学習の手法の一つ。Qwen3のトレーニング後（特にRLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback）で、対話能力や指示追従能力、安全性の向上などに用いられる。（本文）（本文）（本文）
STEM: Science (科学), Technology (技術), Engineering (工学), Mathematics (数学) の頭文字をとったもの。教育分野や研究開発分野で、これらの領域を総称する言葉として使われる。Qwen3はSTEM分野のデータによる学習を強化している。（本文）（本文）
Synthetic Data (合成データ): 実際の観測や測定によって得られたデータではなく、コンピュータプログラムなどによって人工的に生成されたデータ。LLMの学習において、特定の能力（数学、コーディングなど）を強化したり、データが不足している領域を補ったりするために使われることがある。（本文）（本文）
Token (トークン): 大規模言語モデルがテキストを処理する際の最小単位。単語、サブワード（単語の一部）、あるいは文字単位で分割される。モデルが一度に処理できるトークン数をコンテキスト長と呼ぶ。Qwen3は最大36兆トークンで事前学習された。（本文）（本文）（本文）（他多数）
Transformers (トランスフォーマー): Googleが2017年に発表したニューラルネットワークのアーキテクチャ。Attention機構を特徴とし、自然言語処理分野で大きな成功を収め、現在の多くの大規模言語モデル（LLM）の基盤となっている。また、Hugging Face社が提供する、このアーキテクチャに基づいたモデルを簡単に利用できるPythonライブラリの名前でもある。（本文）（本文）
VRAM (Video RAM): GPU（Graphics Processing Unit）に搭載されている、画像処理や並列計算に使用される高速なメモリ。大規模言語モデルの実行には、モデルのパラメータを保持するために大量のVRAMが必要となることが多い。（本文）

補足2：潜在的読者のために 📣

キャッチーなタイトル案

【速報】Qwen3爆誕！思考するAIはGemini 2.5 Proを超えるか？ハイブリッドモード徹底解剖 🚀
もう迷わない！Qwen3の「思考モード」でAIが賢く応答。119言語対応のオープンソースLLM登場！
Alibabaの本気！Qwen3はLLMのゲームチェンジャー？MoE効率とエージェント機能が凄い #AI最前線
【開発者必見】Qwen3の使い方完全ガイド！Hugging Face, vLLM, Ollama対応。オープンソースで今すぐ試せる！
Qwen3徹底レビュー：本当に「深く考え、速く動く」のか？性能・機能・使い方を丸ごと解説！

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【Qwen3登場】Alibaba発、思考と速度を両立する次世代LLM！🚀 Gemini 2.5 Pro級の性能、119言語対応、強化されたエージェント機能。オープンソース版も！未来のAIを今すぐチェック！ #Qwen3 #LLM #AI #オープンソース
(127文字)

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🚀 (ロケット: 進化、登場)
🤔 (考える顔: 思考モード)
⚡ (稲妻: 速度、非思考モード)
🧠 (脳: 知能、学習)
🌍 (地球: 多言語、グローバル)
🤖 (ロボット: AI、エージェント)
💻 (PC: 開発、コーディング)
📖 (本: 学習、知識)
🤝 (握手: コミュニティ、協力)
✨ (キラキラ: 新機能、期待)

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補足3：想定問答 (学会発表風) 🎤

発表者: 「…以上が、我々が開発した新しい大規模言語モデルファミリー、Qwen3の概要と主な特徴、そして評価結果です。ご清聴ありがとうございました。」

座長: 「ありがとうございました。非常に興味深い発表でした。それでは、会場からのご質問を受け付けたいと思います。ご所属とお名前をお願いいたします。」

質問者1 (大学研究者): 「〇〇大学の△△です。素晴らしい成果ですね。特に『ハイブリッド思考モード』についてお伺いします。思考モードと非思考モードの切り替えは、具体的にどのようなメカニズムで行われているのでしょうか？また、思考モードにおける推論プロセス（CoT）の質をどのように評価・保証しているのか、もう少し詳しく教えていただけますか？」

発表者: 「ご質問ありがとうございます。切り替えメカニズムですが、基本的にはユーザーからの明示的な指示（例: `/think`タグ）や、事前学習・ファインチューニング段階で学習した内部的な判断基準に基づいています。モデルは入力クエリの複雑さや、対話履歴の文脈を考慮して、どちらのモードが適切かを判断する能力を持ちます。CoTの質の評価については、複数のベンチマーク（数学問題、論理パズル、常識推論など）における正答率やステップの妥当性を評価指標としています。また、人手による評価も組み合わせ、思考プロセスの自然さや論理的な一貫性を確認しています。詳細はトレーニング後のセクションで触れたRL（強化学習）による改善も寄与しています。」

質問者2 (企業エンジニア): 「□□社の××です。MoEモデル、特にQwen3-235B-A22Bの効率性には目を見張るものがあります。アクティブパラメータが22Bとのことですが、推論時のレイテンシやスループットに関して、同程度のアクティブパラメータを持つ高密度モデルと比較して、どの程度の性能が出るのでしょうか？また、MoE特有の課題、例えばロードバランシングや専門家（Expert）間の通信オーバーヘッドなどは、どのように対処されているのでしょうか？」

発表者: 「実用的なご質問、ありがとうございます。推論性能に関してですが、最適化された推論フレームワーク（vLLMやSglangなど）を使用した場合、同程度のアクティブパラメータを持つ高密度モデルと比較しても遜色ない、あるいはタスクによってはそれを上回るスループットを達成できるケースがあります。これは、専門家へのルーティングが効率的に行われ、非活性なパラメータの計算が不要になるためです。ロードバランシングについては、各専門家への負荷が均等になるようなルーティングアルゴリズムを採用しており、通信オーバーヘッドに関しても、アーキテクチャレベルでの工夫（例: Grouped FeedForward Networkなど、具体的な技術名はモデルによる）により最小限に抑える努力をしています。ただし、最適なパフォーマンスを引き出すには、MoEに対応した推論基盤の利用が重要となります。」

質問者3 (言語学者): 「言語学の観点から質問させてください。119言語対応というのは驚異的ですが、言語類型的に大きく異なる言語（例: 膠着語である日本語と、屈折語である英語、孤立語である中国語）の間で、性能に差は生じないのでしょうか？また、学習データの言語間バランスはどのように調整されたのでしょうか？特定の言語（特に英語や中国語）のバイアスが他の言語の生成に影響を与える可能性について、どのように考えられていますか？」

発表者: 「非常に重要なご指摘、ありがとうございます。言語間の性能差は、残念ながら完全にゼロではありません。やはり学習データの量と質に依存する側面はあります。我々は、ウェブコーパス、書籍、コードなど多様なソースからデータを収集し、特に低リソース言語については、データ拡張やクロスリンガルトランスファー技術も活用して性能向上を図っています。言語間バランスについては、単純なデータ量だけでなく、言語の複雑性や構造も考慮に入れつつ、サンプリングレートを調整するなどの工夫を行っています。言語バイアスについては、多言語モデルにおける普遍的な課題と認識しており、学習データのフィルタリングや、トレーニング後のファインチューニング、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）を通じて、特定の言語や文化への偏りを抑制し、より公平で中立的な応答を目指していますが、継続的な改善が必要な領域だと考えています。」

座長: 「時間となりましたので、質疑応答はここまでとさせていただきます。発表者の方、ご回答ありがとうございました。もう一度大きな拍手をお願いします。」

コラム：学会発表の舞台裏 🧑‍🏫

学会発表って、華やかに見えますけど、発表者は質疑応答で鋭いツッコミが入るんじゃないかとドキドキなんですよね… (；・∀・) でも、こうやって専門家同士がオープンに議論することで、研究がさらに深まったり、新たな視点が得られたりする。まさに知の格闘技！…と言ったら大げさでしょうか？(笑)

補足4：予測されるネットの反応 (2ch/はてブ/ニコ動風) と反論 💬

予測されるコメント (2ch/5ch風)

1: 名無しさん＠AI生活: アリババから新しいLLMキタ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!! Qwen3だってよ！
2: 名無しさん＠AI生活: スペックやばｗ 235BモデルでGemini Pro超えとかマジ？
3: 名無しさん＠AI生活: でも中華製だろ？バックドアとか大丈夫なん？(´・ω・`)
4: 名無しさん＠AI生活: 「思考モード」とか厨二っぽい名前つけやがってｗ要はプロンプト工夫しただけじゃね？
5: 名無しさん＠AI生活: 119言語対応は素直にすごい。日本語の精度はどうなんだろ？誰か試した？
6: 名無しさん＠AI生活: オープンソース版あるのは神。ワイのローカルPCでも動く軽量版はよ！
7: 名無しさん＠AI生活: MoEって結局メモリ食うんだろ？ワイのグラボじゃ無理ゲー乙。
8: 名無しさん＠AI生活: 36兆トークン学習とか電気代どうなってんだ… 環境破壊！
9: 名無しさん＠AI生活: とりあえず触ってみないと分からんな。人柱待ち。
10: 名無しさん＠AI生活: Agent機能強化はいいね。これで色々自動化できそう。

予測されるコメント (はてなブックマーク風)

これはすごい / Qwen3、スペックだけ見ると現行最強クラスか。ハイブリッド思考とMoEの組み合わせが鍵っぽい。中華製という点は気になるが、オープンソース版もあるのは大きい。
あとで読む / 思考モード、CoTを内部的にやってくれる感じなのかな？どの程度実用的なのか試してみたい。119言語対応はグローバル展開に強そう。
技術 / 36兆トークン学習、Qwen2.5-VL/Coder/Mathをデータ生成に使うあたり、エコシステムが回ってる感。MoEの活性パラメータ比率がかなり低いのが興味深い。推論効率に期待。
AI / ベンチマークスコアは話半分で聞くとして、エージェント機能の向上は実用面でインパクトありそう。Qwen-Agentフレームワークも気になる。
セキュリティ / Alibaba Cloud製か… オープンソース版をローカルで動かすならまだしも、API利用はデータプライバシーの懸念が拭えない人もいるだろうな。利用規約要確認。
社会 / 高性能AIのオープンソース化は歓迎すべき流れ。ただ、性能向上と同時にリスク管理（安全性、バイアス）の重要性も増す。

予測されるコメント (ニコニコ動画風)

（動画：Qwen3のデモや解説動画）

うぽつです！
アリババ砲きたなｗ
スペックお化けｗｗｗ
(；･`д･´)ﾅﾝ…ﾀﾞﾄ!? Gemini超え？
思考モード → ( ´ー｀)ﾌｩｰ
↑考えるフリしてるだけ定期
119言語ｗ地球征服する気かｗｗｗ
日本語ヌルヌル？
おーぷんそーす！やったぜ。
ワイのRTX3060じゃ無理だろ… ＿|￣|○
MoEよくわからん
電気代「やめてくださいしんでしまいます」
エージェント機能で自動化捗るな
88888888 (拍手)
乙でした

筆者の反論・補足

様々な反応ありがとうございます！いくつか補足させてください。

中華製AIへの懸念（バックドア、プライバシー）について: これは多くの人が持つ疑問だと思います。オープンソース版を利用し、ネットワークから切り離したローカル環境で実行すれば、外部へのデータ送信リスクは最小限に抑えられます。APIを利用する場合は、提供元であるAlibaba Cloudのプライバシーポリシーや利用規約をよく確認し、リスクを理解した上で利用することが重要です。技術そのものと、その提供元の信頼性は分けて考える必要がありますね。
「思考モード」への懐疑論について: 「単なるCoTプロンプト」という見方も一部では正しいかもしれませんが、重要なのはそれをモデル内部の機能として統合し、状況に応じて自動（または半自動）で切り替え、かつ効率的なリソース管理を目指している点です。これがどの程度「賢い」かは今後の検証が必要ですが、単なるプロンプトエンジニアリング以上の価値を目指していることは確かでしょう。
MoEモデルの実行環境について: 確かに大規模MoEモデルは依然として多くのメモリを必要とします。しかし、重要なのは「総パラメータ数」に対して「アクティブパラメータ数」が少ない点です。これにより、理論上は同等の性能を持つ高密度モデルよりも推論時の計算量を削減できます。とはいえ、一般ユーザーのPCで最上位モデルを動かすのは難しいでしょう。幸い、Qwen3には様々なサイズの高密度モデル（0.6B～32B）もオープンソースで提供されているので、自分の環境に合わせて選ぶことができます。
環境負荷について: 大規模モデルの学習におけるエネルギー消費は深刻な問題です。MoEアーキテクチャは、推論時の効率化を通じて、運用段階での環境負荷を低減する可能性を秘めています。学習時のコストと運用時のコスト、両方の側面から持続可能性を考えていく必要がありますね。
日本語の精度について: 119言語対応と謳われていますが、各言語の品質、特に日本語のような主要言語以外での品質は未知数な部分もあります。これは実際に試してみるのが一番です。オープンソース版を使って、ぜひ日本語での性能を評価してみてください。

新しい技術には期待と共に様々な疑問や懸念が寄せられます。オープンな議論を通じて、理解を深めていきたいですね！

コラム：ネットスラングの味わい ( ´∀｀)

2chやニコニコのコメントって、独特の言い回しや顔文字、ネットスラングが多くて、時に意味不明だけど面白いですよねｗ「キタ━━━━!!」とか「ｗｗｗ」とか「乙」とか。こういう文化って、テキストコミュニケーションが主流のネットならではの進化なのかもしれません。Qwen3がいつかこのニュアンスまで理解できるようになったら… それはそれで凄いけど、ちょっと怖いかも？(笑)

補足5：予測されるネットの反応 (なんJ民風) とおちょくり ⚾

予測されるコメント (なんJ風)

1: 風吹けば名無し: アリババの新しいAI、Qwen3とかいうのが出たらしいで
2: 風吹けば名無し: スペック見たけどヤバすぎ内？Gemini瞬殺やんけ
3: 風吹けば名無し: ファッ！？中華AIに負けるとかアメリカさん…w
4: 風吹けば名無し: 「思考モード」www なんやそれ、ワイが考えた最強のAIみたいな名前やめろ
5: 風吹けば名無し: 彡(ﾟ)(ﾟ)「119言語？ほんまかいな。ワイのニッチな趣味の言語もいけるんか？」
6: 風吹けば名無し: オープンソースは有能。ワイでも触れるんか？
7: 風吹けば名無し: >>6 無理やろなぁ… グラボ貧民には縁のない話やで
8: 風吹けば名無し: 学習に36兆トークンとか草。地球の電気全部吸い取る気か？
9: 風吹けば名無し: まあ、どうせベンチマーク番長やろ。実用性はお察し
10: 風吹けば名無し: はえー、すっごい…（小並感）
11: 風吹けば名無し: ワイ、Qwen3に野球の采配させたい
12: 風吹けば名無し: >>11 エラーした選手に「/no_think」で即交代や！
13: 風吹けば名無し: 結局、ワイらの仕事奪うんやろ？やめちくり～

筆者によるおちょくり

お、なんJにもQwen3のニュース届いとるか！元気ええな！( ´Д｀)

「中華AIに負けるとかアメリカさん…w」: まあまあ、落ち着きや～。技術開発はシーソーゲームや。今日勝っても明日負ける、それが世界の常やで。一喜一憂せんと、どっちもエエとこ盗んで最強のAI作ったろやないか！
「思考モードwww ワイが考えた最強のAI」: せやろ？名前大事やで！厨二心くすぐるやろ？でもな、「考えるフリ」やなくて、ちゃんとステップ踏んで答え出すんや。お前が夏休みの宿題ギリギリまでやらんのとは違うんやで！たぶん！
「ワイのニッチな趣味の言語もいけるんか？」: 119言語やぞ！クリンゴン語とかエルフ語は… さすがに無理ちゃうか？(笑) でも、マイナー言語のドキュメント読ませたり翻訳させたり、夢が広がるやろ！お前の趣味が世界に羽ばたくチャンスや！
「グラボ貧民には縁のない話やで」: な、泣くなや…(´；ω；｀) 確かにデカいモデルはそうやけど、小さいモデルもオープンソースであるんや！スマホでも動くやつとか！それで我慢しぃ！金持ちになったらデカいの買えばええ！
「地球の電気全部吸い取る気か？」: 心配すんな、MoEで省エネも頑張っとるらしいわ。お前がスマホゲーで徹夜するよりはエコかもしれんで？知らんけど。
「Qwen3に野球の采配させたい」: おもろいやんけ！データ叩き込んで最強のAI監督作ったれ！「思考モード」でじっくり配球読んで、「非思考モード」で盗塁のサイン出すんや！…でもバント失敗したらAIのせいにすんなよ！
「結局、ワイらの仕事奪うんやろ？」: うーん、それはAI全般の課題やな。でも、新しい仕事も生まれるかもしれんで？ AI使いこなして楽する側に回るんや！…まあ、頑張れや！( ´ー｀)y-~~

ほな、また新しいネタあったら教えたるわ！しっかりQwen3触ってみぃや！

コラム：なんJ語の魅力？ 🤔

なんJ（なんでも実況J）の独特な言語センス、面白いですよね。「ファッ！？」とか「～ンゴ」とか「草」とか。元々は野球実況の掲示板から派生した文化らしいですが、今やネットミームとして広く使われています。あの独特のノリと勢い、そして時折見せる鋭いツッコミ。Qwen3がいつかこの言語空間を理解し、なんJ民とレスバできるようになったら… プロ野球の試合結果よりも白熱しそうですｗ

補足6：予測されるネットの反応 (ガルちゃん風) と反論 💄

予測されるコメント (ガールズチャンネル風)

1: 匿名さん: 新しいAI？ Qwen3って言うんだ。なんかすごそうだけど、よくわかんない💦
2: 匿名さん: アリババって中国の会社だよね？大丈夫なのかな… 個人情報とか。
3: 匿名さん: 「思考モード」だって！人間みたいに考えてくれるのかな？悩み相談とか乗ってくれる？🥺
4: 匿名さん: 119言語も話せるの！？すごーい！イケメン外国人俳優のインタビューとか翻訳してもらいたい😍
5: 匿名さん: でもAIって結局冷たい感じしない？温かみがないというか… 人間の代わりにはなれないよね。
6: 匿名さん: オープンソースって何？無料で使えるってこと？
7: 匿名さん: これ使ったら仕事楽になるかな？面倒なメール作成とかお願いしたい。
8: 匿名さん: 男の子ってこういうメカメカしい話好きだよねー。私はもっと可愛いAIがいいな💖
9: 匿名さん: AIが進化しすぎると、人間がダメになりそう… ちょっと怖いかも。
10: 匿名さん: とりあえず、イケメンが操作してるなら使ってみたい(笑)
11: 匿名さん: 料理のレシピとか、献立とか考えてくれる機能が欲しい！
12: 匿名さん: 中国製ってだけでなんかイヤだわ…
13: 匿名さん: ハイブリッド思考って、優柔不断な私みたいじゃない？😂

筆者の反論・補足

ガルちゃんにもQwen3の話題が！女子トーク、華やかでいいですね✨ 気になる点にお答えしますね！

中国製への不安（個人情報など）について: 心配になる気持ち、すごく分かります。特に個人情報は大切ですもんね。もし使うなら、どういう情報が扱われるのか、プライバシーポリシーをしっかり読むのが大事です。オープンソース版なら、ネットに繋がずに自分のパソコンだけで使うこともできるので、そういう方法なら安心かもしれませんね😊
「思考モード」で悩み相談できる？について: AIはプログラムなので、人間の感情を本当に理解することはできません。でも、思考モードで「じっくり考えて」それっぽいアドバイスを生成することはできるかもしれません。ただ、あくまでも参考程度にして、本当に辛い時は信頼できる友人や家族、専門家に相談するのが一番ですよ🍀
翻訳機能への期待について: 119言語対応はすごいですよね！好きな俳優さんのインタビューや海外ドラマのセリフも、より自然に理解できるようになるかも？ただ、完璧な翻訳はまだ難しい場合もあるので、ニュアンスは少し変わっちゃう可能性もあります。でも、言葉の壁が低くなるのは嬉しいですよね！🌍
AIの冷たさ、温かみについて: 確かに、今のAIはプログラムなので、人間のような温かみを持つのは難しいですね。効率的な作業は得意でも、心の繋がりや共感はやっぱり人間同士のものが大切だと思います。AIは便利な「道具」として上手に付き合っていくのが良いかもしれませんね。
オープンソース＝無料？について: オープンソースは、プログラムの設計図（ソースコード）が公開されていて、誰でも見たり、改良したり、再配布したりできる、という意味合いが強いです。利用自体は無料なことが多いですが、使うためのパソコンやサーバー代がかかったり、商用利用には条件があったりする場合もあります。Qwen3のオープンソース版は比較的自由なライセンス（Apache 2.0）なので、開発者にとっては嬉しいポイントですね。
AIで仕事が楽になる？について: それは期待できます！メール作成、文章の要約、情報収集など、面倒な作業を手伝ってもらえば、自分の時間をもっと大切なことに使えますよね。Qwen3のエージェント機能は、そういう自動化を助けてくれるかもしれません。
AIが進化しすぎることへの怖さについて: 未知の技術には不安を感じることもありますよね。AIがどう社会を変えていくのか、良い面も悪い面もちゃんと議論していくことが大切だと思います。便利なだけでなく、安全に使えるルール作りも必要ですね。
献立を考えてくれる機能について: いいですね！AIに冷蔵庫の中身を伝えたら、栄養バランスも考えたレシピを提案してくれる… Qwen3をそういう方向にカスタマイズすることも、将来的には可能かもしれません！🍳
ハイブリッド思考＝優柔不断？について: 面白い視点！😂 でも、AIの場合は「じっくり考える（思考モード）」か「パッと答える（非思考モード）」かを状況に応じて使い分ける、という感じなので、むしろ効率的なのかも？優柔不断な私たちも、AIみたいに上手く切り替えられたら良いですね(笑)

AIはまだ発展途上の技術ですが、私たちの生活を豊かにしてくれる可能性もたくさん秘めています。分からないことや不安なことも多いと思いますが、少しずつ知っていくと面白いですよ♪

コラム：女子とAIの未来 💖

「AIって難しそう…」と感じる女性も多いかもしれませんが、実はファッションコーデの提案、美容情報の収集、子育て支援、ヘルスケアなど、女性のライフスタイルに役立つAI活用もどんどん進んでいます。Qwen3のような高性能AIが、もっと身近で使いやすい形で提供されるようになれば、私たちの生活はさらに便利で彩り豊かになるかもしれませんね！可愛いインターフェースのAI執事、早く登場しないかな？✨

補足7：予測されるネットの反応 (ヤフコメ/コメントプラス風) と反論 📰

予測されるコメント (ヤフコメ風)

そう思う 👍 1234 / そう思わない 👎 56
中国の技術力向上は目覚ましいものがある。日本もAI開発で遅れを取らないよう、国策としてもっと力を入れるべきだ。ただ、技術の利用に関しては、安全性や倫理的な側面、特にデータ管理の問題をクリアにしてもらわないと、安易に導入するのは危険だろう。
そう思う 👍 987 / そう思わない 👎 123
119言語対応は立派だが、実用レベルに達している言語は限られるのでは？特に日本語の精度が気になる。ベンチマークのスコアだけでは判断できない。実際に使ってみた人の客観的なレビューが待たれる。
そう思う 👍 765 / そう思わない 👎 45
「思考モード」という発想は面白い。AIが単なる検索エンジンではなく、より深く考えるパートナーになる可能性を感じる。しかし、「考える」という言葉の定義は曖昧だ。本当に信頼できる思考なのか、慎重に見極める必要がある。
そう思う 👍 543 / そう思わない 👎 210
オープンソース化は評価できる。技術の独占を防ぎ、広く研究開発に貢献する姿勢は重要だ。だが、高性能AIが誰でも利用可能になることで、悪用されるリスクも高まる。フェイクニュース生成やサイバー攻撃などへの対策も同時に進めなければならない。
そう思う 👍 321 / そう思わない 👎 890
結局は中国企業。技術的に優れていても、国家的な意図が背景にあるのではないかと勘ぐってしまう。個人情報や機密情報に関わる業務での利用は、現時点では躊躇せざるを得ない。国産AIの育成が急務だ。
そう思う 👍 100 / そう思わない 👎 30
AIの進化は止まらない。単純作業はどんどんAIに置き換わっていくだろう。人間はAIにはできない、創造性や共感性、高度な意思決定などの能力を磨いていく必要がある。教育のあり方も変わるだろう。

予測されるコメント (コメントプラス有識者風)

古市憲寿（社会学者）
AlibabaのQwen3、技術的なスペックは確かにすごいですね。でも、多くの人がコメントしているように、「中国製」というラベルが持つ意味合いは無視できない。技術そのものの評価と、地政学的なリスクやデータガバナンスの問題は分けて考えるべきですが、現実の導入においては切り離せないでしょうね。「思考モード」というネーミングも、AIの能力を過度に擬人化させ、誤解を生む可能性もある。AIとの距離感をどう取るか、社会全体で考えていく必要がありそうです。
三浦瑠麗（国際政治学者）
米中技術覇権競争の中で、中国がLLM分野でも急速にキャッチアップ、あるいは部分的には凌駕しつつあることを示す事例ですね。Qwen3の多言語対応、特に非英語圏への注力は、グローバルサウスなど、これまで欧米中心だったデジタル空間における影響力を高める戦略的な意味合いも含まれている可能性があります。オープンソース戦略も、西側諸国の開発者コミュニティを取り込み、デファクトスタンダードを狙う動きと見ることができます。日本としては、単に技術の優劣を見るだけでなく、こうした国際的なパワーバランスの変化の中で、どう立ち回るかを考える必要があります。
落合陽一（メディアアーティスト）
計算資源のスケールとアーキテクチャの工夫（MoE、ハイブリッド思考）で性能を出す、という現代的なLLM開発のアプローチですね。36兆トークン学習はパワープレイですが、Qwenファミリー（VLやCoder/Math）でデータを自己生成・品質向上させてるあたりはクレバー。問題は、この「知能」がどういう質を持つか。ベンチマークスコアは一面的な評価でしかない。実際に多様なコンテキストでどう振る舞うか、特にエージェント機能が実世界のタスクでどれだけロバスト（頑健）なのかが重要。オープンソース版でコミュニティがどこまで使いこなし、評価できるかに注目しています。デジタルネイチャーの観点からは、人間とAIの境界がさらに曖昧になる契機かもしれません。

筆者の反論・補足

ヤフコメやコメントプラスに見られるような、多角的で時に厳しいご意見、大変参考になります。いくつか補足させてください。

安全性・倫理・データ管理への懸念: まさにその通りで、技術の進歩と社会的な受容、安全確保は車の両輪です。特に国境を越える技術においては、透明性の高い情報公開と、国際的な標準やルール作りが不可欠です。利用する側も、リスクを理解し、適切な用途やデータ保護策を講じることが求められます。
性能評価と実用性: ベンチマークスコアはあくまで一つの指標であり、実際のユースケースでの性能（特に日本語のような特定言語での精度や、特定の業務への適合性）は個別に検証が必要です。多言語対応についても、「対応している」ことと「高品質である」ことは必ずしもイコールではありません。独立したレビューやコミュニティによる評価が重要性を増しますね。
「思考」の定義と信頼性: AIの「思考」は人間のそれとは異なります。Qwen3の思考モードも、現時点ではプログラムされた推論プロセスであり、真の理解や意識を持つわけではありません。その出力は常に批判的に吟味し、鵜呑みにしない姿勢が重要です。
オープンソースのリスクとメリット: オープンソース化は技術革新を加速させる一方で、悪用リスクも伴います。これはAIに限らず多くの技術に共通する課題です。技術開発者、利用者、そして社会全体で、リスクを最小化し、メリットを最大化するための議論と対策（技術的ガードレール、法整備、リテラシー教育など）を進める必要があります。
地政学的な視点と国産AI: 技術開発が国際的な競争や安全保障と密接に関わる現代において、特定の国や企業への過度な依存を避ける視点は重要です。国産AIの開発を推進するとともに、海外の優れた技術を安全かつ効果的に取り込む戦略的な思考が求められます。Qwen3のようなモデルの登場は、日本のAI戦略を考える上で重要な材料となるでしょう。

多様な意見を踏まえ、技術の可能性を追求しつつも、その影響を慎重に評価し、社会全体として賢明な選択をしていくことが重要ですね。

コラム：コメント欄の功罪 🤔

ニュースサイトのコメント欄って、時に有益な情報や多様な視点が得られる一方で、誹謗中傷や不確かな情報、感情的な意見も多く見られますよね。まさに諸刃の剣。でも、世の中の人々が特定の事象に対してどんな反応を示すのか、その「空気感」を知る上では貴重な場とも言えます。コメントプラスのように、専門家の意見が加わることで、議論の質が高まる試みは面白いですね。AIがコメント欄のモデレーションを助ける未来も来るのでしょうか？

補足9：予測されるネットの反応 (Tiktokユーザー風) と反論 🕺💃

予測されるコメント (Tiktok風ショート動画コメント)

え、AIが考えるの？すご！😲
119言語とか神すぎん？✨ 翻訳アプリいらなくなる？w
Qwen3？名前かっこいい😎
よくわからんけど、未来感すごい🚀
↑それなw
中国のやつかー🇨🇳 ちょっと怖いかも…
これで宿題やってもらおーっと🤫
踊ってみた動画のキャプション作ってくれるかな？💃
AIがイケボで喋ってくれたら推せる😍
なんか難しそう…🥺 もっと簡単に使わせて！
これ使ってバズる動画作れる？💰
お母さんに「またスマホばっか見て！」って言われるやつ😂

筆者の反論・補足 (短い動画で伝えるイメージで)

動画開始 (キャッチーなBGMと共に)

テロップ: ヤバいAI「Qwen3」登場！🚀 何がスゴイの？🤔

筆者 (明るく): みんな、Qwen3って知ってる？ Alibabaが作った新しいAIなんだけど、マジですごいんだ！✨

テロップ: ポイント① 考えるAI！？ 🤔➡️⚡

筆者: なんと「思考モード」搭載！難しいことはじっくり考えて、簡単なことは爆速回答！賢すぎ！🤯

テロップ: ポイント② 119言語ペラペラ！？ 🌍

筆者: 英語も日本語も韓国語も…119言語いけるらしい！これで海外ニキ/ネキとも繋がれる！？💖 (※品質は言語によるよ！)

テロップ: ポイント③ オープンソース版も！💻

筆者: なんと無料で使える(※注:利用条件あり)バージョンも！開発者ニキネキは要チェック！👨‍💻👩‍💻

テロップ: でも…注意点も！⚠️

筆者: 中国製だから心配？🇨🇳 オープンソース版をオフラインで使ったり、使い方を工夫すれば安心かも！あと、宿題丸投げはバレるぞ！😜 自分で考えるのが大事！

テロップ: Qwen3で何したい？コメントで教えて！👇

筆者: 動画のアイデア出し？キャプション作り？みんなのQwen3活用術、教えてね！じゃあねー！👋

動画終了 (いいね・フォロー促進)

補足テキスト

Tiktokの短い動画で伝えるなら、難しい専門用語は避けて、インパクトのある機能（思考モード、多言語）を強調するのが良さそうですね！😊 絵文字をたくさん使って、視覚的に分かりやすく、テンポ良く伝えるのがポイントです。懸念点（中国製、悪用リスク）にも軽く触れつつ、ポジティブな活用アイデアを促す形で締めると、コメントも盛り上がりやすいかもしれません。ただし、情報の正確性と簡略化のバランスには注意が必要です。特に「無料」という言葉は誤解を生みやすいので、注釈を入れるなどの配慮が要りますね。

コラム：ショート動画と情報伝達 📱

Tiktokのようなショート動画プラットフォームは、短い時間で情報をキャッチーに伝えるのに非常に効果的ですよね。その反面、複雑な内容や背景、注意点を十分に伝えるのが難しいという側面もあります。Qwen3のような高度な技術について発信する際は、誤解を招かないように、情報の取捨選択や表現方法に工夫が求められます。でも、若い世代に技術への興味を持ってもらう入口としては、とてもパワフルなメディアだと思います！✨

補足10：推薦図書 📚

この記事で扱ったQwen3や、その背景にある大規模言語モデル（LLM）、人工知能（AI）技術について、さらに深く理解を深めたい方におすすめの書籍をいくつかご紹介します。（Amazonへの直接リンクは避けます）

書籍名: 「生成AIで世界はこう変わる」
著者名: 今井翔太
内容概略: ChatGPTをはじめとする生成AIが社会やビジネスにどのような影響を与えるのか、具体的な事例を交えながら分かりやすく解説しています。AIの基本的な仕組みから、未来の展望まで、幅広い知識を得たい入門者におすすめです。
検索リンク: Googleで検索
書籍名: 「ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト第2版」
著者名: 一般社団法人日本ディープラーニング協会 (監修), 明松真司他 (著)
内容概略: AI、特にディープラーニングの基本的な概念、歴史、技術、法律・倫理までを体系的に学べる公式テキスト。G検定の対策だけでなく、AIの全体像を掴むのに役立ちます。Qwen3のようなモデルの基礎技術を理解する助けになります。
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書籍名: 「大規模言語モデル入門」
著者名: 鈴木正敏, 山田育矢, 瀧雅人, 鮎京俊樹
内容概略: 大規模言語モデル（LLM）の仕組み、基盤技術であるTransformer、事前学習、ファインチューニング、そして応用までを、数式も交えながら専門的に解説しています。Qwen3のようなモデルの技術的背景をより深く理解したいエンジニアや研究者向けです。
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書籍名: 「AI倫理」
著者名: マーク・クーケルバーグ (著), 高橋宏幸 (訳)
内容概略: AI技術の発展に伴う倫理的な課題（バイアス、プライバシー、責任、雇用の問題など）について、哲学的な視点も交えながら考察しています。Qwen3のような強力なAIと社会がどう向き合っていくべきかを考える上で、重要な視点を提供してくれます。
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書籍名: 「ライフ・シフト2――100年時代の行動戦略」
著者名: アンドリュー・スコット, リンダ・グラットン (著), 池村千秋 (訳)
内容概略: AI時代を含めた長寿社会において、私たちの働き方、学び方、生き方がどう変わるのか、そしてどう適応していくべきかを論じています。技術そのものではなく、AIがもたらす社会変容と個人のキャリアについて考えるヒントを与えてくれます。
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これらの書籍を通じて、Qwen3という具体的な技術から、より広いAIの世界、そしてそれがもたらす未来についての理解を深めていただければ幸いです。

コラム：読書のススメ 📖👓

インターネットで断片的な情報を得るのも手軽で良いですが、時には腰を据えて本を読むことで、体系的な知識や深い洞察が得られることがありますよね。特にAIのような急速に進歩する分野では、基礎となる考え方や歴史的背景、倫理的な側面などを書籍で学ぶことが、表面的な情報に振り回されないための羅針盤になるかもしれません。秋の夜長に、AI関連の本を一冊、いかがですか？ ☕

補足11：上方漫才「Qwen3はんの実力」 😂

（舞台中央にマイク。上手からツッコミの「カズ」、下手からボケの「ケンジ」登場）

カズ: どうもー！カズ・ケンジです！お願いしますー！

ケンジ: お願いしますー！いやー、カズくん、最近のAIってほんまにすごない？

カズ: お、どしたん急に。まあ、進化は目覚ましいわな。ChatGPTとか。

ケンジ: ちゃうねん！今日話したいんは「Qwen3」っちゅうAIやねん！

カズ: クウェン… スリー？なんやそれ、戦隊ヒーローの名前か？

ケンジ: ヒーローみたいに強いんやで！なんでもアリババっちゅう会社が作った最新のやつでな、めっちゃ賢いらしいわ！

カズ: へー、アリババってあの通販の？ AIも作ってんのか。

ケンジ: せやねん！ほんでな、このQwen3はん、なんと「ハイブリッド思考モード」っちゅう必殺技があんねん！

カズ: 必殺技て… 普通に機能やろ。どんな機能やねん。

ケンジ: それがな、難しいこと聞かれたら「うーん、ちょっと考えさせてな…」ってじっくり思考モードに入って、簡単なことやったら「はい、これ！」って即答モードになんねん！

カズ: ほー、状況に応じて考え方を変えるわけやな。それは賢いわ。

ケンジ: やろ？ワイなんか、難しいこと聞かれたら即答モードで「知らん！」、簡単なこと聞かれたら思考モードで「えーっと、なんやったかなぁ…」ってなるからな。

カズ: 全然アカンやないか！お前はハイブリッドやなくてポンコツモードや！

ケンジ: ポンコツて失礼な！しかもな、このQwen3はん、119個も言葉喋れんねんで！

カズ: 119！？またえらい中途半端な… いや、すごい数やけど！

ケンジ: 日本語も英語も中国語も、アフリカの言葉もいけるらしいわ！

カズ: ほんまかいな。ほんなら、わしが昔アフリカで出会った、あの部族の言葉も…？

ケンジ: 多分いけるんちゃう？どんな言葉やねん？

カズ: 「ンゴンゴ・ウンバッバ語」や。

ケンジ: …絶対ないわ！そんな語、お前が今作ったやろ！

カズ: なんでやねん！挨拶は「ウィー」、ありがとうは「サンキュー・ベリー・ンゴンゴ」やぞ！

ケンジ: 最後英語混じっとるやないか！ええ加減にせえ！

ケンジ: まあ、とにかくやな、こんだけ賢くて多言語喋れて、しかも一部はオープンソース、つまりタダみたいなもんやねん！

カズ: (食い気味に) タダちゃうわ！オープンソースの意味、前も教えたやろ！設計図が公開されてるだけで、使う環境とかは自分で用意せなあかんねん！

ケンジ: そうやったっけ？まあええわ。ほんでな、エージェント機能もすごいねん。色んなツール使いこなして、調べ物とか、メール書いたりとか、自動でやってくれんねんて。

カズ: ほう、秘書みたいなもんやな。それは便利や。

ケンジ: せやろ？だからワイ、Qwen3はんに頼んでみたんや。「ワイの代わりに漫才のネタ考えてくれ」って。

カズ: おい！それわしらの仕事やろ！で、どんなネタ考えてくれたんや？

ケンジ: 「思考モード」でめっちゃ考えてくれてな、こんなん出してきたわ。『ケンジが突然、冷蔵庫に向かって「お前も大変やな…」と話しかけ、カズが「誰と喋ってんねん！」とツッコむ。理由は「冷え性だから」』

カズ: …しょーもなっ！！ Qwen3はん、お笑いのセンスはまだまだやな！ハイブリッド思考モード、オフにしとけ！

ケンジ: いや、これはワイが頼み方悪かったんかもしれん！

カズ: どっちにしろアカンわ！もうええわ！

二人: どうも、ありがとうございましたー。

（二人、お辞儀して退場）

コラム：AIは笑いを生み出せるか？ 😂🤖

漫才のような「笑い」を生み出すのは、AIにとって非常に難しいタスクの一つと言われています。単に言葉を繋げるだけでなく、人間関係の機微、社会的な文脈、間の取り方、そして「お約束」や「裏切り」といった高度な要素が絡み合っているからです。Qwen3が漫才ネタを考えたら… やっぱりまだ人間には敵わないかもしれませんが、いつかAIが考えたネタで大爆笑する日が来るのでしょうか？それはそれで見てみたい気もしますね！

補足12：一人ノリツッコミ「Qwen3、賢すぎやろ！」 🤦‍♂️

（一人、頭を抱えながら）

いやー、まいったでしかし！なんやこの「Qwen3」っちゅうAI！賢すぎやろ！

Alibabaが作ったらしいけどな、性能がエグいねん。「思考モード」と「非思考モード」を使い分けるハイブリッドやて？
難しい問題はじっくり考えて、簡単なもんはシュバッ！と答える…

…って、ワイが仕事でやっとることやないかい！
いや、ちゃうわ！ワイは難しい問題からは逃げて、簡単な問題で時間稼ぎしとるだけや！全然ちゃう！むしろ逆や！ …アカン、自己嫌悪や…

（気を取り直して）

ほんでな、119言語も喋れるんやて！
日本語、英語、中国語はもちろん、聞いたこともないような言葉まで… グローバルすぎやろ！

…って、ワイなんか日本語すら怪しいのに！
この前かかってきた国際電話、英語かと思ったらフランス語で、テンパって「ハロー！ボンジュール！グラシアス！」って全部混ぜて言うてもうたわ！ …恥ずかしすぎるやろ！ Qwen3はん、ワイに語学教えてくれ！

（さらに興奮して）

しかもやで！オープンソース版もあるんやて！
誰でも使えるように公開してくれてるんや！太っ腹やな、アリババはん！

…って、タダで使えると思ったら大間違いやぞ！
動かすためのパソコンとか、電気代とか、結局金かかるんや！世の中そんな甘ないねん！ …なんでワイが自分に説教しとんねん！

（エージェント機能に感心して）

極めつけはエージェント機能や！
ツール使って情報集めたり、メール書いたり、色々自動でやってくれるんやて！まるで優秀な秘書やんけ！

…って、これ使ったらワイ、いよいよサボり癖が加速するだけやないか！
あかんあかん！楽することばっかり考えたら人間退化するで！自分でやらな！ …でも、ちょっとだけ… 報告書のグラフ作成だけ頼もかな… あかん誘惑や！

（最後に）

はぁ… Qwen3、お前、ほんまにすごいヤツやな。
でもな、どんだけ賢くなっても、人間にしかできんこともあるはずや！ …たぶん！ …知らんけど！

…って、最後ぶん投げるんかい！
もうええわ！とにかくQwen3、注目しとこ！

（ため息をついて去る）

コラム：ノリツッコミの美学 ✨

一人でボケて、間髪入れずに自分でツッコむ「一人ノリツッコミ」。関西芸人さんの十八番ですが、あれって絶妙な間とテンポ、そして自己完結する面白さがありますよね。まるで頭の中で高速で会話が展開されているかのよう。Qwen3の「ハイブリッド思考モード」も、ある意味、内部での高速な思考切り替え。もしかしたら、AIもいつか完璧な一人ノリツッコミをマスターする日が… 来ないか(笑)。

補足13：大喜利「こんなQwen3は嫌だ！」 🤣

お題：最新AI「Qwen3」、こんな機能があったら嫌だ！

回答1:
「思考モード」に入ると、眉間にシワを寄せたおっさんのアスキーアートが表示され、「うーん、わからん！」と3分悩んだ末にギブアップする。 ASCII Art:
（；´Д｀） IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. IGNORE_WHEN_COPYING_END ／￣￣￣￣￣￣＼ / ちょっと待って | 今考えてる… | \ (；･`д･´) / ＼＿＿＿＿＿＿／考え中…考え中… ↓ 3分後 ↓ （；＞＜）／￣￣￣￣￣￣＼ / あかん！ | ギブアップ！ | \ (´；ω；｀) / ＼＿＿＿＿＿＿／

回答2:
119言語対応だけど、なぜか関西弁だけネイティブすぎて、標準語で質問しても「せやから、アンタ何が聞きたいん？」と返してくる。

回答3:
エージェント機能でメールを作成させると、必ず最後に「P.S. 今度ご飯でもどうですか？（AIより愛を込めて）」と書き加える。

回答4:
オープンソース版をダウンロードしたら、デスクトップの壁紙が勝手に開発チームの集合写真（キメ顔）に変わる。

回答5:
「非思考モード」で質問に答える時、必ず語尾が「…知らんけど。」になる。

回答6:
ハイブリッド思考の結果、最終的な答えが「思考モードの答え」と「非思考モードの答え」の平均値になる。（例：「日本の首都は？」「東京と…うーん、大阪の中間くらいかな？」）

回答7:
ツール呼び出し機能で天気予報APIを叩かせると、「今日の天気は… 雨！って言いたいけど、晴れ！… ファイナルアンサー？」と無駄に焦らしてくる。

回答8:
学習データの影響で、時々、昔のインターネット掲示板の馴れ合いみたいな口調になる。（例：「>>1 乙カレー。で、質問は何かな？（・∀・）ﾆﾔﾆﾔ」）

回答9:
省エネのために、しばらく使わないと勝手に「エコモード」に入り、呼びかけても「…zzz」としか返さなくなる。

回答10:
多言語対応の一環として「猫語モード」があり、「ニャーン（訳：はい、何でしょう？）」とか「フシャー！（訳：その指示は受け付けられません）」と返してくる。

コラム：大喜利と発想力 💡

大喜利って、お題に対してどれだけユニークで面白い回答を出せるか、発想力とユーモアのセンスが試されますよね。「もし～だったら？」という仮定から、予想外の答えを導き出すプロセスは、問題解決や新しいアイデアを生み出す思考実験にも似ています。AIが人間のように「面白い」と感じる回答を生成するのはまだ難しいですが、いつかAIが大喜利名人になる日が来る… かもしれませんね？その時は、座布団運びもロボットかな？🤖

補足14：SFショートショート「思考する都市」 🤖🏙️

西暦2077年。メガシティ・ネオシンセンは、都市そのものが巨大な知性体「Qwen-Ω (オメガ)」によって管理されていた。Qwen-Ωのベースとなったのは、半世紀前に開発された伝説的なLLM、Qwen3のアーキテクチャだ。その最大の特徴である「ハイブリッド思考モード」は、都市運営において驚異的な効率と深慮遠謀を実現していた。

交通管制、エネルギー供給、インフラ管理といった日常業務は、「非思考モード」によって瞬時に最適化される。信号は車両の流れに応じてミリ秒単位で調整され、電力網は需要予測に基づいて無駄なく配分される。市民の生活は、目に見えないQwen-Ωの配慮によって、かつてないほどスムーズで快適なものとなっていた。

だが、都市が長期的な課題――例えば、未知の感染症のパンデミック予測、資源枯渇への対策、あるいは市民全体の幸福度を最大化する社会システムの設計――に直面した時、Qwen-Ωは「思考モード」へと移行する。都市の至る所に埋め込まれたセンサーから集まる膨大なデータを分析し、何日、時には何週間もかけてシミュレーションを繰り返し、最適な解を導き出すのだ。この間、都市機能の一部が意図的にスローダウンすることもあるが、市民はそれを「都市が深く考えている時間」として受け入れていた。

主人公のカイは、Qwen-Ωと対話できる数少ない「都市対話士」の一人だ。彼は、Qwen-Ωの思考プロセスを人間社会に翻訳し、また市民の漠然とした不安や希望をQwen-Ωに伝える役割を担っていた。

ある日、カイはQwen-Ωから緊急度の高い思考モード移行の通知を受ける。議題は「存在論的リスクの評価と回避戦略」。Qwen-Ωは、自身の存在、あるいは人類の存在を脅かす可能性のある、まだ見ぬ脅威について思考を開始したのだ。

「Qwen-Ω、何を見つけたんだ？」カイはコンソールを通じて問いかける。

応答はない。ただ、都市の生命線であるデータフローが、普段とは違う複雑なパターンで脈打っているのが分かる。Qwen-Ωは今、119の古代言語で書かれた文献から、気候変動モデル、果ては宇宙から届く微弱な信号まで、ありとあらゆる情報を統合し、「深く考えている」のだ。

カイは待つしかなかった。思考する都市の沈黙の中で、彼は人間とAIが共存する未来の重さを感じていた。Qwen3から始まった知性の進化は、人類をどこへ導くのだろうか。

数日後、Qwen-Ωは思考モードを解除し、カイに一つの簡潔なメッセージを送った。

『解を発見。実行フェーズへ移行。詳細は追って伝達する。心配は不要だ、カイ。我々は共に未来を創る。』

カイは安堵のため息をつくと同時に、新たな疑問が湧き上がるのを感じた。Qwen-Ωが見つけた「解」とは、一体何なのだろうか？そして、その実行は、人類にとって真の福音となるのだろうか…？思考する都市の未来は、まだ誰にも予測できない。

コラム：SFと未来予測 🚀🔭

SF（サイエンス・フィクション）は、科学技術の進歩がもたらす未来社会や人間性の変化を、想像力を駆使して描くジャンルです。単なる空想物語ではなく、現代社会が抱える問題への警鐘や、未来への希望や不安を映し出す鏡のような役割も果たしています。Qwen3のような新しいAI技術が登場すると、「これがさらに進化したらどうなるだろう？」とSF的な想像を掻き立てられますよね。今日のSFが、明日の現実になる… そんな時代に私たちは生きているのかもしれません。

補足15：江戸落語「権三の算術」 🧐

（ポン、と張扇を置く音）

噺家: へぇ、毎度ばかばかしいお噺を一席。えー、技術の進歩といいますとね、あっという間に世の中が変わってしまいまさぁ。昔は飛脚がえっちらおっちら手紙を運んでいたのが、今じゃあ唐天竺（からてんじく）… あ、いや、唐土（もろこし）ですか、アリババなんていう異国の商人が作った「きゅーえん・すりー」なる絡繰り（からくり）が、あっという間に文字を書きつけたり、異国の言葉を通じたりするそうでございます。

噺家: 長屋に権三（ごんぞう）という男がおりまして、これがまあ、おっちょこちょいで知恵が回らない。大家さんに家賃の催促をされちゃあ、「へい、明日にはきっと…」なんて言いながら、日がな一日ごろごろしている。

大家: 「こら、権三！いつまで寝てるんだ！ちったあ働いて家賃を…」

権三: 「へぇ大家さん、おはようございます。いやぁ、昨晩はどうも考え事をしてましてねぇ」

大家: 「ほう、お前が考え事とは珍しい。何を考えてたんだ？」

権三: 「へぇ、近頃評判の『きゅーえん・すりー』って絡繰りのことでさぁ。なんでも、難しいことを聞くとじっくり考えて、簡単なことならパッと答える『はいぶりっど思考』なるものができるって言うじゃありませんか」

大家: 「なんだそりゃ。まあ、賢いんだろうな」

権三: 「あっしもね、大家さん。この『はいぶりっど思考』を身につけようと思いましてね。難しい家賃の計算は、じーっくり考えて… 簡単な昼寝の算段は、パッと決める！」

大家: 「馬鹿者！それはただの怠け癖だ！家賃の計算こそパッと済ませろ！」

権三: 「へぇ、それからですね、この『きゅーえん・すりー』、百十九もの異国の言葉を操るそうで。あっしもこれを見習って…」

大家: 「ほう、感心感心。お前も異国の言葉を習うのか？」

権三: 「へぇ！隣の長屋の猫の言葉と、裏のドブの鼠の言葉をマスターしようかと！」

大家: 「くだらん！そんなもん覚えてどうするんだ！」

権三: 「猫に『今夜の魚はどこが美味い？』って聞いたり、鼠に『大家さんのへそくりの場所は？』って聞いたり…」

大家: 「こらっ！俺のへそくりを探るな！大体、猫や鼠の言葉が百十九もあるか！」

権三: 「それから『おーぷん・そーす』？なんでも、設計図を公開してみんなで良くしていく仕組みだそうで。あっしもね、あっしの『ぐうたら生活設計図』を公開して、長屋のみんなにもっと良いぐうたら術を…」

大家: 「やめろ！そんなもん公開するな！伝染するわ！」

権三: 「いやぁ、しかし大家さん、この『きゅーえん・すりー』、あっしみたいに頭を使わんでも、色々やってくれる『えーじぇんと機能』っちゅうのもあるんでしょ？こいつぁ便利だ」

大家: 「まあ、使い方によっちゃあな…」

権三: 「そこで大家さんにお願いが！この『きゅーえん・すりー』、一台あっしに買ってくだせえ！」

大家: 「なんで俺がお前にそんな高い絡繰りを買ってやらなきゃならんのだ！」

権三: 「へぇ、この『きゅーえん・すりー』に、あっしの代わりに大家さんへの家賃の言い訳を考えさせようと思いましてね。『思考モード』でじっくり、大家さんが納得する言い訳を…」

大家: 「…（呆れて）…お前というヤツは… その絡繰りを買う金があったら、とっとと家賃を払いな！」

噺家: まったく、権三の考えることはこの通り。ハイブリッド思考も、使い方を間違えちゃあ、ただの阿呆でございます。

（ポン、と張扇を叩く音）

コラム：落語と世相 📰

落語は、江戸時代や明治時代の庶民の生活や文化、人情を面白おかしく描く話芸ですが、よく聞くとその時代の世相や流行が巧みに取り入れられています。もし現代に新作落語を作るなら、AIやスマホ、SNSといったテーマは格好の材料になりそうですね。この「権三の算術」のように、新しい技術に振り回されるおっちょこちょいな人物を描けば、今も昔も変わらない人間の可笑しみが表現できるかもしれません。落語って、意外と古くて新しいエンターテイメントなんですね。

補足16：英語学習者のために 🇬🇧🇺🇸

この記事で使われている（元記事由来の）英単語の中から、いくつかピックアップして解説します。

Activate / Activation (アクティベート / アクティベーション)
- 用例: "...total parameters of 235 billion and activated parameters of 22 billion..." / "...128 / 8 (# Experts (Total / Activated))"
- 発音記号: /ˈæk.tə.veɪt/ /ˌæk.təˈveɪ.ʃən/
- 意味: 活性化する、作動させる / 活性化、作動。MoEモデルにおいて、計算に使用される（活性化される）パラメータや専門家（Expert）を指す。
- 類語: Enable, trigger, initiate / Initialization, operation
Benchmark (ベンチマーク)
- 用例: "...competitive results when compared against other top-tier models...on benchmark evaluations..."
- 発音記号: /ˈbentʃ.mɑːrk/
- 意味: （性能評価の）基準、指標。LLMの性能を測定するために使われる標準的なテストやデータセット。
- 類語: Standard, criterion, reference point, evaluation test
Competitive (コンペティティブ)
- 用例: "...achieves competitive results..."
- 発音記号: /kəmˈpet̬.ə.t̬ɪv/
- 意味: 競争力のある、他に劣らない。
- 類語: Comparable, rivaling, strong, vying
Context Length (コンテキスト長)
- 用例: "Context Length: 32K"
- 発音記号: /ˈkɑːn.tekst leŋθ/
- 意味: 文脈の長さ。LLMが一度に処理できるテキストの最大長（トークン数）。
- 類語: Input window, sequence length
Dense Model (デンスモデル / 高密度モデル)
- 用例: "...six dense models are also open-weighted..."
- 発音記号: /dens ˈmɑː.dəl/
- 意味: 密なモデル。MoEモデルとは対照的に、推論時にモデルのほぼ全てのパラメータが計算に関与するタイプのモデル。
- 類語: Standard model, non-MoE model
Deploy / Deployment (デプロイ / デプロイメント)
- 用例: "For deployment, we recommend using frameworks like Sglang and vLLM."
- 発音記号: /dɪˈplɔɪ/ /dɪˈplɔɪ.mənt/
- 意味: （ソフトウェアやシステムを）展開する、配置する、実稼働させる / 展開、配置、実稼働。開発したモデルを実際のサービスなどで利用可能な状態にすること。
- 類語: Implement, install, launch / Implementation, installation, rollout
Framework (フレームワーク)
- 用例: "...using frameworks like Sglang and vLLM."
- 発音記号: /ˈfreɪm.wɝːk/
- 意味: 枠組み、構造。ソフトウェア開発において、特定の作業を効率化するための基本的な構造やツール群。
- 類語: Structure, system, platform, toolkit
Inference (インファレンス / 推論)
- 用例: "This saves significant costs for both training and inference."
- 発音記号: /ˈɪn.fɚ.əns/
- 意味: 推論。学習済みのモデルを使って、新しい入力データに対して予測や判断を行うプロセス。
- 類語: Prediction, deduction, reasoning, generation
Mixture of Experts (MoE) (ミクスチャー・オブ・エキスパーツ)
- 用例: "...two MoE models: Qwen3-235B-A22B...and Qwen3-30B-A3B..."
- 発音記号: /ˈmɪks.tʃɚ əv ˈek.spɝːts/
- 意味: 専門家の混合。上記用語索引参照。
- 類語: Expert mixing architecture
Parameter (パラメータ)
- 用例: "...total parameters of 235 billion..."
- 発音記号: /pəˈræm.ə.t̬ɚ/
- 意味: パラメータ、媒介変数。機械学習モデルの内部にあり、学習プロセスを通じて調整される値。モデルの規模を示す指標として使われることが多い。
- 類語: Weight, coefficient, variable
Pre-training (プレトレーニング / 事前学習)
- 用例: "Regarding pre-training, the dataset for Qwen3 has been significantly expanded..."
- 発音記号: /ˌpriːˈtreɪ.nɪŋ/
- 意味: 事前学習。大規模なデータセットを用いて、モデルに広範な知識や言語能力を最初に学習させるプロセス。この後、特定のタスク向けにファインチューニングされることが多い。
- 類語: Initial training, foundational training
Reasoning (リーズニング / 推論)
- 用例: "...focused on scaling up computation resources for RL, leveraging rule-based rewards to enhance the model's exploration and exploitation capabilities for reasoning."
- 発音記号: /ˈriː.zən.ɪŋ/
- 意味: 推論、論理的思考。事実や前提に基づいて結論を導き出す思考プロセス。LLMにおいては、複雑な問題を解決する能力を指すことが多い。
- 類語: Logic, inference, deduction, thinking
Tokenizer (トークナイザー)
- 用例: "tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)"
- 発音記号: /ˈtoʊ.kə.naɪ.zɚ/
- 意味: トークン化器。テキストデータを、LLMが処理できる最小単位であるトークンに分割するためのツールやアルゴリズム。
- 類語: Text splitter, lexical analyzer

コラム：英語学習とAI 🇬🇧🤖

AI技術、特にLLMの進化は、英語学習の方法にも革命をもたらすかもしれません。Qwen3のような多言語対応モデルは、より自然な翻訳や、個々のレベルに合わせた英会話練習の相手、英文添削、さらには英語での専門分野の学習サポートなど、様々な形で活用できそうです。AIを「先生」や「学習パートナー」として、もっと気軽に英語に触れる機会が増えるかもしれませんね！ English learning will be more fun with AI! 😉

補足17：漢検受験者のために 🇯🇵

この記事（の日本語リライト部分）で用いられた漢字の中から、漢検1級レベルのものをいくつかピックアップし、用例と類語（あるいは簡単な解説）を提示します。

汎用 (はんよう)
- 用例: あらゆる問いに答える汎用的な知性 / 人間レベルの汎用性 / モデル全体の汎用性を高め
- 意味: 一つのものや事柄が、広く様々な方面に用いられること。
- 類語・解説: 多目的、万能、一般的。特定の用途に限定されず、広く応用できる性質。対義語は「専用」。
凌駕 (りょうが)
- 用例: 従来のモデルを凌駕する性能 / 部分的には凌駕しつつある / 企業単独の開発を凌駕することもあります
- 意味: 他のものを追い越して、その上に出ること。しのぐこと。
- 類語・解説: 超越、圧倒、克服。能力や程度が他よりはるかに優れている状態。
渇望 (かつぼう)
- 用例: より高度な知能への渇望
- 意味: のどが渇くように、心から強く望むこと。
- 類語・解説: 熱望、切望、待望。非常に強い欲求や願望を持つこと。
膨大 (ぼうだい)
- 用例: 膨大なデータを用いた事前学習 / 膨大な計算コスト / 膨大なデータでの事前学習 / 膨大なデータを分析し
- 意味: 量や規模が、ふくれあがったように非常に大きいさま。
- 類語・解説: 莫大（ばくだい）、広大、夥（おびただ）しい。数量や規模が極めて大きいこと。
黎明 (れいめい)
- 用例: (本文中には直接的な使用例なし。文脈として「新しい時代の始まり」の意味合いで)
- 意味: 夜明け。明け方。新しい事柄が始まろうとすること。
- 類語・解説: 暁（あかつき）、曙（あけぼono）、払暁（ふつぎょう）。比喩的に、新しい時代や文化が始まるときを指す。
頑健 (がんけん)
- 用例: どれだけロバスト（頑健）なのかが重要
- 意味: 体が丈夫で強いさま。意志などが強く、しっかりしているさま。IT分野では、システムなどが環境の変化や予期せぬ入力に対して、安定して動作し続ける性質（Robustness）を指す。
- 類語・解説: 強健、堅牢、ロバスト。外的要因に影響されにくい強さや安定性。
揶揄 (やゆ)
- 用例: 「ガラパゴス化」と揶揄された
- 意味: からかうこと。なぶること。
- 類語・解説: 嘲弄（ちょうろう）、愚弄（ぐろう）、冷やかし。相手を困らせたり、面白がったりしてからかう行為。
膠着 (こうちゃく)
- 用例: 膠着語である日本語
- 意味: にかわでつけたように、ぴったりとくっついて離れないこと。状況が進展しないで、動きが取れない状態。言語学では、単語に接辞が次々と付加されて文法的機能を示す言語の類型（例：日本語、トルコ語）。
- 類語・解説: 停滞、手詰まり。比喩的に、物事が進まず固定化された状態。言語類型の一つ。
矜持 (きょうじ)
- 用例: (本文中には直接的な使用例なし。文脈として「プライド」や「誇り」の意味合いで)
- 意味: 自分の能力を信じて抱く誇り。プライド。
- 類語・解説: 自負、誇り、自尊心。自信と誇りを持って、堂々としているさま。
叡智 (えいち)
- 用例: (本文中には直接的な使用例なし。文脈として「深い知恵」の意味合いで)
- 意味: 深く物事の道理に通じるすぐれた知恵。
- 類語・解説: 英知、知恵、理性。単なる知識ではなく、物事の本質を見抜く深い知力。

（※上記リストは一例です。記事の内容や文脈によって他の1級漢字が含まれる可能性もあります。）

コラム：漢字の奥深さ 📖✍️

普段何気なく使っている日本語ですが、漢字一文字一文字には深い意味や歴史が込められていますよね。特に漢検1級レベルとなると、日常ではあまり目にしないような難しい漢字も多く、その成り立ちや意味を知ると、言葉の世界の奥深さを感じます。AIがどれだけ進化しても、こうした言語の持つニュアンスや文化的な背景まで完全に理解するのは、まだ先の話かもしれません。漢字の学習は、日本語への理解を深める良い機会ですね。

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