• AlibabaがQwen 3.5 Smallシリーズ（0.8B/2B/4B/9B）を公開。Apache 2.0ライセンスの完全オープンモデル
  • 9Bモデルが13倍大きいGPT-OSS-120Bを複数ベンチマークで上回る衝撃。GPT-5 Nanoにも大差で勝利
  • RTX 3080/RTX 4070で動作可能。0.8Bモデルはわずか2GB VRAMで稼働
  • 「考えるモード」と「考えないモード」の切り替えに対応。エージェントコーディング、視覚、長文脈タスクに強み
  • ハイブリッドアーキテクチャ（Gated Delta Networks + Sparse MoE）で効率と性能を両立

「9Bパラメータのモデルが、120Bパラメータのモデルを上回る」——AIの常識を覆す結果が出ました。

AlibabaのQwen（通義千問）チームが発表したQwen 3.5 Smallシリーズは、わずか90億パラメータのモデルで、OpenAIの1,200億パラメータモデル（GPT-OSS-120B）を複数のベンチマークで凌駕しました。

しかも一般的なゲーミングPC（RTX 3080）で動作する。

「大きいモデルが強い」という時代は、終わりつつあります。

Qwen 3.5 Smallシリーズとは

Qwen 3.5 Smallシリーズは、Alibaba Cloudが2026年3月2日に発表した4種類の軽量LLMです。

  • Qwen3.5-0.8B — 8億パラメータ。必要VRAM わずか2GB。スマートフォンやIoTでも動作
  • Qwen3.5-2B — 20億パラメータ。エッジデバイスや低コストサーバー向け
  • Qwen3.5-4B — 40億パラメータ。バランス型。多くのタスクで実用的
  • Qwen3.5-9B — 90億パラメータ。RTX 3080/4070で動作しながら120Bモデル級の性能
  • ライセンス — Apache 2.0。商用利用・改変・再配布が完全に自由

たとえるなら、Qwen 3.5 Smallシリーズは「軽自動車なのにスポーツカーの速さを出すエンジン」。少ない燃料（計算資源）で、大型車（大規模モデル）に匹敵するパフォーマンスを発揮します。

9Bが120Bを超えた｜ベンチマーク結果の衝撃

Qwen3.5-9Bの性能は、AI業界に衝撃を与えました。

  • GPQA Diamond（大学院レベルの科学問題） — Qwen3.5-9B: 81.7 vs GPT-OSS-120B: 71.5（13倍大きいモデルを10ポイント以上上回る）
  • HMMT Feb 2025（数学コンペティション） — Qwen3.5-9B: 83.2 vs GPT-OSS-120B: 76.7
  • MMMU-Pro（マルチモーダル理解） — Qwen3.5-9B: 70.1 vs GPT-OSS-120B: 59.7
  • vs GPT-5 Nano — MMMU-Proで13ポイント差、MathVisionで17ポイント差、文書理解で30ポイント差で圧勝

9Bパラメータ（90億）が120Bパラメータ（1,200億）を上回るということは、「13分の1のサイズで上位の性能」を実現したことを意味します。これはモデルのアーキテクチャが根本的に進化したことの証明です。

なぜ小さいのに強い？｜ハイブリッドアーキテクチャ

Qwen 3.5 Smallシリーズの驚異的な効率の秘密は、ハイブリッドアーキテクチャにあります。

  • Gated Delta Networks — 従来のTransformerアテンション機構の効率を大幅に向上させる新技術
  • Sparse MoE（Mixture of Experts） — パラメータの一部だけを活性化して推論。全パラメータを使わないため、効率的
  • Thinking/Non-Thinking モード — タスクに応じて「深く考える」モードと「即座に回答する」モードを切り替え

たとえるなら、「必要な部署だけが対応する大企業」。

全社員（パラメータ）が同時に動くのではなく、タスクに応じて最適な専門チーム（Expert）だけが活性化する。

だから少ない人数でも、大企業並みのアウトプットが出せます。

動作環境｜RTX 3080で120B級の性能

  • Qwen3.5-0.8B — VRAM 2GB。スマートフォン、Raspberry Pi、ウェアラブルで動作
  • Qwen3.5-2B — VRAM 4GB。ノートPC内蔵GPUでも動作可能
  • Qwen3.5-4B — VRAM 6GB。ミドルレンジGPU（GTX 1660等）で動作
  • Qwen3.5-9B — VRAM 12GB。RTX 3080/RTX 4070で快適に動作。120B級の性能

競合との比較

  • GPT-5 Nano（OpenAI） — OpenAIの最小モデル。Qwen3.5-9Bに複数ベンチマークで大差をつけられる
  • GPT-5 mini（OpenAI） — 中型モデル。Qwen3.5-27B（denseモデル）がSWE-benchで互角
  • Llama 3.3-8B（Meta） — 同サイズ帯のオープンモデル。Qwen3.5-9Bが多くのベンチマークで優位
  • Gemma 3-9B（Google） — Google DeepMindのコンパクトモデル。Qwen3.5-9Bと直接競合

よくある質問（FAQ）

Q. 無料で商用利用できますか？

はい。

Apache 2.0ライセンスで公開されており、商用利用・改変・再配布がすべて自由です。

利用申請やロイヤリティは不要です。

Q. 日本語は使えますか？

Qwen 3.5は多言語対応で、日本語にも対応しています。中国語と英語が最も得意ですが、日本語のテキスト生成・理解にも実用的な性能を示します。

Q. GPUなしでも使えますか？

0.8BモデルはCPUのみでも動作可能ですが、速度は遅くなります。

実用的な速度にはGPU（最低2GB VRAM）の使用を推奨します。

量子化（モデル圧縮）を使えば、さらに低いスペックでも動作可能です。

Q. どうやって使い始めればいいですか？

Hugging Faceやモデルカードからダウンロード可能です。Ollama、vLLM、llama.cppなど主要な推論フレームワークに対応しており、数コマンドで起動できます。

まとめ

この記事のポイントを振り返りましょう。

  • Qwen 3.5 Smallシリーズは0.8B〜9Bの4種類。Apache 2.0で完全オープン
  • 9Bモデルが120Bモデルを複数ベンチマークで上回る衝撃。「大きい=強い」の常識が崩壊
  • Gated Delta Networks + Sparse MoEのハイブリッドアーキテクチャで効率を実現
  • RTX 3080で動作する9B、わずか2GBで動く0.8B——あらゆるデバイスにAIを搭載可能
  • GPT-5 NanoやLlama 3.3-8Bに対してベンチマーク優位。オープンモデルの新標準

「大きなモデルが強い」というAIの常識が、Qwen 3.5 Smallシリーズによって書き換えられました。

ゲーミングPCでGPT-5 mini級の性能が手に入る時代。

これはAIの民主化における決定的な転換点です。

クラウドAPIに月額料金を払わなくても、自分のPCで最先端のAIを動かせる——その未来が、もう目の前にあります。

参考文献

  • VentureBeat. (2026). Alibaba’s small, open source Qwen3.5-9B beats OpenAI’s gpt-oss-120B. VentureBeat
  • Awesome Agents. (2026). Qwen 3.5 Small Series Ships Four Models From 0.8B to 9B. Awesome Agents
  • Artificial Analysis. (2026). Qwen3.5 small models: Everything you need to know. Artificial Analysis
  • ComputerTech. (2026). Qwen 3.5 Small Series Review: 120B Performance on 16GB RAM. ComputerTech
  • Apatero Blog. (2026). Qwen 3.5 Small Models Review: Benchmarks and Real Testing. Apatero Blog