Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B は Qwen のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2026-02-25 にリリースされました。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによれば、線形アテンション機構とスパースな mixture-of-experts 設計を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャに基づくネイティブな視覚言語モデルであり、より高い推論効率を実現するとされています。名前はそのアーキテクチャを反映しています。総パラメータ数 122B で、アクティブは 10B です。つまり、トークンごとに自身の一部のみをアクティブ化する大規模モデルを呼び出していることになります。

このモデルはテキスト、画像、動画を入力として受け取り、テキストのみを返します。コンテキストウィンドウは 262,144 トークンで、最大出力は 65,536 トークンです。入力モダリティにテキストだけでなく画像や動画が含まれるため、同じエンドポイントで、通常のプロンプト、ドキュメントやスクリーンショットの理解、動画に基づく質問を、別の視覚モデルに切り替えることなく処理できます。推論出力もその一部です。サポートされるパラメータには reasoning と include_reasoning が含まれるため、アプリケーションが必要とする場所でモデルの推論内容を要求したり表示したりできます。

これらの機能は、かなり幅広い実用的用途を示しています。長いコンテキストと視覚入力は、大量のソースを貼り付けて説明や変更を求めるコードベースやリポジトリの分析に適しており、契約レビュー、研究統合、多数ページにわたるレポート生成などの長文ドキュメントワークフローにも適しています。動画と画像の入力はメディアワークフローを可能にします。映像の説明、フレームやスクリーンショットからの構造化データ抽出、視覚資料に基づく質問への回答などです。ツール呼び出しと構造化出力により、自由テキストではなく機械可読な結果を返す必要があるエージェントやパイプラインの推論コアとして使用できます。

これは、モデル ID "qwen/qwen3.5-122b-a10b" を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。サポートされるリクエストパラメータは、frequency_penalty、include_reasoning、logit_bias、logprobs、max_tokens、min_p、presence_penalty、reasoning、repetition_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_logprobs、top_p です。実際には、サンプリング制御 (temperature、top_p、top_k、min_p、ペナルティパラメータ、seed)、出力制御 (max_tokens、stop、response_format、structured_outputs)、ツール使用 (tools、tool_choice)、推論制御 (reasoning、include_reasoning)、トークン確率の検査 (logprobs、top_logprobs、logit_bias) をカバーします。

判断する際に覚えておく価値のある実用的な制約が 2 つあります。コンテキストウィンドウが 262,144 トークンであっても、出力は 65,536 トークンに制限されるため、非常に長い単一応答を必要とするタスクでは、作業を複数の呼び出しに分割する必要がある場合があります。また、モデルはテキストのみを返すため、パイプラインで生成画像、音声、埋め込みが必要な場合、このモデルはそのステップに適したコンポーネントではありません。