エージェンティック時代の幕開け：アリババの戦略的飛躍

世界的な人工知能開発競争を加速させる決定的な動きとして、アリババクラウド（Alibaba Cloud）は、業界を受動的なチャットボットから自律的なデジタルエージェントへと移行させるために設計された、3,970億パラメータを誇る巨大モデル Qwen 3.5 を正式に発表しました。2026年2月16日にリリースされたこのモデルは、根本的なアーキテクチャの転換を象徴しており、「エージェンティック（Agentic）」機能、すなわち、人間による絶え間ない監視なしに、モバイルおよびデスクトップのインターフェース全体でAIが独立して計画を立て、ツールを使用し、複雑なワークフローを実行する能力を優先しています。

この発表は、AIセクターにとって重要な局面で行われました。2025年が推論モデルの洗練によって定義された一方で、2026年は急速に「AIエージェント」の年へと形成されつつあります。アリババの最新モデルは特にこのフロンティアをターゲットにしており、ハイブリッドな Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを誇っています。これにより、前モデルと比較して推論コストを60%削減しながら、最先端のパフォーマンスを実現すると主張しています。Qwen 3.5-397B-A17Bモデルの重みをオープンソース化することで、アリババは単に製品をリリースするだけでなく、次世代のオープンウェイトAI開発の標準を確立しようとしています。

アーキテクチャの突破口：397B/17B設計

Qwen 3.5 の核心には、巨大なスケールと運用効率の間の洗練されたエンジニアリング上の妥協点があります。このモデルは驚異的な 3,970億の総パラメータ を備えていますが、フォワードパス（順伝播）ごとに 170億パラメータ のみを活性化させる高度に疎なMoEアーキテクチャを利用しています。

この「アクティブパラメータ」数は、開発者や企業顧客にとって極めて重要な指標です。これにより、モデルは1兆パラメータ規模のシステムが持つ百科事典的な知識と推論の深さを保持しながら、はるかに小さなモデルの推論速度とコストプロファイルを維持することができます。このアーキテクチャには、線形アテンションメカニズムである Gated DeltaNet 技術が統合されており、従来のTransformerレイヤーと融合されています。このハイブリッドアプローチにより、大規模言語モデル（LLM）を大規模に展開する際の持続的なボトルネックであるメモリ帯域幅の要件が大幅に削減されます。

主なアーキテクチャ仕様：

この効率性は単なる理論上のものではありません。Alibaba Cloud の報告によると、Qwen 3.5は従来モデルであるQwen 3-Max-Thinkingと比較して、大規模なワークロードの処理能力が 8倍 向上しており、単なる研究成果ではなく、リアルタイムの商用アプリケーションに適した実行エンジンとなっています。

チャットを超えて：真のマルチモーダル・エージェンシー

Qwen 3.5の最も重要な差別化要因は、ビジュアル・エージェンティック機能（visual agentic capabilities） への注力です。主にテキストを入力してテキストを出力するエンジンであった初期世代のモデルとは異なり、Qwen 3.5は「早期融合（early fusion）」マルチモーダリティを用いて学習されました。これは、モデルがニュアンスを失う可能性のある個別の型（アダプターレイヤー）に依存するのではなく、テキストと並行して画像、ビデオ、オーディオをネイティブに処理することを意味します。

「エージェンティック時代（Agentic Era）」において、このネイティブな視覚能力は極めて重要です。アリババは、スマートフォンとデスクトップの両方でグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を解釈するモデルの能力を実証しました。管理されたデモンストレーションにおいて、Qwen 3.5は複雑なソフトウェア環境をナビゲートし、ボタンを識別し、動的な画面コンテンツを読み取り、3つの異なるアプリにまたがる旅行の予約やサプライチェーンの物流管理など、多段階のワークフローを完全に自律的に実行しました。

この機能により、Qwen 3.5は欧米の競合他社が提供するプロプライエタリな「コンピュータ操作」エージェントと直接対決する位置にあります。しかし、これらの機能を オープンソースAI（open-source AI） パッケージ（Apache 2.0ライセンス下）として提供することで、アリババは自律的なロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ツールやパーソナルアシスタントを構築しようとする開発者の参入障壁を下げています。

未来のベンチマーク：新たな世界的標準となるか？

今回のリリースは、米国のトップティアモデルとの即座の比較を巻き起こしました。アリババは内部ベンチマークにおいて、Qwen 3.5が特定の視覚関連タスクや指示への追従において GPT-5.2 や Claude Opus 4.5 を凌駕していると主張していますが、専門的なコーディング課題においては専用のコーディングモデルに若干後れを取っているとも報じられています。

2026年の競争環境は熾烈です。アリババの発表のわずか数日前、ByteDanceはDoubaoモデルをアップデートし、DeepSeekも対抗リリースの準備を進めていると噂されています。しかし、Qwen 3.5の「Humanity's Last Exam」（HLE-Verified）ベンチマークにおけるパフォーマンスは、現在利用可能な最高のクローズドソースモデルに匹敵する推論の成熟度に達していることを示唆しています。

比較環境（予測）：

世界的なAI軍拡競争

アリババのアグレッシブなオープンソース戦略は、競合他社を切り崩すために設計された諸刃の剣です。このレベルの マルチモーダル基盤モデル（multimodal foundation model） を無料で提供することで、アリババは世界の開発者コミュニティに対して自社のアーキテクチャの最適化と構築を促し、OpenAIやGoogleのような企業が収益化しようとしている「インテリジェンス」層を事実上コモディティ化させています。

この動きは、オープンモデルのエコシステムにおける中国の影響力の増大を裏付けています。今回のリリース以前にQwenシリーズで2,000万回以上のダウンロードを記録しており、3.5のアップデートは、データの主権や展開コストが主な懸念事項である市場での採用を加速させると予想されます。マイナーな方言を含む200以上の言語をサポートしていることも、英語圏以外での魅力をさらに広げています。

開発者エコシステムと安全性

これらのエージェントの展開をサポートするために、アリババは Alibaba Cloud Model Studioを同時にアップデートし、「Qwen Agent」フレームワークをリリースしました。このソフトウェアスタックは、自律型エージェントを展開するために必要なガードレールを提供します。これには、金融やヘルスケアのようなエンタープライズ分野でのコンプライアンスにおいて重要な機能である、モデルがアクションを起こす前にその内部の推論プロセスを開発者が確認できる「思考モード（thinking mode）」タグが含まれています。

しかし、エージェンティックAI（agentic AI） への移行は、重大な安全性の問題を提起します。画面上で「クリック」や「タイピング」ができるモデルは、テキストのみのチャットボットにはないリスクをもたらします。アリババは、Qwen 3.5に意図しないアクションを防ぐための堅牢な安全性トレーニングが含まれていることを強調していますが、これらの自律型システムに対して厳格な権限構造を実装する責任は、主に開発者に委ねられることになります。

業界がQwen 3.5の機能を吸収していく中で、一つのことは明らかです。それは、「大規模言語モデル」の定義が進化しているということです。もはや単に言葉を発するモデルを構築しているのではなく、行動するモデルを構築しているのです。Qwen 3.5によって、アリババはこの新しいエージェンティックな現実の主要な設計者としての地位を確立しました。