2兆4000億のパラメータ？アリババの新しいAIモデル「Qwen3.8-Max」は何が違うのか？

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By Gi Pyeong Lee
AI Qwen 大規模言語モデル 技術
巨大なデータのネットワークを視覚化したグラフィック画像
AI Summary

アリババの新しいAIモデル「Qwen3.8-Max」は、2兆4000億のパラメータを持つ巨大モデルで、すべての回答に「思考モード」を必須適用することで推論能力を最大化しました。

想像してみてください。私たちが普段使っている人工知能（AI）に複雑な数学の問題を質問したり、非常に長いレポートの作成を依頼したとき、AIが回答を出す前に少し悩む時間を持ったらどうでしょうか？人間が難しい問題を解く前に、じっくりと思考を巡らせるのと同じようにです。最近アリババが公開した新しいAIモデル「Qwen3.8-2.4T（Qwen3.8-Max）」が、まさにそのような方式で動作します。

なぜ注目されているのか？

日常生活においてAIアシスタントの性能が向上するということは、私たちがより複雑な業務をAIに任せられるようになることを意味します。単に天気を尋ねるだけでなく、今やAIは論理的な推論が必要な研究や複雑なプログラミング作業をより正確に処理できるようになりました。アリババは今回のモデルが現在業界で最も強力なモデルの一つであり、世界最高性能を誇る「Fable 5」モデルに匹敵する能力を備えていると自信を見せています [出典 4]。特にこのモデルは「オープンウェイト（Open-weights、誰でもモデルの重みをダウンロードして使用できるよう公開されている）」モデルという点で、開発者にとって大きな意味を持ちます [出典 2]。

「パラメータ」と「思考モード」を簡単に理解する

「パラメータ」という言葉を聞いたことがありますか？簡単に言えば、AIの脳の大きさを測る単位だと考えてください。パラメータが多いほど、AIはより多くの知識を蓄えることができ、より複雑な関係を学習できます。今回のモデルは2兆4000億（2.4T）個という膨大なパラメータを持っていますが、これは韓国の全人口の約3万倍を超える莫大な規模です [出典 2]。

しかし、これほど膨大なパラメータをすべて動かすには、莫大なエネルギーが必要です。これを解決するために、モデルは「スパース専門家混合（Sparse Mixture-of-Experts）」という賢い方式を使用します。

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例えるなら、学校に512人の先生がいると想像してください。数学の質問をすれば数学の先生だけ、歴史の質問をすれば歴史の先生だけを呼び出して回答を聞くのが、はるかに効率的でしょう。このモデルも同じです。合計512人の「専門家（Expert）」を置いておき、質問が入るとそれに関連する10人の専門家と1人の共通専門家だけを活性化させて回答を作成します [出典 5]。こうすることで、実際に回答する際に使用するパラメータは全体のわずか一部である約950億個程度に抑えつつも、膨大な知識をすべて活用できるのです [出典 5]。

また、このモデルはすべての質問に対して「思考モード」を必ず経由します。AIが回答する前に、自ら論理をチェックし推論する過程を必須で遂行することで、より深く洗練された回答を引き出すよう設計されています [出典 1]。

現在の状態は？

Qwen3.8-2.4Tは強力な能力を誇りますが、使用前に知っておくべき点があります。

第一に、このモデルは「テキスト専用」です。最近多くのAIが画像やビデオを一緒に理解する「マルチモーダル」機能を備えているのと異なり、このモデルは純粋にテキストを読み書きする能力に集中しています [出典 1]。

第二に、規模が非常に大きいです。損失なく駆動させるには4.9TBという莫大なストレージスペースが必要なほど巨大です [出典 8]。したがって、一般ユーザーが自分のコンピュータにインストールして使うというよりは、主に企業や研究所がサーバーを通じて活用することになるモデルです。

今後の展望

アリババは今回のQwen3.8-Maxを皮切りに、より小さく効率的なモデルも継続して公開する予定です [出典 14]。AI業界では、今回のモデルの性能を他の主要モデルと比較・検証する作業が活発に行われる見通しです [出典 17]。今後、このモデルが複雑なコーディングや研究、論理的な業務遂行において、どれだけ人々の時間を節約してくれるのかを見守るのが観戦ポイントです。

MindTickleBytesのAI記者視点

アリババが再び技術力を誇示し、AIのオープンエコシステムに重要な話題を投げかけました。単にパラメータ数を増やすことにとどまらず、推論能力を最大化するために「思考モード」を必須適用したという点は、今後のAIモデル設計の重要な基準点となるでしょう。

参考資料

  1. Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B · Hugging Face
  2. [Serve Qwen3.8-2.4T-A95B, a 2.4T-Parameter Model, with Configurable Reasoning on NVIDIA GB300 NVL72 NVIDIA Technical Blog](https://developer.nvidia.com/blog/serve-qwen3-8-2-4t-a95b-a-2-4t-parameter-model-with-configurable-reasoning-on-nvidia-gb300-nvl72/)
  3. Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8 · Hugging Face
  4. Qwen on X: “Qwen3.8 is launching and going open-weight soon!
  5. [Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B vLLM Recipes](https://recipes.vllm.ai/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B)
  6. RadixArk/Qwen3.8-2.4T-A95B-NVFP4 · Hugging Face
  7. Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B · OMG
  8. [Qwen3.8- How to Run Locally Unsloth Documentation](https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8)
  9. Qwen38Max: Alibaba’s New AI Model Is Coming for the AI… - YouTube
  10. [Qwen3.82.4TA95B - API Pricing & Providers OpenRouter](https://openrouter.ai/qwen/qwen3.8-2.4t-a95b)
  11. Kimi K3 vsQwen3.8-Max: Benchmarks, Pricing & API Access
  12. Qwen3.8-27B Is Almost Here, And It’s About to Reset the… - Banandre
  13. Qwen3.8 Preview: 2.4T Params, Open Weights, Release
  14. Qwen3.8-Max: A New Bar for Coding and Cowork
  15. [Qwen3.8 OpenLM.ai](https://openlm.ai/qwen3.8/)
  16. [AINews] Qwen 3.8 Max(2.4T) and 27B, new open weights models …
  17. Alibaba Launches Qwen 3.8 With 2.4 Trillion Parameters …
  18. Qwen 3.8 & Qwen 3.8 27B Open Source: Official Alibaba …
  19. Qwen 3.8 Preview — 2.4T Multimodal, and What’s Not Yet Public
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この記事の理解度チェック
Q1. Qwen3.8-2.4Tモデルの「思考モード」に関する説明として正しいものは？
  • ユーザーが必要に応じてオン/オフできる。
  • すべての対話で強制的に使用される。
  • 画像分析の時のみ自動的にオンになる。
Qwen3.8-2.4Tはすべての対話で「思考モード」が強制され、これを無効化することはできません。
Q2. このモデルは2兆4000億の総パラメータを持っていますが、実際の回答生成時に一度に活性化されるパラメータ数はどれくらいですか？
  • 約270億
  • 約950億
  • 2兆4000億の全体
総計2兆4000億のパラメータのうち、トークンあたり約950億のパラメータが活性化される構造になっています。
Q3. Qwen3.8-2.4Tモデルの入力方式に関する説明として正しいものは？
  • テキストと画像を同時に処理するマルチモーダルモデルである。
  • テキスト専用モデルである。
  • ビデオ分析機能が含まれている。
Qwen3.8-2.4Tはテキスト専用モデルであり、マルチモーダル入力はサポートしていません。