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中国Alibabaが公開したAIモデル「Qwen3.8-27B」が、モデル規模を抑えながら大型AIモデルに迫る性能を示している。

Qwen3.8-27Bは、270億（27B）パラメータを持つオープンウェイトのAIモデル。テキストだけでなく、画像や動画の入力にも対応するマルチモーダルモデルだ。

AI性能を独自に評価するArtificial Analysisでは、Qwen3.8-27Bが「Intelligence Index」で52を記録。OpenAIのGPT-5.6 Lunaと同水準となり、はるかに規模の大きい中国DeepSeekやZhipu AIのモデルにも迫る結果となった。(南華早報 (https://urldefense.com/v3/__https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3364404/alibabas-lightweight-qwen-model-takes-larger-ai-systems-openai-deepseek-zhipu?utm_source=chatgpt.com__;!!J2iG0cdYQnxMGEh0ZjhLAT9Vcpc!Yc1G5A770oiZ1qGG0HI2wX4WVpUzBRzQp4Jx3LYRIQV3xXexTG1WzJh_oO5up0mSlHeEONNkagpEDTy4I2TAs0iEiF6yO331Tvg$ ))

270億パラメータで大型モデルに迫る

AIモデルでは一般的に、パラメータ数を増やし、より多くの計算資源を使うことで性能を高める開発が進められてきた。

一方、Qwen3.8-27Bの特徴は、その規模の小ささにある。

Alibabaによると、Qwen3.8-27Bは同社の大型モデル「Qwen3.7-Plus」と比較して大幅に小さいモデルでありながら、コーディング、専門的な業務、研究、AIエージェントを使った長時間のタスクなどで高い性能を発揮するという。

Alibabaは、Qwen3.7-Plusの約10分の1の規模ながら同等水準の性能を実現したとしている。(AlibabaCloud (https://urldefense.com/v3/__https://www.alibabacloud.com/blog/603463?utm_source=chatgpt.com__;!!J2iG0cdYQnxMGEh0ZjhLAT9Vcpc!Yc1G5A770oiZ1qGG0HI2wX4WVpUzBRzQp4Jx3LYRIQV3xXexTG1WzJh_oO5up0mSlHeEONNkagpEDTy4I2TAs0iEiF6yC4IyMmE$ ))

第三者評価でも高い性能が確認されており、Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは52を記録。オープンウェイトモデルの中でも上位に位置している。(Artificial Analysis (https://urldefense.com/v3/__https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-27b?utm_source=chatgpt.com__;!!J2iG0cdYQnxMGEh0ZjhLAT9Vcpc!Yc1G5A770oiZ1qGG0HI2wX4WVpUzBRzQp4Jx3LYRIQV3xXexTG1WzJh_oO5up0mSlHeEONNkagpEDTy4I2TAs0iEiF6yF9eOeZI$ ))

ただし、ベンチマークはAI性能の一側面を測るものであり、すべての用途で大型モデルと同じ性能を発揮することを意味するわけではない。

一般的なハードウェアでも動かしやすく

モデルが小さくなるメリットは、性能だけではない。

巨大なAIモデルを動かすには、大量のGPUやメモリーを備えたデータセンターが必要になる場合が多い。

これに対しAlibabaは、Qwen3.8-27Bについて一般消費者向けのハードウェアでも動作させることが可能で、モデルを圧縮する「量子化」を利用すればノートPCでも実行できるとしている。(AlibabaCloud (https://urldefense.com/v3/__https://www.alibabacloud.com/blog/603463?utm_source=chatgpt.com__;!!J2iG0cdYQnxMGEh0ZjhLAT9Vcpc!Yc1G5A770oiZ1qGG0HI2wX4WVpUzBRzQp4Jx3LYRIQV3xXexTG1WzJh_oO5up0mSlHeEONNkagpEDTy4I2TAs0iEiF6yC4IyMmE$ ))

また、Qwen3.8-27Bはモデルの重みが公開されている「オープンウェイト」のモデルだ。

企業や開発者が自社環境に導入したり、用途に合わせて活用したりしやすく、AIを必ずクラウド上の巨大なデータセンターで動かす必要がない選択肢にもつながる。

「大きなAIを作る競争」だけではなくなる

AI業界では、より大きなモデルを作るために巨額の設備投資が続いている。

Microsoft、Google、Meta、Oracleなどは大規模なAIデータセンターを建設し、NVIDIA製GPUや大量のメモリーを確保するため、多額の資金を投じている。

一方で、中国企業を中心に「より少ない計算資源で高い性能を出す」方向の競争も進み始めている。

2025年にDeepSeekが低コストなAIモデルで世界的な注目を集めたのも、その象徴の一つだった。

Qwen3.8-27Bのような小型モデルの性能向上が続けば、今後のAI競争では、

「どれだけ巨大なAIを作れるか」だけでなく、「どれだけ効率よく高性能なAIを動かせるか」

という視点が、さらに重要になる可能性がある。