マルチモーダル推論、エージェントコーディング、多言語アプリケーション向けの4つの新しいQwenモデルがAmazon SageMaker JumpStartで利用可能に
ID 4798
GUID 4e7a0ae4ac5d805d9ae42706198559356a902af0
発表日(JST)
要約生成日時(JST)
タイトル マルチモーダル推論、エージェントコーディング、多言語アプリケーション向けの4つの新しいQwenモデルがAmazon SageMaker JumpStartで利用可能に
詳細リンク https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/05/qwen-models-on-sagemaker-jumpstart/
カテゴリ
要点
  • Amazon SageMaker JumpStartで4つの新しいQwenモデルが利用可能に
  • Qwen3.5-27B-FP8:200以上の言語対応、100万トークンの長文コンテキスト処理が可能なマルチモーダルビジョン言語モデル
  • Qwen3.6-35B-A3B:エージェントコーディングワークフローに最適化されたMixture-of-Expertsモデル(30億アクティブパラメータ)
  • Qwen3.5-0.8B:エッジデプロイメントやオンデバイス推論向けのコンパクトモデル
  • Qwen3.5-2B:中程度のコンピュート環境でのプロトタイピングやファインチューニング向けの軽量モデル
  • SageMaker StudioまたはSageMaker Python SDKから簡単にデプロイ可能
アップデート内容要約

Amazon SageMaker JumpStartで4つの新しいQwenモデル(Qwen3.5-27B-FP8、Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3.5-0.8B、Qwen3.5-2B)が利用可能になりました。これらのモデルは、マルチモーダル推論、エージェントコーディング、多言語対応、エッジデプロイメントなど、さまざまなAIアプリケーションのニーズに対応する特化した機能を提供します。

アップデート内容全文

本日、Amazon SageMaker JumpStartで4つの新しいQwenモデルの提供開始を発表いたします:Qwen3.5-27B-FP8、Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3.5-0.8B、Qwen3.5-2Bです。
これらのモデルは、特化した機能によりさまざまなAIアプリケーションのニーズに対応します。

Qwen3.5-27B-FP8 – 画像、動画、テキストに対する推論を行うマルチモーダルビジョン言語モデルです。
エージェントツール使用、コーディングアシスタント、複雑な数学的推論、200以上の言語での多言語コミュニケーション、最大100万トークンをサポートする長文コンテキスト処理などのアプリケーション向けに設計されています。

Qwen3.6-35B-A3B – エージェントコーディングワークフローに最適化された、30億のアクティブパラメータを持つ効率的なMixture-of-Expertsモデルです。
フロントエンド開発、リポジトリレベルのコード推論、マルチステップエージェントインタラクション、コーディングコパイロットアプリケーションなどのタスクに適しています。

Qwen3.5-0.8B – 迅速なプロトタイピング、ファインチューニング、オンデバイス推論、エッジデプロイメント向けに設計されたコンパクトなマルチモーダルモデルです。
最小限のコンピュートフットプリントで多言語機能とマルチモーダル理解をサポートします。

Qwen3.5-2B – プロトタイピング、ファインチューニング、中程度のコンピュートデプロイメント向けの軽量マルチモーダルモデルです。
多言語テキスト生成、視覚理解、会話型AIタスクを効率的に処理します。

4つのモデルすべてが本日からAmazon SageMaker JumpStartで利用可能です。
Amazon SageMaker Studioで数クリックでデプロイすることも、SageMaker Python SDKを使用してプログラムでデプロイすることもできます。

関連サービス
  • Amazon SageMaker JumpStart
  • Amazon SageMaker Python SDK
  • Amazon SageMaker Studio
関連サービスの説明
  • Amazon SageMaker JumpStartは、機械学習モデルのデプロイを簡素化するサービスです。事前トレーニング済みのモデルやソリューションテンプレートを提供し、ユーザーが数クリックで最先端のAIモデルをデプロイできるようにします。基盤モデル(Foundation Models)のハブとしても機能し、さまざまなプロバイダーのモデルを簡単に試用・デプロイできます。
  • Amazon SageMaker Python SDKは、Amazon SageMakerの機能をPythonコードから利用するためのオープンソースライブラリです。モデルのトレーニング、デプロイ、推論エンドポイントの作成などをプログラムで自動化できます。開発者はスクリプトやパイプラインにSageMakerの操作を組み込むことで、MLワークフローを効率的に管理できます。
  • Amazon SageMaker Studioは、機械学習の開発のための統合開発環境(IDE)です。データの準備、モデルの構築・トレーニング・デプロイ、MLワークフローの管理をすべて一つのWebベースのインターフェースから行えます。JupyterノートブックやVisual Editorなどのツールが統合されており、初心者から上級者まで幅広いユーザーが利用できます。
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