Qwen3.5-4Bとは？テキスト・画像・動画を理解するマルチモーダルAI

はじめに

AIモデルの進化は凄まじいですが、2026年2月にリリースされたQwen3.5-4Bは「軽量なのに何でもできる」画期的なモデルです。

テキストだけでなく、画像や動画も理解できるマルチモーダルAIでありながら、4Bパラメータ（40億）というコンパクトなサイズ。ローカルPCでも動作する手軽さが魅力です。

今回は、Qwen3.5-4Bの特徴や使い方を初心者向けにわかりやすく解説します。

Qwen3.5-4Bとは？

基本情報

• 開発元: Alibaba Cloud（アリババクラウド）
• パラメータ数: 4B（40億）
• タイプ: Causal Language Model with Vision Encoder
• コンテキスト長: 262,144トークン（最大1,010,000トークンまで拡張可能）
• 対応入力: テキスト、画像、動画
• 対応言語: 201言語・方言
• ライセンス: オープンウェイト（無料で利用可能）

Qwen3-4Bとの違い

最大の違いは、Qwen3.5-4Bは標準でマルチモーダル対応している点です。別途VL版をインストールする必要がありません。

主な特徴

1. 統合ビジョン・ランゲージ基盤

Qwen3.5-4BはEarly Fusionと呼ばれる手法で、テキストと視覚情報を統合的に学習しています。

対応可能なタスク:

• 画像の内容理解・説明
• 動画の要約・分析
• 図表・グラフの読み取り
• 数学的視覚問題の解決
• 文書画像のOCR・理解

2. 驚異的なベンチマーク性能

軽量モデルながら、高いベンチマークスコアを記録：

言語タスク:

• MMLU-Pro: 79.1
• C-Eval: 85.1
• IFEval: 89.8

視覚言語タスク:

• MMMU-Pro: 66.3
• Mathvista: 85.1
• OCRBench: 85.0
• VideoMME（字幕付き）: 83.5

特に数学的視覚問題（Mathvista）で85.1という高スコアは、同じサイズのモデルの中でトップクラスです。

3. 262Kトークンの超長文対応

262,144トークン（約20万字）を一度に処理可能。さらに、YaRN技術を使えば1,010,000トークンまで拡張できます。

活用例:

• 複数論文の横断分析
• 長編小説の理解
• 大規模コードベースの解析
• 長時間動画の要約

4. 思考モード（Thinking Mode）

Qwen3.5-4Bはデフォルトで思考モードが有効です。回答前に内部で思考プロセスを生成し、より正確な回答を導き出します。

思考例:

問題を分析...
解法を検討...
最適な回答を構成...
最終回答

5. 201言語対応

日本語を含む201言語・方言に対応。多言語環境でも快適に使えます。

使い方

方法1: OpenAI互換APIで使う

vLLMやSGLangを使えば、OpenAI互換のAPIサーバーを起動できます：

# vLLMで起動
vllm serve Qwen/Qwen3.5-4B --port 8000 --tensor-parallel-size 1 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="EMPTY"
)
テキスト入力
response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-4B",
    messages=[{"role": "user", "content": "日本の四季について教えて"}],
    max_tokens=32768
)
print(response.choices[0].message.content)

方法2: 画像入力

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "この画像について説明してください"
            }
        ]
    }
]
response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-4B",
    messages=messages,
    max_tokens=32768
)

方法3: 動画入力

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {"url": "https://example.com/video.mp4"}
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "この動画の内容を要約してください"
            }
        ]
    }
]
response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-4B",
    messages=messages,
    max_tokens=32768,
    extra_body={
        "mm_processor_kwargs": {"fps": 2, "do_sample_frames": True}
    }
)

活用シーン

1. 文書画像の理解

スキャンした文書やPDFの画像をアップロードするだけで、内容を理解・要約できます。OCR機能も内蔵しており、高い精度で文字認識が可能です。

2. 数学・科学問題の解決

図やグラフを含む数学問題を解くのに最適。Mathvistaで85.1という高スコアを記録しており、視覚的な問題解決能力が高いです。

3. 動画コンテンツの分析

長時間の動画を要約したり、特定のシーンを検索したりできます。VideoMMEベンチマークでも83.5点を記録するなど、動画理解能力も優秀です。

4. プログラミング支援

LiveCodeBench v6で55.8点を記録。コード生成やデバッグにも活用できます。

5. 多言語翻訳・学習

201言語対応を活かして、翻訳や外国語学習のアシスタントとしても使えます。

注意点

まとめ

Qwen3.5-4Bは「軽量なのに何でもできる」を実現した画期的なマルチモーダルAIです。

おすすめしたい人:

• テキストだけでなく画像・動画も処理したい人
• ローカルでAIを使いたい人
• 長文処理が必要な人
• コストを抑えたい人

無料で始められるので、まずはHugging FaceやAPIで試してみてはいかがでしょうか？

—

関連リンク

• Qwen3.5公式ブログ
• Hugging Face – Qwen3.5-4B
• Qwen-Agent

—

関連記事

• Qwen3-4B軽量モデル解説
• DeepSeek V4 vs Qwen3.5 – 中国AI覇権戦争
• Claude Opus 4.5徹底解説

—

*最終更新: 2026-03-03*