Alibaba(Qwen)のオープンモデルまとめ:公開モデル一覧・ライセンス・記事
Alibaba(Qwen)について
Qwen は、Alibaba Cloud が開発している大規模言語モデルのファミリーです。Hugging Face の Qwen の組織は自らを「Alibaba Cloud が作る大規模言語モデルのファミリーの組織」と紹介しており、言語モデル(LLM)・マルチモーダルモデル(LMM)などを継続的に公開しています。画像生成モデル Qwen-Image-2.1 のライセンスでは、権利者を Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd.(通義実験室)としています。
ローカルLLMの世界では、Qwen は最も多くの派生モデルの土台になっている公開元の1つです。当サイトの記事でも、Qwen が公開したモデルを元にした第三者のファインチューン・量子化版が、Qwen 自身のモデルの記事より多く並んでいます(下の表)。
何を公開しているのか
最近のモデルの一覧(公開日・用途・ライセンス・パラメータ数)は、下の「Hugging Face で公開しているモデル」の表にコードが毎日取得して載せています。ここでは主な特徴をまとめます。
- 0.8B から 2.4T まで、大きさの幅が非常に広いのが特徴です。Qwen3.5 は8つの大きさを一度に出しており、ノートPCで動く小型モデルから、データセンター向けの MoE までを同じ世代でそろえています。
- Qwen3.8 で初めて「Max 級」のモデルを公開しました。 モデルカードは、Qwen3.8-2.4T-A95B を「Qwen-Max クラスのモデルを初めてオープンに公開したもの」と位置づけています。
- Qwen3.8-Flash-Next は、次の世代(Qwen4)の構造の試作版だとモデルカードが明記しています。線形アテンションと新しい疎なアテンション(QSA)の組み合わせ、N-gram 埋め込みなどを試しています。
- 動画生成の研究(ali-vilab): このページでは、組織カードで「Alibaba TongYi Vision Intelligence Lab」と明記している ali-vilab の組織も合わせて扱います。動画の生成・編集を1つにまとめた VACE(2025年4月、Wan2.1・LTX-Video 向け)や、初期の文字から動画を作るモデルを公開しています。
- 各系統の性能・構造の詳細は、下の「シリーズ別」の表から系統ページを見てください。
ライセンスはモデルごとに違う
「Qwen だから Apache-2.0」とは限りません。 2026年のモデルでは、少なくとも4種類のライセンスが使い分けられています。
- Apache-2.0(Qwen3.5・Qwen3.6・Qwen3.8-27B など): 商用利用を含めて広く使えます。
- Qwen3.8-Max License(Qwen3.8-2.4T-A95B): 無償で商用利用もできますが、2つの条件があります。月間アクティブユーザーが1億人を超える、または月の売上が2,000万ドルを超える製品に使う場合は、モデル名を画面に目立つように表示する必要があります。また、Model as a Service(API などでモデルを提供する事業)や AI 作業アシスタント(コーディング・オフィス作業向けの AI 製品)の事業で、直近12か月の売上が5,000万ドルを超える場合は、商用利用の前に別途ライセンスが必要です(外部に提供しない社内利用は除く)。
- Qwen Community License 1.0(Qwen3.8-Flash-Next): Qwen3.8-Max License とほぼ同じ文面ですが、Model as a Service・AI 作業アシスタントの事業での商用利用は、売上の大きさに関係なく別途ライセンスが必要です。
- Qwen Research License(Qwen-Image-2.1): 研究・評価目的(非商用)だけに許可されています。商用利用には別途ライセンスが必要です。
個人が手元で動かして試す分には、どのライセンスでも使えます。一方で、作った画像を商用に使う、API として提供するといった使い方では、ライセンスによって扱いが大きく変わります。上の要約は法的な助言ではありません。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。
手元で動かすときのポイント
- 公式の量子化版は FP8 と GPTQ-Int4 が中心です。 Qwen3.5・Qwen3.6・Qwen3.8-27B には、Qwen 自身が FP8 版や GPTQ-Int4 版を出しています。vLLM・SGLang など GPU 向けのサーバーで使う形式です。
- 最近の系統では、GGUF は第三者が作っています。 Qwen の組織で確認できる公式の GGUF は、2026年2月の Qwen3-Coder-Next-GGUF が最後で、Qwen3.5 以降の系統には見当たりません(2026-09-26 時点)。llama.cpp・Ollama・LM Studio で使う場合は、unsloth・bartowski などの量子化担当が変換したものを使うことになります。
- 派生モデルは、公式のモデルとは別物です。 Qwen のモデルを元にしたファインチューン・検閲解除版・三値化版などは、重みもライセンスの付け方も元のモデルと違うことがあります。下の「第三者の派生モデルの記事」は、公式モデルの記事と分けて並べています。
出典: Qwen の組織カード・ali-vilab の組織カード、Qwen/Qwen3.8-27B・Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B・Qwen/Qwen3.8-Flash-Next・Qwen/Qwen-Image-2.1 のモデルカードとライセンス原文、Hugging Face 上の Qwen の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-26 時点)。
当サイトの記録とデータ
当サイトはAlibaba(Qwen)自身のモデルの記事を2本、それを元に第三者が作ったファインチューン・量子化版の記事を12本、公式ブログの記事を0本公開しています。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。
基本情報
Hugging Face で公開しているモデル
公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 480件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。
Qwen (公開モデル468件)
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| 公開日 | モデル | 用途 | パラメータ数 | ライセンス | 同じモデルの公式の別版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-09-20 | Qwen/Qwen-Image-2.1-PE-I2I | — | 9.4B | qwen-research |
— |
| 2026-09-20 | Qwen/Qwen-Image-2.1-PE-T2I | 画像生成・編集 | 9.4B | qwen-research |
— |
| 2026-09-14 | Qwen/Qwen-Image-2.1 | 画像生成・編集 | 7.1B | qwen-research |
— |
| 2026-08-27 | Qwen/Qwen-Drive-1.0-4B | VLM・マルチモーダル | 4.5B | apache-2.0 |
— |
| 2026-08-24 | Qwen/Qwen3.8-Flash-Next | VLM・マルチモーダル | 180.0B | qwen-community-1.0 |
FP8 |
| 2026-08-08 | Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B | テキスト生成 | 2446.2B | qwen3.8-max |
FP8 |
| 2026-08-05 | Qwen/Qwen3.8-27B | VLM・マルチモーダル | 27.8B | apache-2.0 |
FP8 |
| 2026-06-22 | Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B | テキスト生成 | 34.7B | apache-2.0 |
— |
| 2026-05-21 | Qwen/Qwen-Image-Bench | VLM・マルチモーダル | 27.4B | apache-2.0 |
— |
| 2026-04-21 | Qwen/Qwen3.6-27B | VLM・マルチモーダル | 27.8B | apache-2.0 |
FP8 |
| 2026-04-15 | Qwen/Qwen3.6-35B-A3B | VLM・マルチモーダル | 36.0B | apache-2.0 |
FP8 |
| 2026-03-01 | Qwen/Qwen3.5-0.8B | VLM・マルチモーダル | 873M | apache-2.0 |
Base |
| 2026-03-01 | Qwen/Qwen3.5-2B | VLM・マルチモーダル | 2.3B | apache-2.0 |
Base |
| 2026-02-27 | Qwen/Qwen3.5-4B | VLM・マルチモーダル | 4.7B | apache-2.0 |
Base |
| 2026-02-27 | Qwen/Qwen3.5-9B | VLM・マルチモーダル | 9.7B | apache-2.0 |
Base |
ali-vilab (公開モデル12件)
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| 公開日 | モデル | 用途 | パラメータ数 | ライセンス | 同じモデルの公式の別版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2025-12-06 | ali-vilab/Unison | — | — | apache-2.0 |
— |
| 2025-04-01 | ali-vilab/VACE-Annotators | — | — | apache-2.0 |
— |
| 2025-04-01 | ali-vilab/VACE-LTX-Video-0.9 | — | — | apache-2.0 |
— |
| 2025-04-01 | ali-vilab/VACE-Wan2.1-1.3B-Preview | 動画生成 | 2.2B | apache-2.0 |
— |
| 2023-12-15 | ali-vilab/i2vgen-xl | 動画生成 | 1.4B | mit |
— |
| 2023-03-22 | ali-vilab/text-to-video-ms-1.7b-legacy | 動画生成 | 1.4B | cc-by-nc-4.0 |
— |
| 2023-03-22 | ali-vilab/text-to-video-ms-1.7b | 動画生成 | 1.4B | cc-by-nc-4.0 |
— |
| 2023-03-19 | ali-vilab/modelscope-damo-text-to-video-synthesis | 動画生成 | — | cc-by-nc-4.0 |
— |
Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-27(JST)。
公式モデルのライセンス(記事に記録した値)
| ライセンス | 商用利用 | モデル |
|---|---|---|
apache-2.0 |
商用利用可 | Qwen/Qwen3.8-27B |
other |
当サイトの対応表に無い | Qwen/Qwen-Image-2.1-PE-I2I |
同じ公開元でも、モデルごとにライセンスが違うことがあります。法的な助言ではありません。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。
シリーズ別
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| シリーズ | 公式モデルの記事 | 派生モデルの記事 | 最小のVRAM階層 | 最新の記事 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 | 1 | 5 | 8GB | 2026-09-26 |
| Qwen-Image-2.1 | 1 | 2 | — | 2026-09-23 |
| Qwen3.5 | 0 | 3 | — | 2026-09-26 |
| Qwen2.5 | 0 | 1 | — | 2026-09-17 |
| Qwen3 | 0 | 1 | — | 2026-09-14 |
公式モデルの記事
| 公開日 | モデル | 種類 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-26 | Qwen/Qwen3.8-27B | 新モデル | 「Qwen3.8-27B」マルチモーダル視覚言語モデル:必要VRAM 8GB〜・GGUF版あり |
| 2026-09-20 | Qwen/Qwen-Image-2.1-PE-I2I | 画像・動画・音声 | 画像生成・編集モデル「Qwen-Image-2.1」公開、透過処理や高度なマルチ画像編集に対応 |
第三者の派生モデルの記事
| 公開日 | モデル | 元のモデル | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-26 | togethercomputer/Tev1-0.8B-experimental | Qwen/Qwen3.5-0.8B-Base | 「Tev1-0.8B-experimental」構造化データの選択肢選定に特化した意思決定モデル:必要VRAM 4GB〜 |
| 2026-09-24 | togethercomputer/Tev1-4B-experimental | Qwen/Qwen3.5-4B-Base | 「Tev1-4B-experimental」構造化データの意思決定に特化した4Bモデル:必要VRAM 4GB〜 |
| 2026-09-23 | Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo | Qwen/Qwen-Image-2.1 | 「Qwen-Image-2.1-viggle-turbo」4ステップの高速画像生成・編集モデル:必要VRAM 48GB〜 |
| 2026-09-22 | ggml-org/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-GGUF | Qwen/Qwen3.5-9B-Base | 「MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-GGUF」VLMモデル:必要VRAM 12GB〜 |
| 2026-09-21 | abenzerps/Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF | Qwen/Qwen-Image-2.1 | 「Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF」画像生成モデル:必要VRAM 16GB〜 |
| 2026-09-18 | prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf | Qwen/Qwen3.8-27B | 「Ternary-Bonsai-2-27B-gguf」テキスト生成モデル:必要VRAM 8GB〜 |
| 2026-09-17 | harshatheg/Qwen-2.5-1B-RLCD | Qwen/Qwen2.5-1.5B | 「Qwen-2.5-1B-RLCD」並列制約付きデコーディングのテキスト生成モデル:必要VRAM 4GB〜 |
| 2026-09-15 | bartowski/vectionlabs_Salience-27B-R6-GGUF | Qwen/Qwen3.8-27B | 「vectionlabs_Salience-27B-R6-GGUF」VLMモデル:必要VRAM 12GB〜 |
| 2026-09-14 | tencent/Simple-Attention-Sparsification | Qwen/Qwen3-4B-Base | 「Simple-Attention-Sparsification」テキスト生成モデル:必要VRAM 12GB〜 |
| 2026-09-13 | DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored-NM-DAU-NEO-MTP-GGUF | Qwen/Qwen3.8-27B | Qwen3.8-27BカスタムGGUFモデル「TWIN-TURBO」公開、思考トークンを削減 |
| 2026-09-12 | agentionai/Signal-3.8-27B-GGUF | Qwen/Qwen3.8-27B | 「Signal-3.8-27B-GGUF」トークン効率を最適化したGGUFモデル:必要VRAM 16GB〜 |
| 2026-09-06 | Jackrong/Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF | Qwen/Qwen3.8-27B | 「Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF」エージェント向け軽量化モデル:必要VRAM 16GB〜 |
最終更新 2026-09-27(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。