「Qwen」のコラム

Qwen-Image-2.1は、画像生成7Bと画像編集を1モデルに統合したAlibaba製オープンウェイトモデルで、2026年9月20日に公開された。透過PNG出力・10枚参照編集・領域指定編集に対応する。VRAM要件は公式未公開で目安十数GB、ライセンスは非商用研究限定という制約に注意しておきたい。

Qwen3.8-Omni-Flashは2026年9月18日にAlibabaが発表したomni-modalモデルである。総コンテキストは100万トークン、入力料金は100万トークンあたり0.15ドルから、重みは非公開でローカル実行はできない。出力はテキストのみで、音声・動画生成には外部ツールとの連携が必要になる。

2026年9月時点、PerplexityがMac版Computerに追加した「Hybrid Compute」は、タスクをクラウドで開始し、機微な情報が絡む手順だけをApple Silicon上のローカルモデル（PPLX Qwen 3.8 27B）に切り替える仕組みだ。判定の仕組みと動作要件、既存手法との違いを一次情報ベースで整理する。

**Software Mansion 提供の [React Native ExecuTorch](https://docs.swmansion.com/react-native-executorch/) が `useLLM` フックを公開**、React Native アプリに **オンデバイス LLM をネイティブに統合**。**対応モデル**: Qwen (2.5 / 3 / 3.5)・Llama 3.2・Hammer 2.1・Phi 4 Mini・SmolLM 2・LFM2.5（ビジョン対応）・**[Gemma 4](../columns/gemma-4-technical-report-2026-07)（ビジョン + オーディオ対応）** の量子化版。**2 つの動作モード**: **Functional/Stateless**（`generate()` メソッドと `response` プロパティで conversation history を自前管理、tool calling とチャット設定は無効）と **Managed/Stateful**（`sendMessage()` でフックが自動的に conversation state 保持・tool call parse・callback 実行）。**キー機能**: token batching（トークンをバッチ化して re-render 削減）、tool calling（tool schema 定義でモデルが外部関数を invoke、自動 parse + callback 実行）、vision-language / audio マルチモーダル入力、生成コントロール（temperature / top-p / repetition penalty / mid-stream 中断）、**JSONSchema または Zod による構造化出力**。**用途**: サーバー依存のないオンデバイスチャットボット、プライバシー重視の会話 UI、カレンダー / フラッシュライト等のアプリ内 function calling、画像解析 / 音声書き起こし。**位置付け**: [Gemma 4 の encoder-free 12B](../columns/gemma-4-technical-report-2026-07) と [Qwen 3.6-35B](../columns/qwen36-35b-a3b-uncensored-abliterated-2026-07) のような最新 open-weight LLM が **iOS / Android アプリでネイティブに動く時代の入り口** を実装レベルで示す React Native 界隈の重要成果。

Gemma 4（E2B / E4B / 26B MoE / 31B Dense）の性能を、同じくオープンウェイトの Llama 4 / Qwen 3.5 / Mistral / DeepSeek と公開ベンチマーク（MMLU-Pro / GPQA / HumanEval / MATH-500 / MT-Bench）で比較。さらに推論速度（tok/s）、メモリ効率（VRAM あたりの精度）、コスト効率（1M トークンあたりの円換算）、日本語性能、function calling 対応、Apache 2.0 / MIT / 商用利用条件まで2026年5月時点の最新情報で整理しました。社内 LLM・エッジ AI・コーディングアシスタント・RAG 用途別の推奨選定マトリクス付き。