Qwenのすべてのツール（21件）
- NInferNInferは単一のRTX 5090上の指定Qwenチェックポイント向けApache-2.0のC++/CUDA推論エンジンで、OpenAIおよびAnthropic互換のローカルAPIを提供する。
- QoderAlibaba の AI IDE。継続月額は Lite $10、Pro $20、Pro+ $60、Ultra $200。従量は Auto クレジット。
- Qwen CodeAlibabaのオープンCLI。再確認：Apache-2.0、27,100スター。ModelStudio Coding Plan / Token Plan / API。Qwen OAuthは2026-04-15終了。
- DFlash 2Inco AI の Apache 2.0 ブロック拡散ドラフトモデル。推測デコード用。2026-08-18 に Qwen3.8-27B と Muse Glimmer 向けを公開。
- KAT-Coder V2.5Kwaipilot のオープンウェイト・エージェント型コーディングモデル。35B MoE/活性 3B、Qwen3.6 ベース、Apache 2.0、262K コンテキスト、PinchBench ツール使用で首位。
- Qwen-Drive-1.0-4BQwen-Drive-1.0-4B は 3D 知覚、VQA、運動計画をまとめる Alibaba の Apache-2.0 運転 VLM。
- Qwen-VL以前のアリババ Qwen-VL スナップショット。再確認：生きた旗艦は Qwen3.8。2026年のLVLM既定ではない。
- Qwen2.5 72B Instruct前世代のQwen2.5 72B Instructスナップショット。再確認：現行旗艦はQwen3.8。2026年の最新系列ではない。
- Qwen2.5-72B前世代のQwen高密度LLM。再確認：現行旗艦はすでにQwen3.8。2026年のLlama-3-405B王座ではない。
- Qwen2.5 Coder 32B Instruct前世代のQwen2.5-Coder 32B Instructスナップショット。再確認：現行はQwen3.8 Coder。最新系列ではない。
- Qwen2.5-Coder-32B前世代のQwenコードスナップショット。再確認：現行コーディング経路はQwen3.8 Coder。85% HumanEvalの国勢調査ではない。
- Qwen2-VL 72B Instruct以前の Qwen2-VL 72B Instruct スナップショット。再確認：生きた経路は Qwen3.8。2024年のVLクラウンではない。
- Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba のフラッグシップ 2.4T MoE モデル。活性化パラメータ 95B、1M トークンのコンテキスト、ネイティブな多モーダル入力、トップクラスのエージェント性能を備えた史上最大の Qwen。
- Qwen3.8-27BAlibaba のオープンウェイト 27B デンスモデル。Qwen3.8-Max のコンパニオンとして Apache 2.0 で公開。画像・テキストのマルチモーダル入力に対応し、ローカル運用と小規模バッチ推論向け。
- Qwen3.8-Flash-NextAlibaba（通義千問）による Qwen4 アーキテクチャの先行公開：125B のマルチモーダル MoE、トークンごと 6B のみ活性化、51B の N-gram 語彙、ネイティブ 262K コンテキスト、入力 $0.16/百万トークン。
- Qwen3.8-MaxAlibabaの2.4Tパラメータのオープンウェイト最上位モデル：95BアクティブのMoE、テキスト/画像/動画入力、1Mコンテキスト、$2/$6（100万トークン）。
- Qwen3-VL-Embedding以前の Qwen3-VL 埋め込みスナップショット。再確認：Hugging Face には 2B / 8B が今も掲載。旧の最新マルチモーダル王冠は捨てる。
- Qwen3-VL-Reranker以前の Qwen3-VL リランクスナップショット。再確認：Hugging Face には 2B / 8B が今も掲載。旧の最先端マルチモーダル王冠は捨てる。
- QwQ-32B-Preview以前の QwQ-32B-Preview スナップショット。再確認：leftover 2024年11月推論器。旧 o1-preview / DeepSeek-R1 / 24GB センサスは捨てる。
- Swift-Qwen3.8-27BSwift-Qwen3.8-27B は UkisAI による Qwen3.8-27B の推論効率化ファインチューンで、思考トークンを約 58% 減らし、得点損失は 1% 未満です。
- WeMM-EmbeddingTencent WeChat Visionチームの汎用マルチモーダル埋め込みモデル群（2B/4B/9B）、Qwen3.5ベース。テキスト・画像・動画・視覚ドキュメントをL2正規化空間に統合。Apache 2.0。
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Qwen にタグ付けされた項目 (21 個)
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