base_model: Qwen/Qwen3-0.6B language:

• en library_name: transformers license_link: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-0.6B/blob/main/LICENSE license: apache-2.0 tags:
• qwen3
• qwen
• unsloth
• transformers

Qwen3の全バージョン（GGUF、4ビット、16ビット形式を含む）はこちらのコレクションをご覧ください。

Qwen3を正しく実行する方法 - ガイドを読む。

Unsloth Dynamic 2.0は優れた精度を達成し、他の主要な量子化手法を凌駕します。

✨ UnslothでQwen3を実行＆ファインチューニング！

• GoogleのColabノートブックを使ってQwen3（14B）を無料でファインチューニング！
• Qwen3サポートに関するブログを読む：unsloth.ai/blog/qwen3
• その他のノートブックはドキュメントで確認。
• ファインチューニングしたモデルをOllama、llama.cpp、HFにエクスポート。

思考モードと非思考モードの切り替え

llama.cpp、Ollama、Open WebUIなどを使用している場合、ユーザープロンプトやシステムメッセージに/thinkと/no_thinkを追加することで、モデルの思考モードをターンごとに切り替えることができます。モデルはマルチターン会話で最新の指示に従います。

以下はマルチターン会話の例です：

> Who are you /no_think

<think>

</think>

私はQwenです、Alibaba Cloudが開発した大規模言語モデルです。[...]

> How many 'r's are in 'strawberries'? /think

<think>
わかりました、見てみましょう。ユーザーは「strawberries」という単語に「r」が何回出現するかを尋ねています。[...]
</think>

「strawberries」という単語には「r」が3回含まれています。[...]

Qwen3-0.6B

Qwen3の特徴

Qwen3はQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、高密度モデルとMixture-of-Experts（MoE）モデルの包括的なスイートを提供します。大規模なトレーニングに基づいて構築されたQwen3は、推論、指示追従、エージェント機能、多言語サポートにおいて画期的な進歩をもたらし、以下の主要な特徴を持っています：

• 単一モデル内で思考モード（複雑な論理的推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）のシームレスな切り替えを独自にサポートし、さまざまなシナリオで最適なパフォーマンスを確保。
• 推論能力の大幅な強化、数学、コード生成、常識的論理推論において、以前のQwQ（思考モード）とQwen2.5指示モデル（非思考モード）を凌駕。
• 優れた人間の嗜好への適合、創造的な文章作成、ロールプレイ、マルチターン対話、指示追従において卓越し、より自然で魅力的な会話体験を提供。
• エージェント機能に精通、思考モードと非思考モードの両方で外部ツールとの正確な統合を可能にし、複雑なエージェントベースのタスクにおいてオープンソースモデルの中でリーディングパフォーマンスを達成。
• 100以上の言語と方言をサポート、多言語指示追従と翻訳の強力な能力を持つ。

モデル概要

Qwen3-0.6Bには以下の特徴があります：

• タイプ：因果言語モデル
• トレーニング段階：事前トレーニング＆事後トレーニング
• パラメータ数：0.6B
• パラメータ数（非埋め込み）：0.44B
• レイヤー数：28
• アテンションヘッド数（GQA）：Q用16、KV用8
• コンテキスト長：32,768

詳細については、ベンチマーク評価、ハードウェア要件、推論パフォーマンスなど、ブログ、GitHub、ドキュメントを参照してください。

クイックスタート

Qwen3のコードは最新のHugging Face transformersに含まれており、transformersの最新バージョンを使用することをお勧めします。

transformers<4.51.0を使用すると、次のエラーが発生します：

KeyError: 'qwen3'

以下は、与えられた入力に基づいてモデルがコンテンツを生成する方法を示すコードスニペットです。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-0.6B"

# トークナイザーとモデルをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

# モデル入力を準備
prompt = "大規模言語モデルについて簡単に紹介してください。"
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True # 思考モードと非思考モードを切り替え。デフォルトはTrue。
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# テキスト補完を実行
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32768
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() 

# 思考コンテンツを解析
try:
    # 151668（</think>）を逆方向から検索
    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)
except ValueError:
    index = 0

thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")
content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")

print("思考コンテンツ:", thinking_content)
print("コンテンツ:", content)

デプロイには、vllm>=0.8.5またはsglang>=0.4.5.post2を使用してOpenAI互換のAPIエンドポイントを作成できます：

• vLLM:

  vllm serve Qwen/Qwen3-0.6B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1
  

• SGLang:

  python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-0.6B --reasoning-parser deepseek-r1
  

思考モードと非思考モードの切り替え

[!TIP] enable_thinkingスイッチは、vLLMとSGLangで作成されたAPIでも利用可能です。 詳細についてはドキュメントを参照してください。

enable_thinking=True

デフォルトでは、Qwen3は思考機能が有効になっており、QwQ-32Bと同様です。これは、モデルが生成する応答の品質を向上させるために推論能力を使用することを意味します。例えば、tokenizer.apply_chat_templateでenable_thinking=Trueを明示的に設定するか、デフォルト値のままにすると、モデルは思考モードになります。

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True  # enable_thinkingのデフォルト値はTrue
)

このモードでは、モデルは<think>...</think>ブロックで囲まれた思考コンテンツを生成し、その後に最終的な応答が続きます。

[!NOTE] 思考モードでは、Temperature=0.6、TopP=0.95、TopK=20、MinP=0（generation_config.jsonのデフォルト設定）を使用します。貪欲デコーディングを使用しないでください、性能低下や無限の繰り返しを引き起こす可能性があります。詳細なガイダンスについては、ベストプラクティスセクションを参照してください。

enable_thinking=False

モデルの思考動作を厳密に無効にするハードスイッチを提供し、以前のQwen2.5-Instructモデルと同様の機能に合わせます。このモードは、思考を無効にすることが効率向上に不可欠なシナリオで特に有用です。

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=False  # enable_thinking=Falseを設定すると思考モードが無効になります
)

このモードでは、モデルは思考コンテンツを生成せず、<think>...</think>ブロックを含みません。

[!NOTE] 非思考モードでは、Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20、MinP=0を使用することをお勧めします。詳細なガイダンスについては、ベストプラクティスセクションを参照してください。

高度な使用法：ユーザー入力による思考モードと非思考モードの切り替え

enable_thinking=Trueの場合、ユーザーがモデルの動作を動的に制御できるソフトスイッチメカニズムを提供します。具体的には、ユーザープロンプトやシステムメッセージに/thinkと/no_thinkを追加することで、モデルの思考モードをターンごとに切り替えることができます。モデルはマルチターン会話で最新の指示に従います。

以下はマルチターン会話の例です：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

class QwenChatbot:
    def __init__(self, model_name="Qwen/Qwen3-0.6B"):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
        self.history = []

    def generate_response(self, user_input):
        messages = self.history + [{"role": "user", "content": user_input}]

        text = self.tokenizer.apply_chat_template(
            messages,
            tokenize=False,
            add_generation_prompt=True
        )

        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt")
        response_ids = self.model.generate(**inputs, max_new_tokens=32768)[0][len(inputs.input_ids[0]):].tolist()
        response = self.tokenizer.decode(response_ids, skip_special_tokens=True)

        # 履歴を更新
        self.history.append({"role": "user", "content": user_input})
        self.history.append({"role": "assistant", "content": response})

        return response

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    chatbot = QwenChatbot()

    # 最初の入力（/thinkまたは/no_thinkタグなし、デフォルトで思考モードが有効）
    user_input_1 = "strawberriesに'r'はいくつありますか？"
    print(f"ユーザー: {user_input_1}")
    response_1 = chatbot.generate_response(user_input_1)
    print(f"ボット: {response_1}")
    print("----------------------")

    # /no_think付きの2番目の入力
    user_input_2 = "では、blueberriesに'r'はいくつありますか？ /no_think"
    print(f"ユーザー: {user_input_2}")
    response_2 = chatbot.generate_response(user_input_2)
    print(f"ボット: {response_2}") 
    print("----------------------")

    # /think付きの3番目の入力
    user_input_3 = "本当ですか？ /think"
    print(f"ユーザー: {user_input_3}")
    response_3 = chatbot.generate_response(user_input_3)
    print(f"ボット: {response_3}")

注 API互換性のため、enable_thinking=Trueの場合、ユーザーが/thinkまたは/no_thinkを使用しているかどうかに関係なく、モデルは常に<think>...</think>で囲まれたブロックを出力します。ただし、思考が無効になっている場合、このブロック内のコンテンツは空になることがあります。 enable_thinking=Falseの場合、ソフトスイッチは有効ではありません。ユーザーが入力した/thinkまたは/no_thinkタグに関係なく、モデルは思考コンテンツを生成せず、<think>...</think>ブロックを含みません。

エージェント的使用

Qwen3はツール呼び出し機能に優れています。Qwen-Agentを使用して、Qwen3のエージェント機能を最大限に活用することをお勧めします。Qwen-Agentは内部でツール呼び出しテンプレートとツール呼び出しパーサーをカプセル化しており、コーディングの複雑さを大幅に軽減します。

利用可能なツールを定義するには、MCP設定ファイルを使用するか、Qwen-Agentの統合ツールを使用するか、自分で他のツールを統合できます。

from qwen_agent.agents import Assistant

# LLMを定義
llm_cfg = {
    'model': 'Qwen3-0.6B',

    # Alibaba Model Studioが提供するエンドポイントを使用：
    # 'model_type': 'qwen_dashscope',
    # 'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),

    # OpenAI API互換のカスタムエンドポイントを使用：
    'model_server': 'http://localhost:8000/v1',  # api_base
    'api_key': 'EMPTY',

    # その他のパラメータ：
    # 'generate_cfg': {
    #         # 追加：応答コンテンツが`<think>これは思考です</think>これは答えです`の場合；
    #         # 追加しない：応答がreasoning_contentとcontentで分離されている場合。
    #         'thought_in_content': True,
    #     },
}

# ツールを定義
tools = [
    {'mcpServers': {  # MCP設定ファイルを指定可能
            'time': {
                'command': 'uvx',
                'args': ['mcp-server-time', '--local-timezone=Asia/Shanghai']
            },
            "fetch": {
                "command": "uvx",
                "args": ["mcp-server-fetch"]
            }
        }
    },
  'code_interpreter',  # 組み込みツール
]

# エージェントを定義
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)

# ストリーミング生成
messages = [{'role': 'user', 'content': 'https://qwenlm.github.io/blog/ Qwenの最新動向を紹介してください'}]
for responses in bot.run(messages=messages):
    pass
print(responses)

ベストプラクティス

最適なパフォーマンスを達成するために、以下の設定を推奨します：

1. サンプリングパラメータ：

   • 思考モード（enable_thinking=True）では、Temperature=0.6、TopP=0.95、TopK=20、MinP=0を使用します。貪欲デコーディングを使用しないでください、性能低下や無限の繰り返しを引き起こす可能性があります。
   • 非思考モード（enable_thinking=False）では、Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20、MinP=0を使用することをお勧めします。
   • サポートされているフレームワークでは、presence_penaltyパラメータを0から2の間で調整して無限の繰り返しを減らすことができます。ただし、高い値を使用すると、言語の混合やモデル性能のわずかな低下が発生する場合があります。

2. 十分な出力長：ほとんどのクエリに対して32,768トークンの出力長を使用することを推奨します。数学やプログラミングコンテストのような非常に複雑な問題のベンチマークでは、最大出力長を38,912トークンに設定することをお勧めします。これにより、モデルが詳細で包括的な応答を生成するための十分なスペースが提供され、全体的なパフォーマンスが向上します。

3. 出力形式の標準化：ベンチマーク時にモデルの出力を標準化するためにプロンプトを使用することをお勧めします。

   • 数学問題：プロンプトに「段階的に推論し、最終的な答えを\boxed{}内に記入してください。」を含めます。
   • 多肢選択問題：応答を標準化するために、プロンプトに次のJSON構造を追加します：「選択肢をanswerフィールドに選択文字のみで表示してください、例："answer": "C"。」

4. 履歴に思考コンテンツを含めない：マルチターン会話では、履歴のモデル出力には最終的な出力部分のみを含め、思考コンテンツを含める必要はありません。これはJinja2の提供されたチャットテンプレートで実装されています。ただし、Jinja2チャットテンプレートを直接使用しないフレームワークでは、開発者がベストプラクティスに従うことを確認する必要があります。

引用

私たちの仕事が役に立った場合は、ぜひ引用してください。

@misc{qwen3,
    title  = {Qwen3},
    url    = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/},
    author = {Qwen Team},
    month  = {April},
    year   = {2025}
}