base_model: Qwen/Qwen3-32B language:

• en library_name: transformers license_link: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-32B/blob/main/LICENSE license: apache-2.0 tags:
• qwen3
• qwen
• unsloth
• transformers

[!NOTE] YaRNにより128Kコンテキスト長を有効化。

GGUF、4ビット＆16ビット形式を含むQwen3の全バージョンは当社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。

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Qwen3-32B

Qwen3の特徴

Qwen3はQwenシリーズの最新世代大規模言語モデルで、高密度モデルとMixture-of-Experts（MoE）モデルの包括的なセットを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現し、以下の主要な特徴を備えています：

• 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、様々なシナリオで最適なパフォーマンスを保証。
• 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従来のQwQ（思考モード）とQwen2.5 instructモデル（非思考モード）を凌駕。
• 優れた人間の嗜好への適合性、創造的執筆、ロールプレイ、多段階対話、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。
• エージェント能力に精通、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ドする性能を達成。
• 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備える。

モデル概要

Qwen3-32Bの特徴：

• タイプ: 因果的言語モデル
• トレーニング段階: 事前学習＆事後学習
• パラメータ数: 32.8B
• 非埋め込みパラメータ数: 31.2B
• レイヤー数: 64
• アテンションヘッド数（GQA）: Q用64、KV用8
• コンテキスト長: ネイティブで32,768、YaRNで131,072トークン。

詳細なベンチマーク評価、ハードウェア要件、推論性能については、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推奨します。

transformers<4.51.0を使用すると以下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/Qwen3-32B"

# 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/Qwen3-32B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1
  

• SGLang:

  python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-32B --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で作成したAPIでも利用可能。 詳細はドキュメントを参照。

enable_thinking=True

デフォルトでは、Qwen3は思考能力が有効になっており、QwQ-32Bと同様です。これはモデルが推論能力を使用して生成応答の品質を向上させ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）を使用してください。貪欲デコーディングは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。詳細なガイダンスはベストプラクティスセクションを参照。

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、従来のQwen2.5-Instructモデルと機能を揃えます。このモードは、効率向上のために思考を無効にすることが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で思考モードを無効化
)

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>ブロックも含まれません。

[!NOTE] 非思考モードでは、Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20、MinP=0を使用することを推奨します。詳細なガイダンスはベストプラクティスセクションを参照。

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時に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、ターンごとにモデルの思考モードを切り替えられます。モデルは多段階会話で最新の指示に従います。

以下は多段階会話の例です：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

class QwenChatbot:
    def __init__(self, model_name="Qwen/Qwen3-32B"):
        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時、ユーザーが/thinkまたは/no_thinkを使用しているかどうかに関わらず、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時、ソフトスイッチは無効です。ユーザーが入力した/thinkまたは/no_thinkタグに関わらず、モデルは思考コンテンツを生成せず、<think>...</think>ブロックも含まれません。

エージェント的使用

Qwen3はツール呼び出し能力に優れています。Qwen-Agentを使用してQwen3のエージェント能力を最大限に活用することを推奨します。Qwen-Agentは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内部に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': 'Qwen3-32B',

    # 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</think>これは回答`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)

長文処理

Qwen3はネイティブで最大32,768トークンのコンテキスト長をサポートします。入力と出力の合計長がこの制限を大幅に超える会話では、RoPEスケーリング技術を使用して長文を効果的に処理することを推奨します。YaRNメソッドを使用して、最大131,072トークンのコンテキスト長でモデルの性能を検証しました。

YaRNは現在、transformersやllama.cpp（ローカル使用）、vllmやsglang（デプロイ）など、いくつかの推論フレームワークでサポートされています。一般的に、サポートされているフレームワークでYaRNを有効にするには2つのアプローチがあります：

• モデルファイルを変更： config.jsonファイルにrope_scalingフィールドを追加：

  {
      ...,
      "rope_scaling": {
          "type": "yarn",
          "factor": 4.0,
          "original_max_position_embeddings": 32768
      }
  }
  

  llama.cppでは、変更後にGGUFファイルを再生成する必要があります。

• コマンドライン引数を渡す：

  vllmでは以下を使用：

  vllm serve ... --rope-scaling '{"type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}' --max-model-len 131072  
  

  sglangでは以下を使用：

  python -m sglang.launch_server ... --json-model-override-args '{"rope_scaling":{"type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}}'
  

  llama.cppのllama-serverでは以下を使用：

  llama-server ... --rope-scaling yarn --rope-scale 4 --yarn-orig-ctx 32768
  

[!IMPORTANT] 以下の警告が表示された場合：

'rope_type'='yarn'の`rope_scaling`で認識されないキー: {'original_max_position_embeddings'}

transformers>=4.51.0にアップグレードしてください。

[!NOTE] すべての注目すべきオープンソースフレームワークは静的YaRNを実装しており、入力長に関係なくスケーリング係数が一定であるため、短いテキストでの性能に影響を与える可能性があります。 長いコンテキスト処理が必要な場合にのみrope_scaling設定を追加することを推奨します。 また、必要に応じてfactorを調整することをお勧めします。例えば、アプリケーションの典型的なコンテキスト長が65,536トークンの場合、factorを2.0に設定する方が良いでしょう。

[!NOTE] config.jsonのデフォルトのmax_position_embeddingsは40,960に設定されています。この割り当てには、出力用に32,768トークン、典型的なプロンプト用に8,192トークンが含まれており、短いテキスト処理を含むほとんどのシナリオで十分です。平均コンテキスト長が32,768トークンを超えない場合、このシナリオではYaRNを有効にすることを推奨しません。モデルの性能が低下する可能性があります。

[!TIP] Alibaba Model Studioが提供するエンドポイントはデフォルトで動的YaRNをサポートしており、追加設定は不要です。

ベストプラクティス

最適な性能を達成するために、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。貪欲デコーディングは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を使用することを推奨。
   • 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せます。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推奨します。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確保され、全体的な性能が向上します。

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

   • 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{}内に記述してください。」を含める。
   • 多肢選択問題：応答を標準化するために以下のJSON構造をプロンプトに追加：「"answer"フィールドに選択肢の文字のみを表示してください。例："answer": "C"。」

4. 履歴に思考コンテンツを含めない：多段階会話では、履歴のモデル出力には最終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。Jinja2の提供する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}
}