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Qwen3-32Bは、初期Qwen3リリースで最大の密なモデルです。複雑な論理、数学、コーディング向けの系列の思考モードと、一般的な対話向けの非思考回答を組み合わせます。Qwenは、創作文、役割に基づく対話、複数ターンにわたって指示に従う能力、エージェント型のツール利用も重視しています。モデルはテキストを処理し、テキストを生成します。多言語の指示と翻訳は、初期系列の119の言語と方言への対応の一部です。分析的な説明、コード案、注意深く指定した文章の作成を依頼できます。

この版は、64層に総パラメータ328億を持ちます。密なモデルであり、Qwen3-30B-A3Bのエキスパートを振り分けるアーキテクチャや、後発の別の名前を持つQwen3版とは異なります。ネイティブなコンテキストは32,768トークンです。難度の高い課題は、関連する証拠、要件、期待する結果をまとめて準備してください。技術レビューでは、構成要素の説明、インターフェースの制約、解決する問題を提示し、必要に応じて提示資料だけを使い、仮定、依存関係、選択肢を示す案を求めます。

開発元のチャットテンプレートは、思考を既定で有効にし、設定のenable_thinkingスイッチを提供します。設定で無効化すると、思考内容は完全に出なくなります。思考が有効なら、利用者またはシステム指示内の/thinkと/no_thinkが各ターンのテキストによる制御となり、最新の指示が要求する動作を決めます。テキストによる非思考の要求は空の思考ブロックを残す場合があり、/thinkマーカーは設定で無効化されたテンプレートを上書きできません。所定の制御を適用すれば、初期モデルで、直接的な草稿作成と、長い推論の連鎖が役立つ質問を交互に扱えます。

生成例は、<think>部分を最終回答とは別に解析します。Qwenは、数学の回答を枠で囲む、多肢選択の課題に一つの回答フィールドを使うなど、最終形式を明示することを推奨しています。実務的な分析では、要求する結論と裏付け資料を指定してください。例えば最終的な設計の選択に続き、それが満たす制約と未解決の問題を求められます。開発元の指針に従い、後の対話履歴には過去の思考内容ではなく最終回答を保持します。すべての推論手順を引き継がず、後の質問に必要な結果を残せます。

ツール呼び出しは、両モードで文書化されたモデルプロファイルの一部です。Qwenは、ツール呼び出しテンプレートとパーサーのためにQwen-Agentを推奨し、検索、時刻情報、コードインタープリターを示しています。ツールを明確に定義し、引数の意味を示して、何をもって課題の完了とするかをモデルに伝えてください。実用的なフローでは、選択した情報の取得を求め、実際に返された内容を渡してから、まとめや実装案を求められます。モデルが要求した呼び出しと、アプリケーションによるツール実行は別の段階であり、最終回答は返された証拠を基にする必要があります。

より長い入力には、カードがYaRNによる131,072トークンへの拡張を文書化しています。ネイティブなウィンドウは小さく、静的スケーリングは短い入力の性能に影響し得ます。Qwenは、長いコンテキストが実際に必要な場合に拡張を有効にすることを推奨しています。カードはさらに、プロンプトと出力のための40,960位置の既定割り当てを説明しています。関連する文書を選び、見出し、出典の境界、用語を保持してください。特に一つの文章の要約ではなく、複数の仕様を整理する課題では、推論と最終回答の余地を残します。

公式の推奨は、思考ではtemperature 0.6、top-p 0.95、top-k 20、min-p 0で、非思考では最初の二つをtemperature 0.7とtop-p 0.8に置き換えます。Qwenは思考モードの貪欲デコードを避けるよう助言し、大きな出現ペナルティが言語の混在や品質低下を招く場合を指摘しています。大半の質問では32,768トークンの出力容量を推奨し、特に難度の高い数学やプログラミングの問題では38,912を説明しています。これらの容量は生成のための指針であり、共通する厳密な回答上限ではありません。正確な依頼と定義した最終形式は、読者が必要とする作業にモデルの推論を集中させるのに役立ちます。

", "aboutText": "Qwen3-32Bは、初期Qwen3リリースで最大の密なモデルです。複雑な論理、数学、コーディング向けの系列の思考モードと、一般的な対話向けの非思考回答を組み合わせます。Qwenは、創作文、役割に基づく対話、複数ターンにわたって指示に従う能力、エージェント型のツール利用も重視しています。モデルはテキストを処理し、テキストを生成します。多言語の指示と翻訳は、初期系列の119の言語と方言への対応の一部です。分析的な説明、コード案、注意深く指定した文章の作成を依頼できます。\n\nこの版は、64層に総パラメータ328億を持ちます。密なモデルであり、Qwen3-30B-A3Bのエキスパートを振り分けるアーキテクチャや、後発の別の名前を持つQwen3版とは異なります。ネイティブなコンテキストは32,768トークンです。難度の高い課題は、関連する証拠、要件、期待する結果をまとめて準備してください。技術レビューでは、構成要素の説明、インターフェースの制約、解決する問題を提示し、必要に応じて提示資料だけを使い、仮定、依存関係、選択肢を示す案を求めます。\n\n開発元のチャットテンプレートは、思考を既定で有効にし、設定のenable_thinkingスイッチを提供します。設定で無効化すると、思考内容は完全に出なくなります。思考が有効なら、利用者またはシステム指示内の/thinkと/no_thinkが各ターンのテキストによる制御となり、最新の指示が要求する動作を決めます。テキストによる非思考の要求は空の思考ブロックを残す場合があり、/thinkマーカーは設定で無効化されたテンプレートを上書きできません。所定の制御を適用すれば、初期モデルで、直接的な草稿作成と、長い推論の連鎖が役立つ質問を交互に扱えます。\n\n生成例は、部分を最終回答とは別に解析します。Qwenは、数学の回答を枠で囲む、多肢選択の課題に一つの回答フィールドを使うなど、最終形式を明示することを推奨しています。実務的な分析では、要求する結論と裏付け資料を指定してください。例えば最終的な設計の選択に続き、それが満たす制約と未解決の問題を求められます。開発元の指針に従い、後の対話履歴には過去の思考内容ではなく最終回答を保持します。すべての推論手順を引き継がず、後の質問に必要な結果を残せます。\n\nツール呼び出しは、両モードで文書化されたモデルプロファイルの一部です。Qwenは、ツール呼び出しテンプレートとパーサーのためにQwen-Agentを推奨し、検索、時刻情報、コードインタープリターを示しています。ツールを明確に定義し、引数の意味を示して、何をもって課題の完了とするかをモデルに伝えてください。実用的なフローでは、選択した情報の取得を求め、実際に返された内容を渡してから、まとめや実装案を求められます。モデルが要求した呼び出しと、アプリケーションによるツール実行は別の段階であり、最終回答は返された証拠を基にする必要があります。\n\nより長い入力には、カードがYaRNによる131,072トークンへの拡張を文書化しています。ネイティブなウィンドウは小さく、静的スケーリングは短い入力の性能に影響し得ます。Qwenは、長いコンテキストが実際に必要な場合に拡張を有効にすることを推奨しています。カードはさらに、プロンプトと出力のための40,960位置の既定割り当てを説明しています。関連する文書を選び、見出し、出典の境界、用語を保持してください。特に一つの文章の要約ではなく、複数の仕様を整理する課題では、推論と最終回答の余地を残します。\n\n公式の推奨は、思考ではtemperature 0.6、top-p 0.95、top-k 20、min-p 0で、非思考では最初の二つをtemperature 0.7とtop-p 0.8に置き換えます。Qwenは思考モードの貪欲デコードを避けるよう助言し、大きな出現ペナルティが言語の混在や品質低下を招く場合を指摘しています。大半の質問では32,768トークンの出力容量を推奨し、特に難度の高い数学やプログラミングの問題では38,912を説明しています。これらの容量は生成のための指針であり、共通する厳密な回答上限ではありません。正確な依頼と定義した最終形式は、読者が必要とする作業にモデルの推論を集中させるのに役立ちます。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

実用タスク

英語の技術例

Review a cache invalidation design\n\nA report cache is keyed only by report name. Reports also depend on account ID and selected month. Two users requesting the same name can receive the wrong account or month. Propose a revised key contract, explain the dependencies it captures and give three text test cases. Use only the described inputs; propose no repository edits.

期待される結果

A key contract, dependency explanation and cases distinguishing account and month.

結果の確認

Different accounts or months must not share a cache entry solely because the report name matches.

" }, "copy_sha256": "35da774ac1074b43948dd1dc3dc4da3809b627cbd333bc3f7aed1e948ab4e161", "copy_source": { "locale": "ja", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "qwen/qwen3-32b", "source_facts_sha256": "80209a2cc50e9a37f4a374aeeeb70221a49533e7c9132996cf52a2772e340013", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "72b242bbc98e652fb9fc284faee82cc884ae0297c3041506a879dc8f6ca88403", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ja", "methods": [ { "html": "

Al

Qwen: Qwen3 32B

Alibaba /qwen/qwen3-32b

はじめに

Qwen3-32Bは、複雑な推論、コーディング、多言語の文章作成、ツールを指示する課題向けの、Qwenの密なハイブリッド型テキストモデルです。一つのモデルで思考・非思考の両モードを組み合わせ、ネイティブな32,768トークンのコンテキストを持ちます。

対応する入力: テキスト
結果: テキスト

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Qwen3-32Bは、初期Qwen3リリースで最大の密なモデルです。複雑な論理、数学、コーディング向けの系列の思考モードと、一般的な対話向けの非思考回答を組み合わせます。Qwenは、創作文、役割に基づく対話、複数ターンにわたって指示に従う能力、エージェント型のツール利用も重視しています。モデルはテキストを処理し、テキストを生成します。多言語の指示と翻訳は、初期系列の119の言語と方言への対応の一部です。分析的な説明、コード案、注意深く指定した文章の作成を依頼できます。

この版は、64層に総パラメータ328億を持ちます。密なモデルであり、Qwen3-30B-A3Bのエキスパートを振り分けるアーキテクチャや、後発の別の名前を持つQwen3版とは異なります。ネイティブなコンテキストは32,768トークンです。難度の高い課題は、関連する証拠、要件、期待する結果をまとめて準備してください。技術レビューでは、構成要素の説明、インターフェースの制約、解決する問題を提示し、必要に応じて提示資料だけを使い、仮定、依存関係、選択肢を示す案を求めます。

開発元のチャットテンプレートは、思考を既定で有効にし、設定のenable_thinkingスイッチを提供します。設定で無効化すると、思考内容は完全に出なくなります。思考が有効なら、利用者またはシステム指示内の/thinkと/no_thinkが各ターンのテキストによる制御となり、最新の指示が要求する動作を決めます。テキストによる非思考の要求は空の思考ブロックを残す場合があり、/thinkマーカーは設定で無効化されたテンプレートを上書きできません。所定の制御を適用すれば、初期モデルで、直接的な草稿作成と、長い推論の連鎖が役立つ質問を交互に扱えます。

生成例は、<think>部分を最終回答とは別に解析します。Qwenは、数学の回答を枠で囲む、多肢選択の課題に一つの回答フィールドを使うなど、最終形式を明示することを推奨しています。実務的な分析では、要求する結論と裏付け資料を指定してください。例えば最終的な設計の選択に続き、それが満たす制約と未解決の問題を求められます。開発元の指針に従い、後の対話履歴には過去の思考内容ではなく最終回答を保持します。すべての推論手順を引き継がず、後の質問に必要な結果を残せます。

ツール呼び出しは、両モードで文書化されたモデルプロファイルの一部です。Qwenは、ツール呼び出しテンプレートとパーサーのためにQwen-Agentを推奨し、検索、時刻情報、コードインタープリターを示しています。ツールを明確に定義し、引数の意味を示して、何をもって課題の完了とするかをモデルに伝えてください。実用的なフローでは、選択した情報の取得を求め、実際に返された内容を渡してから、まとめや実装案を求められます。モデルが要求した呼び出しと、アプリケーションによるツール実行は別の段階であり、最終回答は返された証拠を基にする必要があります。

より長い入力には、カードがYaRNによる131,072トークンへの拡張を文書化しています。ネイティブなウィンドウは小さく、静的スケーリングは短い入力の性能に影響し得ます。Qwenは、長いコンテキストが実際に必要な場合に拡張を有効にすることを推奨しています。カードはさらに、プロンプトと出力のための40,960位置の既定割り当てを説明しています。関連する文書を選び、見出し、出典の境界、用語を保持してください。特に一つの文章の要約ではなく、複数の仕様を整理する課題では、推論と最終回答の余地を残します。

公式の推奨は、思考ではtemperature 0.6、top-p 0.95、top-k 20、min-p 0で、非思考では最初の二つをtemperature 0.7とtop-p 0.8に置き換えます。Qwenは思考モードの貪欲デコードを避けるよう助言し、大きな出現ペナルティが言語の混在や品質低下を招く場合を指摘しています。大半の質問では32,768トークンの出力容量を推奨し、特に難度の高い数学やプログラミングの問題では38,912を説明しています。これらの容量は生成のための指針であり、共通する厳密な回答上限ではありません。正確な依頼と定義した最終形式は、読者が必要とする作業にモデルの推論を集中させるのに役立ちます。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions

入力の種類: text
出力の種類: text
出力形式: jsonまたはSSE

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 qwen/qwen3-32b	デフォルト—
フィールド`messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限最小項目数: 1	デフォルト—
フィールド`messages[].role`	種類`string`	要件必須	値と制限例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。モデルによる	デフォルト—
フィールド`messages[].content`	種類`string\|content_part[]\|null`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].tool_calls`	種類`tool_call[]`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].tool_call_id`	種類`string`	要件任意	値と制限適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください	デフォルト—
フィールド`messages[].name`	種類`string`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].reasoning_content`	種類`string`	要件任意	値と制限適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください	デフォルト—
フィールド`messages[].reasoning_details`	種類`object\|array`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`max_tokens`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 モデルによる	デフォルト—
フィールド`max_completion_tokens`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 モデルによる	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse
フィールド`stream_options.include_usage`	種類`boolean`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`temperature`	種類`number`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`top_p`	種類`number`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`stop`	種類`string\|string[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools`	種類`function_tool[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools[].type`	種類`string`	要件任意	値と制限 function モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools[].function.name`	種類`string`	要件必須	値と制限適用条件: 関数ツールの指定あり	デフォルト—
フィールド`tools[].function.description`	種類`string`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`tools[].function.parameters`	種類`JSON_schema`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`tool_choice`	種類`string\|object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`parallel_tool_calls`	種類`boolean`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`response_format`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`reasoning_effort`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`reasoning`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`service_tier`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`instructions`	種類`string`	要件任意	値と制限互換性用のフィールド	デフォルト—
フィールド`functions`	種類`function[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`function_call`	種類`string\|object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`prompt_cache_options`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`modalities`	種類`string[]`	要件任意	値と制限 text	デフォルト—
フィールド`provider`	種類`object`	要件任意	値と制限条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます	デフォルト—
フィールド`cache_control.ttl`	種類`string`	要件任意	値と制限条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます	デフォルト—

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, messages
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`messages`	仕様role/content形式のメッセージ配列
パラメータ`file_material`	仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません
パラメータ`optional_controls`	仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
パラメータ`control_scope`	仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります
パラメータ`output_modalities`	仕様text
パラメータ`hosted_operations`	仕様false
パラメータ`multimodal_input_binding`	仕様null

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。

コンテキスト長は出力上限ではありません。

テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.000286 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.001144 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.000286 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.001144 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-32b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-32b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-32b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

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すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。

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リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`choices[].index`	種類integer
フィールド`choices[].message.content`	種類string\|null
フィールド`choices[].message.tool_calls`	種類tool_call[]
フィールド`choices[].message.reasoning_content`	種類string
フィールド`choices[].message.reasoning_details`	種類object\|array
フィールド`choices[].finish_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

qwen/qwen3-32b

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-32b", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "qwen/qwen3-32b", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen%2Fqwen3-32b", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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"正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。", "コンテキスト長は出力上限ではありません。", "テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。" ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります", "file_material": "実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content形式のメッセージ配列", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream 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\"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a 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{\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-32b',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n 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Al

Qwen: Qwen3 32B

Alibaba /qwen/qwen3-32b

はじめに

Qwen3-32Bは、複雑な推論、コーディング、多言語の文章作成、ツールを指示する課題向けの、Qwenの密なハイブリッド型テキストモデルです。一つのモデルで思考・非思考の両モードを組み合わせ、ネイティブな32,768トークンのコンテキストを持ちます。

対応する入力: テキスト
結果: json · sse

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Qwen3-32Bは、初期Qwen3リリースで最大の密なモデルです。複雑な論理、数学、コーディング向けの系列の思考モードと、一般的な対話向けの非思考回答を組み合わせます。Qwenは、創作文、役割に基づく対話、複数ターンにわたって指示に従う能力、エージェント型のツール利用も重視しています。モデルはテキストを処理し、テキストを生成します。多言語の指示と翻訳は、初期系列の119の言語と方言への対応の一部です。分析的な説明、コード案、注意深く指定した文章の作成を依頼できます。

この版は、64層に総パラメータ328億を持ちます。密なモデルであり、Qwen3-30B-A3Bのエキスパートを振り分けるアーキテクチャや、後発の別の名前を持つQwen3版とは異なります。ネイティブなコンテキストは32,768トークンです。難度の高い課題は、関連する証拠、要件、期待する結果をまとめて準備してください。技術レビューでは、構成要素の説明、インターフェースの制約、解決する問題を提示し、必要に応じて提示資料だけを使い、仮定、依存関係、選択肢を示す案を求めます。

開発元のチャットテンプレートは、思考を既定で有効にし、設定のenable_thinkingスイッチを提供します。設定で無効化すると、思考内容は完全に出なくなります。思考が有効なら、利用者またはシステム指示内の/thinkと/no_thinkが各ターンのテキストによる制御となり、最新の指示が要求する動作を決めます。テキストによる非思考の要求は空の思考ブロックを残す場合があり、/thinkマーカーは設定で無効化されたテンプレートを上書きできません。所定の制御を適用すれば、初期モデルで、直接的な草稿作成と、長い推論の連鎖が役立つ質問を交互に扱えます。

生成例は、<think>部分を最終回答とは別に解析します。Qwenは、数学の回答を枠で囲む、多肢選択の課題に一つの回答フィールドを使うなど、最終形式を明示することを推奨しています。実務的な分析では、要求する結論と裏付け資料を指定してください。例えば最終的な設計の選択に続き、それが満たす制約と未解決の問題を求められます。開発元の指針に従い、後の対話履歴には過去の思考内容ではなく最終回答を保持します。すべての推論手順を引き継がず、後の質問に必要な結果を残せます。

ツール呼び出しは、両モードで文書化されたモデルプロファイルの一部です。Qwenは、ツール呼び出しテンプレートとパーサーのためにQwen-Agentを推奨し、検索、時刻情報、コードインタープリターを示しています。ツールを明確に定義し、引数の意味を示して、何をもって課題の完了とするかをモデルに伝えてください。実用的なフローでは、選択した情報の取得を求め、実際に返された内容を渡してから、まとめや実装案を求められます。モデルが要求した呼び出しと、アプリケーションによるツール実行は別の段階であり、最終回答は返された証拠を基にする必要があります。

より長い入力には、カードがYaRNによる131,072トークンへの拡張を文書化しています。ネイティブなウィンドウは小さく、静的スケーリングは短い入力の性能に影響し得ます。Qwenは、長いコンテキストが実際に必要な場合に拡張を有効にすることを推奨しています。カードはさらに、プロンプトと出力のための40,960位置の既定割り当てを説明しています。関連する文書を選び、見出し、出典の境界、用語を保持してください。特に一つの文章の要約ではなく、複数の仕様を整理する課題では、推論と最終回答の余地を残します。

公式の推奨は、思考ではtemperature 0.6、top-p 0.95、top-k 20、min-p 0で、非思考では最初の二つをtemperature 0.7とtop-p 0.8に置き換えます。Qwenは思考モードの貪欲デコードを避けるよう助言し、大きな出現ペナルティが言語の混在や品質低下を招く場合を指摘しています。大半の質問では32,768トークンの出力容量を推奨し、特に難度の高い数学やプログラミングの問題では38,912を説明しています。これらの容量は生成のための指針であり、共通する厳密な回答上限ではありません。正確な依頼と定義した最終形式は、読者が必要とする作業にモデルの推論を集中させるのに役立ちます。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages

入力の種類: text
出力の種類: json, sse
出力形式: JSONまたはSSE

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 qwen/qwen3-32b	デフォルト—
フィールド`messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].role`	種類`string`	要件必須	値と制限 user, assistant	デフォルト—
フィールド`messages[].content`	種類`string`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`max_tokens`	種類`integer`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF-8テキスト

messages[].contentの文字列

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, messages, max_tokens
パラメータ`optional_controls`	仕様stream
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`text_file_material`	仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.000286 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.001144 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.000286 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.001144 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

{\n  "model": "qwen/qwen3-32b",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-32b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n

import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-32b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

JSONまたはSSE

完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。

元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`id`	種類string
フィールド`model`	種類string
フィールド`content[]`	種類text\|thinking\|tool_use\|other content block
フィールド`stop_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

qwen/qwen3-32b

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実用タスク

英語の技術例

Review a cache invalidation design\n\nA report cache is keyed only by report name. Reports also depend on account ID and selected month. Two users requesting the same name can receive the wrong account or month. Propose a revised key contract, explain the dependencies it captures and give three text test cases. Use only the described inputs; propose no repository edits.

期待される結果

A key contract, dependency explanation and cases distinguishing account and month.

結果の確認

Different accounts or months must not share a cache entry solely because the report name matches.

", "practicalText": "実用タスク英語の技術例 Review a cache invalidation design A report cache is keyed only by report name. Reports also depend on account ID and selected month. Two users requesting the same name can receive the wrong account or month. Propose a revised key contract, explain the dependencies it captures and give three text test cases. Use only the described inputs; propose no repository edits. 期待される結果 A key contract, dependency explanation and cases distinguishing account and month. 結果の確認 Different accounts or months must not share a cache entry solely because the report name matches.", "rawModel": { "about": "Qwen3-32Bは、初期Qwen3リリースで最大の密なモデルです。複雑な論理、数学、コーディング向けの系列の思考モードと、一般的な対話向けの非思考回答を組み合わせます。Qwenは、創作文、役割に基づく対話、複数ターンにわたって指示に従う能力、エージェント型のツール利用も重視しています。モデルはテキストを処理し、テキストを生成します。多言語の指示と翻訳は、初期系列の119の言語と方言への対応の一部です。分析的な説明、コード案、注意深く指定した文章の作成を依頼できます。\n\nこの版は、64層に総パラメータ328億を持ちます。密なモデルであり、Qwen3-30B-A3Bのエキスパートを振り分けるアーキテクチャや、後発の別の名前を持つQwen3版とは異なります。ネイティブなコンテキストは32,768トークンです。難度の高い課題は、関連する証拠、要件、期待する結果をまとめて準備してください。技術レビューでは、構成要素の説明、インターフェースの制約、解決する問題を提示し、必要に応じて提示資料だけを使い、仮定、依存関係、選択肢を示す案を求めます。\n\n開発元のチャットテンプレートは、思考を既定で有効にし、設定のenable_thinkingスイッチを提供します。設定で無効化すると、思考内容は完全に出なくなります。思考が有効なら、利用者またはシステム指示内の/thinkと/no_thinkが各ターンのテキストによる制御となり、最新の指示が要求する動作を決めます。テキストによる非思考の要求は空の思考ブロックを残す場合があり、/thinkマーカーは設定で無効化されたテンプレートを上書きできません。所定の制御を適用すれば、初期モデルで、直接的な草稿作成と、長い推論の連鎖が役立つ質問を交互に扱えます。\n\n生成例は、部分を最終回答とは別に解析します。Qwenは、数学の回答を枠で囲む、多肢選択の課題に一つの回答フィールドを使うなど、最終形式を明示することを推奨しています。実務的な分析では、要求する結論と裏付け資料を指定してください。例えば最終的な設計の選択に続き、それが満たす制約と未解決の問題を求められます。開発元の指針に従い、後の対話履歴には過去の思考内容ではなく最終回答を保持します。すべての推論手順を引き継がず、後の質問に必要な結果を残せます。\n\nツール呼び出しは、両モードで文書化されたモデルプロファイルの一部です。Qwenは、ツール呼び出しテンプレートとパーサーのためにQwen-Agentを推奨し、検索、時刻情報、コードインタープリターを示しています。ツールを明確に定義し、引数の意味を示して、何をもって課題の完了とするかをモデルに伝えてください。実用的なフローでは、選択した情報の取得を求め、実際に返された内容を渡してから、まとめや実装案を求められます。モデルが要求した呼び出しと、アプリケーションによるツール実行は別の段階であり、最終回答は返された証拠を基にする必要があります。\n\nより長い入力には、カードがYaRNによる131,072トークンへの拡張を文書化しています。ネイティブなウィンドウは小さく、静的スケーリングは短い入力の性能に影響し得ます。Qwenは、長いコンテキストが実際に必要な場合に拡張を有効にすることを推奨しています。カードはさらに、プロンプトと出力のための40,960位置の既定割り当てを説明しています。関連する文書を選び、見出し、出典の境界、用語を保持してください。特に一つの文章の要約ではなく、複数の仕様を整理する課題では、推論と最終回答の余地を残します。\n\n公式の推奨は、思考ではtemperature 0.6、top-p 0.95、top-k 20、min-p 0で、非思考では最初の二つをtemperature 0.7とtop-p 0.8に置き換えます。Qwenは思考モードの貪欲デコードを避けるよう助言し、大きな出現ペナルティが言語の混在や品質低下を招く場合を指摘しています。大半の質問では32,768トークンの出力容量を推奨し、特に難度の高い数学やプログラミングの問題では38,912を説明しています。これらの容量は生成のための指針であり、共通する厳密な回答上限ではありません。正確な依頼と定義した最終形式は、読者が必要とする作業にモデルの推論を集中させるのに役立ちます。", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Alibaba", "available": null, "canonical_model": "qwen/qwen3-32b", "capabilities": { "context_length": 131072, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.000286000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000286", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.001144000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001144", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。" } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "qwen/qwen3-32b", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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