Qwen3 で何が変わった？〜第2話 2025年の歴史と人気を調べた（Qwen3・Coder・Next）
第1話の Qwen2.5 のあと、Qwen は2025年に大きく変わりました。春に出た Qwen3 は、考えてから答える「思考モード」と、すぐ答える「非思考モード」を、1つのモデルに入れています。ローカルAIでよく名前の出る Qwen3-8B は、いまも Hugging Face で累計約1.3億回ダウンロードされています。2025年の Qwen3 では、何が変わったのでしょうか？
この記事は、Qwen を3話で振り返る連作の第2話です。第2話は、2025年の Qwen3 とその周辺（QwQ、Coder、Next）を、歴史、強み、人気、話題の順に調べました。第1話は次の記事です。
Qwen はなぜローカルAIの定番になった？〜第1話 初代から Qwen2.5 まで
2026年10月12日時点の内容です。
調べたこと〜範囲と情報源
調べたのは3つです。2025年に Qwen が何を出したか、Qwen3 で何が新しかったか、どれくらい使われ、話題になったかです。発表日と仕様は、Qwen の公式ブログと Hugging Face のモデルカードで確認しました。数字は Hugging Face と Ollama の公開ページから、話題の目安は Hacker News（海外の技術ニュースサイト）から取りました。
当ブログの実測が使えるのは一部です。小型の Qwen3（4B 以下）と、RTX 3090 で測った Qwen3 の速さは、実測の値を引きます。ほかは公開情報の整理です。全体の系譜は、次の記事にまとめています。
オープンソースLLMの系譜〜主要8ファミリーの歴史と特徴を調べてみた
年表〜2025年の Qwen
パラメータ数は、モデルの大きさを表す数で、B は10億を表します。MoE は、一部の専門家だけを使う作りで、「総数／活性数」の形で書きます。
| 時期 | モデル | サイズ[B] | 特記事項 |
|---|---|---|---|
| 2025-03-05 | QwQ-32B | 32（密） | 推論に特化したモデル。Apache-2.0 |
| 2025-04-29 | Qwen3 | 密: 0.6 / 1.7 / 4 / 8 / 14 / 32、MoE: 30（活性3）/ 235（活性22） | 思考モードと非思考モードの切り替え。119の言語と方言に対応。学習は約36兆トークン。全て Apache-2.0 |
| 2025-07-21〜08-06 | Qwen3 の 2507 系 | 30（活性3）・235（活性22）・4 | 思考するモデルと、すぐ答えるモデルを別々の版に分けた（GitHub の更新履歴。08-08 は100万トークン対応の更新）。文脈は256K、100万トークンまで拡張可（モデルカード） |
| 2025-07-22 | Qwen3-Coder | 480（活性35）、30（活性3）は 07-31 | コード生成とエージェント的な作業向け |
| 2025-09-11 | Qwen3-Next | 80（活性3） | 超疎な MoE と、新しい注意の仕組み。この仕組みが、のちの Qwen3.5 以降に引き継がれたとされる |
| 2025-09-23〜10-21 | Qwen3-VL | 235（活性22）・30（活性3）・8・4・2・32 | 画像も読む版。大きい順に公開された（GitHub の更新履歴） |
Qwen3 で何が新しかったのか
- 思考モードと非思考モードを、1つのモデルで切り替えられるようにした。難しい問題は考えさせ、簡単な質問はすぐ答えさせる、という使い分けを、公式は「思考の予算」を調整できると説明しています。
- 小さな MoE を出した。Qwen3-30B-A3B は、総数30B・活性3B です。公式は、これが10倍の活性パラメータを持つ QwQ-32B を上回ると主張しています（公式の自己申告）。
- 日本語が公式の対応言語に入った。公式が挙げる119の言語と方言の一覧で、日本語は「その他」の欄に入っています。
- 文脈の長さがサイズで違う。公式ブログの表では、0.6B・1.7B・4B が32K、8B 以上が128K です。モデルカードでは、標準は32Kで、128K は長い文脈向けの拡張（YaRN）を使う前提とされています。
公式は、4B の小さなモデルが Qwen2.5-72B-Instruct に並ぶ性能だとも書いています。これは公式の主張で、当ブログでは確かめていません。当ブログが測った Qwen3-4B の結果は、あとの節に載せます。
人気はあったのか〜数字で見る
Hugging Face のダウンロード数は、モデルページの「Downloads last month」にあたる直近30日の値と、API で取れる累計の値です。2026年10月12日に取得しました。
| モデル | 公開 | ダウンロード[回・直近30日] | ダウンロード[回・累計] | like[件] |
|---|---|---|---|---|
| QwQ-32B | 2025-03 | 38,999 | 3,588,693 | 2,966 |
| Qwen3-8B | 2025-04 | 9,650,573 | 130,841,100 | 2,089 |
| Qwen3-32B | 2025-04 | 3,357,796 | 59,771,021 | 755 |
| Qwen3-30B-A3B | 2025-04 | 1,320,513 | 22,039,847 | 957 |
| Qwen3-235B-A22B | 2025-04 | 485,875 | 7,369,833 | 1,111 |
| Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | 2025-07 | 37,920 | 1,155,582 | 1,376 |
| Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | 2025-07 | 383,753 | 15,605,514 | 1,274 |
| Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | 2025-09 | 249,798 | 16,605,620 | 1,059 |
| Qwen3-VL-8B-Instruct | 2025-10 | 8,752,198 | 72,669,879 | 1,177 |
Ollama では、qwen3 が累計 39.7M 回取得されています。第1話の qwen2.5（42.2M 回）とほぼ同じ水準です。Qwen3-8B の累計は約1.3億回で、第1話の Qwen2.5-7B-Instruct（約1.88億回）より少なくなっています。ただし公開から経った期間が違うため、単純には比べられません。
同じサイズ帯では、数字に偏りがあります。小さいモデル（8B）の取得が多く、巨大なモデル（235B・480B）は少なくなっています。大きなモデルほど、ふつうのPCでは動かしにくいことが、背景として考えられます。理由は、この調査では確かめていません。
話題になったのか〜出来事と反響
| 日付 | 出来事 | Hacker News の点数 |
|---|---|---|
| 2025-03-05 | QwQ-32B（強化学習で推論を鍛えたモデル）（投稿日） | 480 |
| 2025-04-28 | Qwen3（投稿日） | 869 |
| 2025-07-22 | Qwen3-Coder（投稿日） | 765 |
| 2025-09-12 | Qwen3-Next（投稿日） | 569 |
Hacker News の点数は、海外の開発者がどれだけ注目したかを見る目安です。第1話の Qwen2.5-1M（307 点）より、Qwen3 は大きな反響でした。
当ブログの実測との接点
当ブログは、Qwen3 の小型モデルと、RTX 3090 で動くモデルの速さを測っています。機体と測定日が違うため、2つに分けて載せます。
| モデル（Q4_K_M） | サイズ[GiB] | コード課題[/7] | 書く速さ[tok/s]（EVO-X2 の内蔵GPU） |
|---|---|---|---|
| Qwen3-4B | 2.33 | 6 | 77.5 |
| Qwen3-1.7B | 1.03 | 2 | 167.8 |
| Qwen3-0.6B | 0.37 | 1 | 356.2 |
条件は、速さが EVO-X2・llama.cpp b11192・5回の中央値（2026年9月29日）、コード課題が RTX 3090・Ollama・温度0・各1回です。思考モードは既定のまま（オン）にしています。モデルが小さいほど速く、コード課題の成績は下がっています。
| モデル（Ollama） | サイズ[GB] | 書く速さ[tok/s]（RTX 3090） |
|---|---|---|
| qwen3:8b | 5.2 | 129.2 |
| qwen3:14b | 9.3 | 77.1 |
| qwen3-coder:30b | 19 | 123.7 |
RTX 3090 の値は、当ブログのコーディング向けモデルの実測（2026年6〜7月、Ollama）の記録によります。
考察〜Qwen3 の位置づけ
公開された事実から言えるのは、次の3点です。
- 家庭のPCで動く選択肢に、小さな MoE（30B-A3B）を加えた。
- 思考の有無をモデルの中で切り替えられるようにした。
- 2025年のうちに、Coder・Next・VL と派生が広がり、のちの世代につながった。
これらは事実の並びです。人気の理由だと断定するには、使われた場面の調査が要ります。
調べきれなかったこと
- 日本語での第三者の評価は取れませんでした。
- 2507 系は、公式ブログの該当記事を確認していません。仕様は GitHub とモデルカードによります。
- 当ブログの実測は、モデルごとに機体も測定日も違います。同じ条件の比較ではありません。
- ダウンロード数は、取得先（個人、企業、他のソフトからの自動取得）を区別できません。
まとめ〜第2話で分かったことと次の話
Qwen3 は、2025年4月に、小型から235Bまでと、思考モードの切り替えを一度に出しました。Qwen3-8B は累計約1.3億回、Qwen3-VL-8B は累計約7,300万回ダウンロードされています。
次の行動として、自分のPCで試すなら、Ollama で `qwen3:8b`（約5.2GB）か、`qwen3:14b`（約9.3GB）を入れてみてください。第3話は、2026年の Qwen3.5〜3.8 です。旗艦の非公開化と、27B の公開を扱います。
参考にしたサイト
- Qwen3: Think Deeper, Act Faster（Qwen 公式ブログ）
- QwenLM/Qwen3（GitHub・更新履歴）
- Qwen（Hugging Face）
- qwen3（Ollama library）
- QwQ-32B（Hacker News）
- Qwen3-Coder（Hacker News）
- Qwen（Wikipedia・二次情報）