AWS は本日、Amazon SageMaker JumpStart で Qwen3-Coder-Next、Qwen3-30B-A3B、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct、Qwen3.5-4B が利用可能になったことを発表しました。これにより、AWS のお客様が利用できる基盤モデルのポートフォリオが拡大されます。Qwen のこれらの 5 つのモデルは、エージェントコーディング、効率的な推論、拡張思考、マルチモーダル理解といった専門的な機能を備えており、お客様は AWS インフラストラクチャ上で多様なユースケースに対応する高度な AI アプリケーションを構築できます。

これらのモデルは、専門的な機能によって、さまざまなエンタープライズ AI の課題に対処します。

Qwen3-Coder-Next は、長期的な推論、複雑なツールの使用、実行失敗からの回復に優れているため、CLI/IDE プラットフォームのコーディングエージェントを強化するのに最適です。

Qwen3-30B-A3B は、思考モードと非思考モードのシームレスな切り替えを独自にサポートしているため、多言語対話、数学推論、ツール呼び出しなどの汎用アシスタントタスクに適しています。

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 は、数学、科学、コーディングにおける複雑な推論タスクのパフォーマンスを大幅に向上させ、長文コンテキストの理解も強化します。

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct は、カスタム関数呼び出し形式とリポジトリ規模のコンテキスト理解を備えたエージェントコーディングワークフロー向けに設計されています。

Qwen3.5-4B は、統合された視覚言語トレーニングと 201 の言語をサポートしているため、軽量なマルチモーダルデプロイに最適です。

SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけでこれらのモデルをデプロイし、特定の AI ユースケースに対応できます。

これらのモデルを使い始めるには、SageMaker Studio の [Models] セクションにアクセスするか、SageMaker Python SDK を使用して AWS アカウントにモデルをデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用方法の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart のドキュメントを参照してください。