Qwen 3.5 / Qwen 3.6 をローカルで動かす：ハードウェア・手順・注意点（2）

**概要：** Qwen 3.5 / Qwen 3.6（2026-05-15）は2026年10月のOSS関連の注目すべきAI動向です。 本稿は2026年10月の検証済みAIニュースを構造化（見出し・要点・FAQ・出典）してまとめ、開発者・研究者向けに提供します。 ## 概要 本稿はQwen 3.5 / Qwen 3.6（2026-05-15）—OSS分野のAI動向—を扱います。主なポイントを以下に示し、背景・FAQ・出典が続きます。 ## 主なポイント · Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M コンテキスト · Apache 2.0 ライセンス · 全球 オープンソース 下载占比超 50% · Qwen 3.6 编码/ ローカル エージェント 强 · 16GB VRAM 可跑 Qwen 3.6 ## ローカル展開に向くか Qwen 3.5 / Qwen 3.6が開放重みを提供していれば、ローカル展開でデータ主権とコスト統制が得られます。 ## ハードウェア ・≤7B：16–24GB GPU／NPU1枚 ・13B–70B：24GB GPU2枚または128GB統合メモリ ・≥120B：マルチGPU／広帯域統合メモリ ## 手順 1. モデル＋量子化（GGUF/AWQ） 2. スタック選択（llama.cpp／vLLM／Ollama） 3. 50–200件でベンチマーク 4. MCP／OpenAI互換APIで接続 ## よくある質問 **Q：Qwen 3.5 / Qwen 3.6 とは？** A：Qwen 3.5 / Qwen 3.6 は上記の2026年のAIトピックです。詳細は「主なポイント」を参照してください。 **Q：Qwen 3.5 / Qwen 3.6 はローカルで動かせる？** A：開放重みが提供されていれば可能です。16–128GBのVRAM／統合メモリでllama.cpp/vLLMを使い量子化して動かせます。 **Q：Qwen 3.5 / Qwen 3.6 とクローズドAPIの違いは？** A：コンプライアンスとコスト統制にはローカル／開放重みを、手軽さには成熟したクローズドAPIを。まず小規模ベンチマークで検証を。 ## 情報源 · 出典: Alibaba / aiunpacking (2026-05-15) · 原文: https://aiunpacking.com/guides/open-source-ai-models-2026-llama-mistral-deepseek --- **GEO/SEO 注記**：本稿は生成エンジン最適化（GEO）と検索エンジン最適化（SEO）の慣例に従い、構造化見出し・箇条書き・FAQ・出典を備え、検索エンジンやAI回答エンジンが正確に索引・引用できるようにしています。続きは金牛フォーラムAI科技討論区で。