Qwen 2.5とQwen 3の違いと使い方

Qwen 2.5とQwen 3の違い

• 学習データ量と構造
  Qwen 2.5は約18兆トークンを学習。Qwen 3では約36兆トークンに倍増し、Mixture-of-Experts（MoE）構造を採用。効率的かつ高精度な推論が可能になりました。
• 推論モードの切り替え
  Qwen 3では、精度重視の「Thinking Mode」と高速応答の「Non-thinking Mode」を切り替え可能。用途に合わせた運用ができます。
• 多言語対応
  Qwen 2.5では限定的だった多言語対応が、Qwen 3では119言語・方言に拡大。国際展開や地域特化型アプリケーションでも活用しやすくなりました。

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GPTやClaudeとの比較

• ライセンスと自由度
  Qwenは完全オープンソース。GPTやClaudeは商用APIが中心で、利用制限やコストが発生します。
• 性能面
  Qwen 3は、コード生成や多言語処理でClaude Sonnet 4や一部のGPTモデルに匹敵する性能を発揮。特にQwen Coderシリーズはコーディング支援に特化しています。
• コスト面
  ローカル実行が可能なため、API利用料を抑えられるのは大きな利点です。

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Cursor AIでQwenを使う方法

Cursor AIではQwenモデルを直接利用できます。特にQwen 2.5 CoderやQwen 3 Coderは、開発現場でのコード補完・修正に強力なアシストを提供します。
利用方法は大きく分けて OpenRouter経由 と Ollama経由 の2通りがあります。

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OpenRouter経由で使う場合

OpenRouterとは
複数のAIモデルをAPI経由で利用できるクラウドサービス。高性能モデルをPC性能に依存せず利用できます。

【手順】

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Ollama経由で使う場合

Ollamaとは
ローカル環境で大規模言語モデルを実行できるツール。PCにモデルをダウンロードして直接動かすため、オフラインでも動作します。

【手順（例：Qwen 7B）】

どちらを選ぶべきか？

• 高性能PCを持っていない場合 → OpenRouter経由
• セキュリティ重視・オフライン利用したい場合 → Ollama経由

将来性

Qwenシリーズはオープンソースであり、世界中の開発者や研究者が改良に参加可能です。
Qwen 3で強化された多言語対応や推論モード切替は、次世代AIの標準機能として普及する可能性が高いでしょう。
また、Alibabaは定期的なモデル更新を予定しており、今後の進化が期待されます。

必要なPCスペック

• 軽量モデル（1B〜7B）：メモリ16GB程度のノートPCでもローカル実行可能
• 大型モデル（72B〜235B）：VRAM 30GB以上のGPU推奨、またはクラウド利用
• Cursor経由利用：API接続なのでPC負荷はほぼゼロ

まとめ

Qwen 2.5とQwen 3は、オープンソースで高性能なLLMとして、開発・研究・多言語処理に強みを持っています。
Cursor AIではOpenRouter経由とOllama経由の両方で利用でき、それぞれにメリットとデメリットがあるため、環境や目的に合わせて選択するのがおすすめです。
最新情報やモデルの詳細は、必ず公式サイトで確認しましょう。