> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/pre-basic/providers/cherryai/free-qwen.md). # Qwen3-8B **有名な MaaS サービスプラットフォーム「硅基流動」が、Qwen3-8B モデルの利用サービスを皆さんに無料で提供します**。通義千問 Qwen3 シリーズの中でもコストパフォーマンスに優れたメンバーとして、Qwen3-8B は小さなサイズで強力な能力を実現し、スマートアプリケーションと効率的な開発に最適な選択肢です。 *** **🚀 Qwen3-8B とは？** Qwen3-8B は、Alibaba が 2025 年 4 月に発表した通義千問第3世代の大規模モデルシリーズの **80億パラメータの密集モデル**で、 **Apache 2.0 オープンソースライセンス**を採用しており、商用・研究シーンで自由に利用できます。 * **総パラメータ数：80億** * **アーキテクチャタイプ：Dense（純粋な密な構造）** * **コンテキスト長：128K tokens** * **多言語対応：119 の言語と方言をカバー** 小さなサイズながら、Qwen3-8B は推論、コード、数学、そして Agent 能力の面で安定した性能を示し、前世代のより大きなモデルに匹敵する性能を発揮し、実際のアプリケーションで非常に高い実用性を示します。
*** **📚 強力な訓練基盤、小さなモデルにも大きな知恵** Qwen3-8B は **約36兆 token の高品質な多言語データ**に基づいて事前学習され、Web テキスト、技術文書、コードリポジトリ、専門分野の合成データをカバーし、知識の範囲が広いです。 その後の訓練段階では**4段階の強化プロセス**を導入し、特に以下の能力を最適化しました： ✅ 自然言語の理解と生成\ ✅ 数学的推論と論理分析\ ✅ 多言語翻訳と表現\ ✅ ツール呼び出しとタスク計画 訓練体系の全面的なアップグレードにより、**Qwen3-8B の実際の性能は Qwen2.5-14B に近く、あるいはそれを上回り**、パラメータ効率の大幅な飛躍を実現しました。\\
*** **💡 ハイブリッド推論モード：思考する？それとも高速応答？** Qwen3-8B は **「思考モード」と「非思考モード」** の柔軟な切り替えに対応しており、ユーザーはタスクの複雑さに応じて応答方式を自主的に選択できます。 以下の方法でモードを制御できます： * **API パラメータ設定**に由来する：`enable_thinking=True/False` * **プロンプト指示**：入力に `/think` または `/no_think` | モード | 適用シーン | 例 | | ---------- | ------------------ | --------------------------------------------- | | **思考モード** | 複雑な推論、数学の問題、計画系タスク |

- 幾何学の問題を解く
- 完全なプロジェクトアーキテクチャを作成する

| | **非思考モード** | 高速Q\&A、翻訳、要約 |

- 天気を調べる
- 中日英の相互翻訳

| この設計により、ユーザーは**応答速度と推論の深さの間で自由にバランスを取れます**、使用体験が向上します。 *** **⚙️ Agent 能力をネイティブにサポートし、スマートアプリケーションを強化** Qwen3-8B は優れた **Agent 化能力**を備えており、各種自動化システムに簡単に統合できます： 🔹 **関数呼び出し（Function Calling）**：構造化されたツール呼び出しをサポート\ 🔹 **MCP プロトコル互換**：モデルコンテキストプロトコルをネイティブにサポートし、外部機能の拡張が容易\ 🔹 **複数ツールの協調**：検索、電卓、コード実行などのプラグインを接続可能 組み合わせて使うことを推奨 **Qwen-Agent フレームワーク** により、記憶・計画・実行能力を備えたスマートアシスタントを素早く構築できます。 *** **🌐 幅広い言語サポート、グローバルなアプリケーション向け** Qwen3-8B は、中国語、英語、アラビア語、スペイン語、日本語、韓国語、インドネシア語などを含む **119 の言語と方言**に対応しており、国際化製品開発、クロスリンガルなカスタマーサポート、多言語コンテンツ生成などのシーンに適しています。 中国語の理解に特に優れており、簡体字、繁体字、広東語表現をサポートし、香港・マカオ・台湾および海外華人市場に適しています。 *** **🧠 実用能力が高く、幅広いシーンをカバー** Qwen3-8B は複数の高頻度アプリケーションシーンで優れた性能を発揮します： ✅ **コード生成**：Python、JavaScript、Java などの主要言語をサポートし、要件に応じて実行可能なコードを生成できます\ ✅ **数学的推論**：GSM8K などのベンチマークで安定した性能を示し、教育系アプリに適しています\ ✅ **コンテンツ制作**：メール、レポート、コピーライティングを作成し、構成が明確で自然な言葉遣いです\ ✅ **スマートアシスタント**：個人ナレッジベースのQ\&A、スケジュール管理、情報抽出などの軽量AIアシスタントを構築できます *** 今すぐ **シリコンフロー** 無料で Qwen3-8B を体験して、軽量AIアプリの旅を始めましょう！\\ 📘 すぐに使って、AI をもっと身近に！ *** ### 💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信 設定や使用の過程で疑問、Bug、機能改善の提案がある場合は、 [フィードバックと提案](/docs/jp/question-contact/suggestions.md) に記載の公式チャネルをご参照ください。 --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/pre-basic/providers/cherryai/free-qwen.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.