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# Qwen3.5
Qwen3.5 は Alibaba の vision-language model ファミリーです。画像とテキストプロンプトを受け取り、テキスト応答を返します。2 つの事前学習済みチェックポイントが利用できます:
別名 パラメーター qwen3_5-0.8b0.8B qwen3_5-2b2B
## 精度
公式モデルカード（ からの主要な vision-language ベンチマーク（non-thinking mode）[0.8B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0.8B), [2B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-2B)):
ベンチマーク qwen3_5-0.8bqwen3_5-2bMMMU 47.4 64.2 MathVista (mini) 58.6 73.9 MMBench (EN v1.1) 68.0 81.3
## 推論速度
〜で測定されたレイテンシ [Roboflow Inference](https://inference.roboflow.com/) 1x NVIDIA L4、バッチサイズ 1、固定プロンプトから greedy decoding でちょうど 128 トークンを生成して測定。レイテンシは出力長に応じて変化するため、他の長さを推定するには tokens/sec を使用してください。
別名 レイテンシ、128 トークン (ms) トークン/秒 qwen3_5-0.8b3307 39 qwen3_5-2b3688 35
## Workflows を介して Qwen 3.5 VL を使用する
Qwen 3.5 VL は事前設定済みの [Workflow](/roboflow/roboflow-jp/workflows/what-is-workflows.md) Models ページの「Open-Source Models」タブにあります。「Qwen VL」を選択し、モデルのバリアントとプロンプトを選んでから、「Test API」をクリックすると、Workflow をあなたの Workspace に fork し、推論の実行を開始できます。
この Workflow は統一された `qwen_vlm@v1` block を使用しており、複数の Qwen VL 世代をサポートしています:
モデル パラメーター Qwen 3.5 VL 0.8B 0.8B Qwen 3.5 VL 2B 2B Qwen 3 VL 2B 2B Qwen 2.5 VL 7B 7B
## Inference SDK を介して Qwen 3.5 VL を使用する
{% hint style="info" %}
Qwen3.5 への直接の Inference SDK 呼び出しには、 [Dedicated Deployment](/roboflow/roboflow-jp/deploy/dedicated-deployments.md) または [self-hosted Inference](https://inference.roboflow.com/)が必要です。ホスト型アクセスには、上記で説明した Workflow の方法を使用してください。
{% endhint %}
{% stepper %}
{% step %}
### API Key を取得する
Roboflow アカウントを作成し、キーを次の場所で見つけます [Roboflow API 設定ページ](https://app.roboflow.com/settings/api) そしてシェルで利用できるようにします:
```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```
{% endstep %}
{% step %}
### 依存関係をインストールする
次をインストールします: [Inference SDK](https://inference.roboflow.com/):
```bash
pip install inference-sdk
```
{% endstep %}
{% step %}
### モデルを実行する
設定する `api_url` を Dedicated Deployment の URL またはローカルの Inference server に設定します。
```python
import os
import cv2
import numpy as np
import requests
from inference_sdk import InferenceHTTPClient
content = requests.get("https://media.roboflow.com/quickstart/dog.jpeg").content
image = cv2.imdecode(np.frombuffer(content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
client = InferenceHTTPClient(
api_url="https://your-deployment.roboflow.cloud",
api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
result = client.infer_lmm(
image,
model_id="qwen3_5-2b",
prompt="この画像を簡単に説明してください。",
max_new_tokens=256,
)
print(result["response"])
```
{% endstep %}
{% endstepper %}
上記のコードは、モデルの応答をターミナルに出力します:
```
白い T シャツと赤いショートパンツを着た人物が、肩に黒いバックパックを担いでおり、その上にビーグル犬が乗っています。場面は屋外の住宅街で、背景には近代的な集合住宅があり、歩道沿いには緑が見えます。人物は大きな窓のある建物の近くを歩いているか、立っているように見えます。
```
" %}