Qwen AI：無料の Qwen Chat か、ローカルの Qwen か ?

#Qwen AI の概要：サービスとモデルファミリー

Qwen は、Alibaba が開発した大規模言語モデルファミリーの名称です。この名前のもとには三つの異なる実態が共存しており、何かを選ぶ前にそれらを区別しておく必要があります。

Qwen Chat（chat.qwen.ai）

会話型のWebアプリケーションで、仕組みとしてはChatGPTやLe Chatに似ています。ブラウザに入力すると、回答はAlibabaのサーバー上で生成されます。

Alibaba CloudのQwen API

同じ種類のモデルですが、プログラムから呼び出し、利用量に応じて課金されます。最も大規模なモデルはこの経路で提供されます。たとえば Qwen 3.8-Max は 2026年8月3日から API で利用でき、ウェイトは公開されていません。

オープンウェイトの Qwen モデル

huggingface.co/Qwenで公開されているモデルファイルで、一度ダウンロードすれば、Ollama、LM Studio、またはllama.cppを使って手元で実行できます。最近の例：Qwen3.8-27B（2026年8月14日にApache 2.0ライセンスで公開）。

つまり、「Qwen AIは無料か？」という問いには二つの答えがあります。オンラインでは、Qwen Chatの基本的な利用に支払いは不要ですが、メッセージはAlibabaに送信され、利用はサービスの条件に従います。ローカルでは、モデルの費用はかからず、データはお使いのマシンから外に出ませんが、処理を担うのはご自身のハードウェアであり、ダウンロードできるのは一部のバリアントのみです。

#Qwen Chat：Alibaba のオンラインアシスタント

Qwen ChatはQwen AIの一般向けインターフェースです。chat.qwen.aiから、どのブラウザでも何もインストールせずにアクセスできます。セレクターで複数のQwenモデルから選択できます。このリストはリリースに応じて変わり、ホスト版のみで提供されるモデルが含まれることもあります。

Qwenを試してみるには明らかに便利です。グラフィックカードは不要で、デスクトップPCでは読み込めないほど大きなモデルを使え、会話履歴付きのインターフェースもすでに用意されています。Qwenはフランス語を正しく理解し、文章も適切に書けるため、「Qwen AIをフランス語で」使いたい方にとって手軽な入り口となります。

その代償は、あらゆるオンラインサービスと同じです。すべてのメッセージや添付ファイルは、Alibabaが運営するリモートサーバーに送信され、そこで処理されます。QuelLLMの中国製LLMの概観でも触れているとおり、クラウドサービスでは提供元の管轄法域とデータ保持ポリシーが非常に重要です。契約書、顧客データ、社内文書を貼り付ける前に、サービスに表示されている利用規約とプライバシーポリシーをお読みください。

アクセス

ブラウザで利用でき、インストールは不要です。履歴の保存や一部機能の利用にはアカウントへのログインを求められる場合があります。ページを開いた時点での表示内容をご確認ください。

モデル

Alibaba が公開を選んだモデルです。Qwen Chat に表示されるモデルが、必ずしもオープンウェイトとして公開されているとは限りません。

データ

Alibaba 側で処理されます。オフラインでは何も動作しません。

安定性

サービスはデフォルトのモデル、機能、利用上限を予告なく変更することがあり、特定のバージョンに固定することはできません。

#無料の Qwen AI：無料のもの、そうでないもの

「無料」という言葉は、どのQwenのチャネルを使うかによって、まったく異なる三つの状況を指します。

1. 01
   Qwen Chat：利用は無料、ただしサービスの条件に従います

   チャット自体に料金はかかりませんが、利用にはAlibabaが定める利用ルール（利用量の上限、需要が高い時間帯の優先順位、アカウント保有者限定の機能など）が適用されます。これらのルールは恒久的に保証されたものではありません。特定の利用上限がご自身の用途にとって重要な場合は、サービスのページでご自身で確認し、確認した日付を記録してください。フォーラムや古い記事で見かけた数値には何の価値もありません。
2. 02
   Alibaba Cloud API：従量課金制

   プログラム、スクリプト、またはAlibaba上でホストされる自動化処理からQwenを呼び出す場合は、Alibaba CloudのAPIを使うことになり、利用量に応じて課金されます。本ガイドではこの料金体系の詳細は扱いません。料金はモデルやリージョンによって異なるため、Alibaba Cloudで直接ご確認ください。
3. 03
   ローカルのQwen：無料で利用制限なし、ただしお使いのハードウェア上で動作します

   オープンウェイトのモデルは無料でダウンロードできます。最近のバリアントの多くはApache 2.0で公開されており、商用利用も認められています。それでも、対象となるリポジトリのLICENSEファイルは必ず確認してください。アカウントは不要で、メッセージ数の制限もなく、サービスの混雑による停止もありません。実際のコストは、お使いのマシンのメモリ、電気代、そしてセットアップにかかる時間です。

なお、http://localhost:11434 で待ち受ける Ollama のローカル API は、独自のスクリプト向けに無料の Qwen API に相当するものを提供してくれます。マシンが稼働している限り、ハードウェアの計算能力の範囲内で好きなだけ呼び出せます。

#ホスト型モデルかオープンウェイトか：誤ったチュートリアルを避けるための区別

これはQwen AIをめぐって最も混乱を招きやすい点です。Alibabaは定期的にフラッグシップ版（「Max」と呼ばれることが多い）を、まずAPIとQwen Chatで、あるいはそれらでのみリリースし、その後に小型のバリアントをオープンウェイトで公開します。世代名は同じでも、できることは同じではありません。

Qwen 3.8 はその最新の例です。Qwen 3.8-Max は、パラメータ数約2400B、コンテキスト長百万トークンの MoE モデルとして発表されており、2026年八月3日から API で提供されています。重みは配布されておらず、いずれにしても一般向けのマシンには収まらないでしょう。Qwen3.8-27B は27Bパラメータの密（dense）モデルで、2026年八月14日に Apache 2.0 ライセンスで Hugging Face に公開され、同日に公式の Ollama タグも付与されました。どちらも「Qwen 3.8」という名前ですが、お手元の環境にインストールできるのは一方だけです。

ホスト型のみ

Qwen ChatまたはAPI経由で利用できます。ダウンロードするファイルはありません。「ローカルに」インストールできると謳うページは、誤っているか、別のモデルについて述べています。

オープンウェイト

huggingface.co/Qwen上の公開リポジトリ、モデルカード、ライセンスファイル、そして多くの場合OllamaのタグやLM Studioですぐに使えるGGUF。

発表済み、未公開

カンファレンスやブログ記事で言及されたものの、リポジトリが公開されていない状態です。2026年8月3日から13日までの間、Qwen3.8-27B はこの状態にありましたが、多くの記事ではすでにインストール可能であるかのように紹介されていました。

#Qwenのバリアントがダウンロード可能かを自分で確認する

判断基準はシンプルです。そのモデルは今すぐ、コマンド一つで、順番待ちなしにダウンロードできるでしょうか？三つの確認で十分であり、これは今後の世代にも通用します。このページの情報が古くなったときに、このページ自体を検証する場合も同様です。

1. 01
   Hugging Faceでリポジトリを探す

   huggingface.co/Qwenを開き、バリアントの正確な名前（例：Qwen3.8-27B）で検索します。ウェイトファイルとモデルカードを含む公開リポジトリがあれば、公開されている証拠です。コレクションページや告知ページだけでは不十分です。
2. 02
   このリポジトリのライセンスを読む

   条件はLICENSEファイルまたはモデルカードの冒頭に記載されています。QwenではApache 2.0が一般的ですが、古いバリアントや特定のバリアントには独自ライセンスが適用されている場合があります。判断の根拠となるのはファミリーの評判ではなく、対象となる個々のリポジトリです。
3. 03
   Ollama でタグを試す

   ollama.com/libraryでモデルを探し、ダウンロードを開始します。タグが存在しない場合、Ollama は何もダウンロードせずにエラーを返します。モデルを取得したら、ollama show affiche でその仕様（パラメーター、量子化、コンテキスト、ライセンス）を確認できます。

# 1. Lister les dépôts publics de l'organisation Qwen contenant « 3.8 »
curl -s "https://huggingface.co/api/models?author=Qwen&search=3.8" | grep -o '"id":"[^"]*"'

# 2. Télécharger le modèle si le tag existe (erreur sinon)
ollama pull qwen3.8:27b

# 3. Afficher ses caractéristiques une fois téléchargé
ollama show qwen3.8:27b

発表されたバリアントについて最初のコマンドでリポジトリが一つも返されない場合、そのバリアントは公開されていません。インストール手順のチュートリアルを探しても意味はありません。リポジトリは返されるものの Ollama タグがまだ存在しない場合は、Hugging Face にコミュニティ製の GGUF ファイルが公開されていることが多く、LM Studio に読み込めます。その場合は、使用する前に誰が作成したものかを確認してください。

#お使いのマシンに合うオープンなQwenモデルはどれか？

ローカルでは、決め手になるのはモデルの世代ではなく、グラフィックカードのメモリ（VRAM）や Mac のユニファイドメモリと比べたモデルのサイズです。初心者にとって品質とサイズのバランスが最もよい Q4_K_M 量子化の場合、QuelLLM の目安は次のとおりです：3B ≈ 2 GB、7B ≈ 5 GB、14B ≈ 9 GB、32B ≈ 19 GB、70B ≈ 40 GB。これに、コンテキストとシステム用として 1〜2 GB を加えてください。

VRAM 8 GBまたは16 GBのMac

40億〜90億パラメータの Qwen。たとえば Ollama の qwen3.5:4b や qwen3.5:9b です。チャット、言い換え、フランス語での簡単な質問には十分です。

12 GB（RTX 3060 12 GB、RTX 4070）

Q4_K_Mの14B前後のモデル、またはより長いコンテキストのための余裕を持たせたQ8_0の9Bモデル。

16 GB（RTX 4080）

中規模モデルの上位クラス、または一部がシステムメモリにはみ出すMoE（スループットは低下します）。

24 GB（RTX 4090）または32 GB以上のMac

Ollama ライブラリによるとQ4_K_Mで18 GBのQwen3.8-27B、またはMoEのQwen3.6 35B-A3Bです。日常的な用途において、ローカルがオンラインアシスタントに最も近づく段階です。

画像を解析する必要がある場合

ビジョン版のQwen3-VL（例：qwen3-vl:8b）。インストール方法と制限事項は専用のガイドで詳しく説明しています。

Qwen Chat の最大モデルをローカルで再現しようとする必要はありません。それは不可能ですし、必要でもありません。9B〜27B のモデルで、文章作成、要約、日常的なコーディングといったタスクの多くには十分です。ご自身の例で判断してください。本当にフラッグシップモデルが必要なタスクには、データを送信しても問題ない場合に限り、オンラインサービスが引き続き有効な選択肢です。

#Ollama または LM Studio で Qwen をローカルにインストールする

必要なことのほとんどは、二つの無料ツールでまかなえます。Ollama はバックグラウンドで動作し、コマンドラインまたは API で操作します。Qwen Chat に近いインターフェースを使うために、Open WebUI を組み合わせることがよくあります。LM Studio はオールインワンのデスクトップアプリで、モデル検索とチャット画面が組み込まれています。以下に最短の手順を示します。

1. 01
   ツールをインストールする

   Windows、macOS、Linux 向けに、ollama.com から Ollama を、または lmstudio.ai から LM Studio をダウンロードしてください。Ollama は http://localhost:11434 で待ち受けるローカルサービスを起動します。
2. 02
   メモリに応じてサイズを選ぶ

   前のセクションの目安を参考にしてください。迷った場合は、4Bから9Bのバリアントから始めましょう。ダウンロードが速く、フランス語での品質を判断できます。
3. 03
   モデルをダウンロードして起動する

   Ollama では、一つのコマンドだけで重みを取得し、そのままターミナルで会話を開始できます。LM Studio では、モデル検索で「qwen」と入力し、適切なサイズのQ4_K_MのGGUF版を選んでから、チャットタブで読み込みます。
4. 04
   すべてがローカルで動作していることを確認する

   モデルをダウンロードしたら、ネットワークを切断して会話を続けてみてください。それでも応答は返ってきます。これが Qwen Chat との具体的な違いです。
5. 05
   ツールとの連携（任意）

   Ollama のAPIを使えば、スクリプト、コードエディター、または Open WebUI から、キーやクォータなしで Qwen を利用できます。

# Petite machine (8 Go de VRAM ou Mac 16 Go)
ollama run qwen3.5:9b

# Carte 24 Go ou Mac 32 Go et plus : Qwen3.8 27B (18 Go en Q4_K_M)
ollama run qwen3.8:27b

# Lister les modèles installés
ollama list

# Appeler Qwen depuis un script via l'API locale
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "qwen3.5:9b",
  "prompt": "Explique en trois phrases ce qu’est un modèle à poids ouverts.",
  "stream": false
}'

タグ名はすぐに変わります。ダウンロードする前に、ollama.com/libraryでバリアントの正確な名前とGB単位のサイズを確認してください。Qwen3.8-27Bの詳しいインストール方法（量子化、コンテキスト、推論モード）は別のガイドで扱っています。このページでは、オンラインとローカルのどちらを選ぶかに絞って説明します。

#Qwen Chat かローカルの Qwen か：どう判断するか

誰にとっても正しい唯一の選択肢はありません。二つの選択肢は互いに補完し合うもので、多くのユーザーは両方を使い分けています。重要でない単発の依頼にはオンラインサービスを、機密データや自動化に関わるものにはすべてローカルモデルを使う、という形です。

次の場合は Qwen Chatを選びましょう…

Qwen AIを二分で試したい、グラフィックカードを持っていない、ファミリー内で最大のモデルが必要、そしてメッセージに機密情報が一切含まれない、という場合。

次の場合は Qwen をローカルで選びましょう…

ドキュメントを手元の端末から外に出したくない、知らないうちにバージョンが変わらない固定されたモデルを使いたい、オフラインで作業する、またはタスクを自動化していてクォータに一切依存したくない場合。

ローカルの限界

品質はお使いのマシンで読み込めるモデルサイズに左右されます。ホスティングされているフラッグシップモデルには手が届きません。インストールとアップデートはご自身で行う必要があります。

オンラインサービスの制約

データが第三者に送信されること、利用条件や利用制限が変更される可能性があること、サービスの可用性とご自身のネット接続に依存すること。

簡単な判断方法があります。実際の用途を代表する例（ただし機密データは含めないもの）を使い、Qwen Chat と、お使いのマシンで動かせるサイズのローカル Qwen に同じ質問をしてみてください。ローカルの回答で十分であれば、プライバシーを確保でき、利用上限もなくなります。差が大きすぎる場合は、オンラインのままでいることで何と引き換えにしているのかを正確に把握できます。

#さらに詳しく

このページは、オンラインのアシスタントとローカル実行のどちらを選ぶかを判断するためのものです。実際に始める場合や、Qwen を他のモデルファミリーと比較する場合は、以下のガイドをご覧ください。