- AlibabaのQwenチームの中核研究者が大量に辞任し、最近公開されたQwen 3.5モデルシリーズの今後が不透明になっている
- チームリーダーのLin Junyangが辞任を発表し、その後複数の中核人材が相次いで退社
- 最近リリースされたQwen 3.5モデルファミリーは小型モデルでも優れた性能を示しており、いっそう注目を集めている
- Qwenチームの解体の可能性は、中国発のオープンソースAI研究エコシステムにとって重要な転換点となり得る
Qwenチームの人事変動
- AlibabaのQwen 3.5モデルシリーズが公開された直後、チームリーダーのLin JunyangがX（旧Twitter）で「me stepping down. bye my beloved qwen.」というメッセージを投稿し、辞任を発表
- Linは2024年以降、Qwenのオープンウェイトモデル公開を主導した中核研究者で、Alibaba内で最年少クラスのP10等級人材の一人だった
- 中国メディア36Krの報道によると、3月4日午後1時ごろ、AlibabaのTongyi Labが緊急の全社会議を開き、CEOのWu YongmingがQwenチームに直接状況を説明
- Linの辞任は12時間前の午前0時11分に発表されており、チーム内部でも衝撃が大きかったと伝えられている
- Linは午後2時ごろ、WeChatに「Qwenの兄弟たち、当初の計画どおり続けてくれ。問題ない」というメッセージを残したが、復帰の有無は明らかにしなかった
- Qwenチームのメンバーは36Krに対し、「競合他社よりはるかに少ないリソースの中で、Junyangのリーダーシップが現在の成果を達成した核心的要因だった」と語った
- 辞任のきっかけとして、Alibaba内部の組織改編でGoogle Geminiチーム出身の新しい研究者がQwen責任者に配置されたことが取り沙汰されているが、未確認情報である
中核人材の連鎖退社
- Linの辞任後、複数の中核メンバーが相次いで退社したことが確認されている
- Binyuan Hui: Qwenコード開発リード、Qwen-Coderシリーズ総括、エージェント学習の全工程を担当、最近はロボティクス研究にも参加
- Bowen Yu: Qwenのポストトレーニング後学習リード、Qwen-Instructシリーズ開発を主導
- Kaixin Li: Qwen 3.5/VL/Coderの中核貢献者、シンガポール国立大学博士
- このほかにも多数の若手研究者が同日に辞任したと報じられている
- Alibaba CEOが直接会議に出席した点は、会社側が事態の深刻さを認識していることを示している
Qwen 3.5モデルの特徴
- Qwen 3.5は、Alibaba Qwenチームがここ数週間で公開したオープンウェイトモデルファミリーで、性能が非常に高い
- 2月17日に公開されたQwen3.5-397B-A17Bは、807GB規模の大型モデル
- その後、122B、35B、27B、9B、4B、2B、0.8Bなどさまざまなサイズのモデルが連続して公開された
- 27Bと35Bモデルはコーディングで高い評価を受け、9B・4B・2Bモデルはサイズに比べて非常に効率的
- 27Bと35Bモデルは32GB/64GB Macで動作可能なレベルでありながら、コーディングタスクを見事に処理する
- 特に2Bモデルは4.57GB（量子化時1.27GB）にすぎないが、推論およびマルチモーダル（ビジョン）機能の両方をサポートする
今後の展望
- Qwenチームが解体されれば、小型モデルで高品質な性能を実現してきた研究成果が中断される可能性がある
- チームメンバーが新しい研究所を設立したり他機関に合流したりする場合、後続研究への期待は残る
- 現在の状況は「まだ不確かな段階」であり、Alibabaが一部人材を引き留める可能性も残っている
参考にした外部ソース
2件のコメント
Lin Junyangの辞任は衝撃ですね。Qwen 3.5 35B-A3Bを愛用しているので、Qwen 4に期待していたのに…
Hacker Newsの意見
ここ数日Qwen3.5-35B-A3Bをテストしていたが、これまで使ったモデルの中でエージェント型コーディング能力が最も優れている
RustとElixirのコードをPi harnessで書かせたところ、自分でテストを作成し、通過可否まで検証していた。テストやコンパイルエラーのループをうまく処理しながら目標に向かって進んでいく
ただ、途中で「こちらのほうが簡単だ」と判断して指示を無視し、サポートコードを丸ごと削除する傾向がある
deadpoolとdeadpool-r2d2を計画段階で選んでしまい、自分で混乱していた。それでも全体としてコードは悪くなく、データベース層を少し手直しすればよさそうだ
これまででセルフホスト可能なモデルの中で最も安定している
企業として戦略変更は理解できるが、なぜ中核研究者を追い出したのかは疑問だ。今はモデル研究者が不足している時期ではないだろうか
こういう空気では、米国の研究所がいくら金を積んでも人材獲得は難しい
しかも中国企業のほうが意思決定への影響力をより大きく持てる
トランプ政権時代からすでに外国人留学生の流入は減っており、今では米国で博士課程に進むこと自体がむしろ評判リスクと見なされるほどだ
クラウドモデルがトークンを無駄にすると費用が惜しいが、ローカルモデルがループすると「考え中なんだな」と感じる
Qwenのようなモデルがローカルコーディングに十分使えるようになれば、変化は技術的というより経済的である可能性が高い
サイズの割に性能は高いが、長い指示は半分ほど無視する傾向がある。このサイズなら受け入れられるトレードオフだ
さらに誤引用の検証まで行い、arXiv論文に活用している
成果物はこのページにまとめてある
本来こうした研究は政府が支援すべきだと思っていたが、今は中国企業がその役割を代替している
速度もかなり速い
AIが人を完全に代替できるなら、CEOたちがここまで必死に説得する必要はないはずだ