はじめに

「最新のオープンウェイトAIを、自分のPCで動かしたい」。エンジニアなら誰もが一度は考えることではないでしょうか。 2026年2月、Alibaba Cloudが公開した Qwen3.5-397B-A17B は「GPT-5やClaude Opus 4.5と互角以上」という性能で話題になりました。しかし、フルサイズでは約807GB、最小の4bit量子化でも214GBのRAMが必要で、「すごいのはわかったけど、一般人のPCでは動かないよね」という声が大半でした。 ところが2026年3月現在、Qwen3.5の小型モデル（0.8B / 2B / 4B / 9B）がOllamaで利用可能になっています。 この記事では、M1 MacBook Pro（メモリ8GB） という一般的な開発マシンで、Qwen3.5の小型モデルを0.8Bから順にサイズを上げながら実機検証し、「どのサイズまで快適に使えるのか」を明らかにします。さらに、AIオーケストレーションプラットフォーム Dify との接続手順も紹介します。

Qwen3.5とは？30秒でわかる概要

Qwen3.5は、Alibaba Cloudが2026年2月にオープンソース公開したフラグシップAIモデルです。

フルモデルは「巨大な図書館に4,000人の専門家がいるが、実際に動くのはいつも170人だけ」というMoE構造ですが、小型モデルは通常のDenseモデルで、Ollamaでサクッとpullして使える手軽さが魅力です。

検証環境

メモリ8GBは、現行Macの最小構成です。「最も厳しい条件で、どこまでいけるか」を検証する狙いがあります。

検証方法

Ollamaの Chat API 経由で、以下の3つの同一プロンプトを全モデルに投入しました。

Thinking（内部推論）モードはOFFに統一しています。小型モデルではThinkingをONにすると、思考トークンだけでnum_predictの上限を使い切ってしまい、実際の応答が空になるケースが確認されたためです。

検証結果

パフォーマンス比較表

モデルごとの詳細レポート

qwen3.5:0.8b — 速いが品質は厳しい

日本語要約の応答：

量子コンピュータは電子が波状として情報を重ね合わせのことで高速計算できる「原子をコピーできない超細粒子」という仕組みです。 日本語として不自然で、内容も不正確です。 FizzBuzz：

def fizzbuzz():
    return "Hello" * 100

FizzBuzzになっていません。完全に不正解です。 推論・分析： 「バイン業（バナーの販売・製造・配送）」など、存在しない産業を挙げるなど、信頼性に欠けます。 総評： 速度は抜群（22 tok/s）ですが、日本語タスクには力不足。英語の簡単なタスクや、レスポンス速度が最優先の場面のみ。

qwen3.5:2b — コスパ最強の候補

日本語要約の応答：

量子コンピュータは「0 と 1 の二進数を使う従来のコンピュータ」と全く同じですが、「スピン（回転）」という不思議な力を借りて同時に多くの計算を同時に行う超高速コンピューターです。 3行という指示は守れていませんが、説明の方向性は合っています。 FizzBuzz：

for i in range(1, 101):
    if i % 15 == 0:
        print(f"{i} is a FizzBuzz number", sep='', flush=True)
        continue
    elif i % 3 == 0:
        print(f"{i} is a fizz number", sep='', flush=True)
        continue
    elif i % 5 == 0:
        print(f"{i} is a buzz number", sep='', flush=True)
        continue
    else:
        print(i, end="")

ロジックは正しいですが、出力形式が通常のFizzBuzzと異なります（数字付きの説明文になっている）。 推論・分析： 製造・自動車産業、スタートアップ・IT、高級住宅・飲食業を挙げ、理由も論理的です。0.8Bと比べて格段に実用的。 総評： 16 tok/sで快適、品質も「使える」レベル。8GBマシンでの日常的な検証用途なら、このサイズがコスパ最強です。

qwen3.5:4b — 品質最高だが速度にトレードオフ

日本語要約の応答：

普通のパソコンは絵画に色がついたパズルを一つずつ見るけれど、量子コンピュータは絵画全体の色が同時に見える特別な眼です。 そのため、巨大な計算問題を瞬時に解くことができます。 とても速くて賢い未来のコンピューターですね。 3行の指示を守り、小学生向けの比喩も自然。全モデルで最高品質の回答です。 FizzBuzz：

for i in range(1, 101):
    output = ""
    if i % 3 == 0:
        output += "Fizz"
    if i % 5 == 0:
        output += "Buzz"
 
    if not output:
        output = str(i)
 
    print(output)

完璧に正しいFizzBuzzです。コードスタイルも良好。 推論・分析： 建設・住宅業、観光・宿泊業、商業・百貨店業を挙げ、それぞれ具体例を交えた論理的な説明。補足として教育・保育、医療・介護にも言及するなど、構成力が高い。 総評： 品質は文句なし。ただし7 tok/sで、メモリの67%がCPUオフロードされている状態。「最高品質が必要な場面で待てるなら」 選択肢になります。8GBマシンの実質的な上限です。

qwen3.5:9b — 8GBでは動作不能

メモリ使用量8.8GBで物理メモリを超過。GPU 57% / CPU 43%の状態で、10分経過しても1トークンも生成されずタイムアウト。 8GBマシンでは実用不可能です。動かすには最低16GBのメモリが必要でしょう。

結論：M1 Mac 8GBでのベストチョイス

M1 Mac 8GBでの現実的な上限は qwen3.5:4b です。9B以上は物理メモリを超過し、事実上動作しません。 メモリ16GB以上のマシンであれば9Bも選択肢に入りますし、24GB以上なら27Bも視野に入ります。メモリ容量がそのまま「使えるモデルサイズの上限」を決めます。

Difyとの接続手順（5分で完了）

検証で「これなら使える」と判断したモデルを、AIオーケストレーションプラットフォーム Dify に接続してみましょう。

Step 1: Ollamaをインストールする

brew install ollama
brew services start ollama

Step 2: モデルをPullする

# 8GBマシンなら2bか4bを推奨
ollama pull qwen3.5:4b

Step 3: Ollamaの起動を確認する

ブラウザで http://localhost:11434 にアクセスし、Ollama is running と表示されれば準備完了です。

Step 4: Difyでモデルプロバイダーを設定する

Difyの管理画面 → 設定 → モデルプロバイダー → Ollama を選択します。

Step 5: 接続情報を入力する

Step 6: 保存して動作テスト

「テスト送信」ボタンをクリックし、レスポンスが返ってくれば接続成功です。あとはワークフローのLLMノードにこのモデルを指定するだけです。

Difyをエンタープライズ環境で運用する場合は、Azure VM上にDifyを構築しPrivate Linkで閉域接続する方法も参考にしてください。また、Dify v1.14で導入されたAgent × Skillsアーキテクチャを使えば、このQwen3.5モデルを再利用可能なスキルとして組み込むことも可能です。

まとめ

Qwen3.5の小型モデル登場により、メモリ8GBの一般的なMacでも最新のQwen3.5ファミリーを体験できるようになりました。 ただし、実機検証で明らかになったのは「小型モデルには明確な限界がある」ということです。日本語タスクで実用的な品質を出すには最低2B、できれば4Bが必要で、8GBマシンではそこが天井です。 本番環境で大規模モデルを活用するには、Google Cloud（旧GCP）インフラの設計、vLLMの運用、セキュリティ対策、コスト最適化など、接続手順とは別次元の工数が発生します。「やってみたら想像の3倍大変だった」というご相談を、私たちは日常的に受けています。

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• Azure VM上にDifyを構築しPrivate Linkで閉域接続する方法 — 本番環境でDify × LLMを安全に運用する構成
• Dify v1.14.0「Agent × Skills」完全解説 — ローカルLLMをDifyのエージェントスキルとして組み込む

参考リンク

• Qwen3.5 公式ブログ（Qwen Team）
• Qwen3.5-397B-A17B - Hugging Face
• Ollama - Qwen3.5 モデル一覧
• Ollama 公式サイト
• Dify 公式サイト
• Unsloth - Qwen3.5 対応モデル一覧