Qwen3.6-Plus：コーディングエージェント能力の全面的な向上

通義ラボ 2026-04-02 12:33 浙江

現実世界へのエージェントの進化

今年2月にQwen3.5シリーズを発表したことに続き、本日私たちはQwen3.6-Plusを正式にリリースしました。現在、アリババクラウドの百煉（Bailian）APIを通じて呼び出しが可能となっています。

今回のアップデートは、開発者の核心的な要望に焦点を当て、モデルのエージェント（Agent）プログラミング能力を大幅に向上させることに重点を置いています。フロントエンドページの生成、コードの修正、ターミナルの自動化などのシナリオにおいて、Qwen3.6-Plusはより安定したタスク実行能力を示しています。同時に、モデルはデフォルトで100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、マルチモーダルな知覚と推論能力も同時に最適化されています。

Qwen3.6の主要ポイント：

国内同等サイズのモデルの中で、コーディングエージェント能力がリード：コードタスクのエンドツーエンド成功率が大幅に向上

コーディングエージェント（Coding Agent）能力のアップグレード：コード生成、修正、ツール呼び出しがより信頼性高く

100万トークンコンテキスト：長文書やマルチターン会話からの情報抽出がより正確

マルチモーダル能力の強化：視覚理解、指示遵守がより安定

高いコストパフォーマンス：K2.5/GLM5のサイズと比較して半分以下であり、コストパフォーマンスが高い

🔜 Qwen3.6シリーズの他のバージョンも近日中にリリース予定。より高性能なバージョンと小規模サイズのオープンソースモデルを期待してください～

🔜 Qwen3.6シリーズの他のバージョンも近日中にリリース予定：より高性能なバージョンと軽量オープンソースモデルを含むため、ご期待ください🔜 Qwen3.6シリーズの他のバージョンも近日中にリリース予定：より高性能なバージョンと軽量オープンソースモデルを含むため、ご期待ください

一、コーディングに焦点を当て：エージェントをより「信頼できる」ものにする

私たちは、開発者がエージェントプログラミングを使用する際、単にベンチマークのスコアを追求するのではなく、「タスクが安定して完了できるか」を最も重視していることを観察しました。Qwen3.6-Plusの最適化方向性もこの点を中心に展開されています：

コードエージェント領域において、Qwen3.6-Plusは優れたエンジニアリング実装能力を示しており、主要なコード修正ベンチマークでは業界の标杆に迫るだけでなく、複雑なターミナル操作や自動化タスクの実行において特に顕著な成果を上げています。

汎用エージェントとツール使用の分野では、モデルは顕著な突破を遂げ、特に複数の高難易度な長期計画タスクで最良の結果を達成し、各種のツール呼び出しベンチマークでも全面的にリードしています。

汎用能力において、Qwen3.6-Plusはトップレベルの水準を維持しています：高難易度なSTEM（科学・技術・工学・数学）推論、超長コンテキストからの正確な情報抽出、あるいは多言語環境での広範な適応において、モデルは複数の重要な評価で新たなベストパフォーマンスを刷新しています。

私たちは、Qwen3.6-Plus の進歩が単なる各指標の最適化にとどまらず、深い論理推論、膨大なコンテキスト（文脈）記憶、そして精密なツール実行能力を有機的に融合させた点にあると考えています。高性能を維持しつつ、Qwen3.6-Plus は国内同規模のモデルにおいて、エージェント（Agent）プログラミング能力を全面的にリードする初のバージョンです。これは、開発者がより低い推論コストで、より安定したエージェントによるコーディング体験を得られることを意味します。

二、マルチモーダル：同期強化と実用性への焦点

Qwen3.6-Plus はマルチモーダル能力をさらにアップグレードし、推論能力の強化、インストラクションモード（指示モード）の実用性向上、そして複雑なタスク実行能力の拡張という3つの方向性に沿って継続的に進化しています。

マルチモーダル推論において、Qwen3.6-Plus は複雑なドキュメント理解、物理世界における視覚的理解、動画推論、そしてビジュアルプログラミング（視覚プログラミング）などのタスクで安定した向上を達成し、モデルはクロスモーダル情報をより効果的に統合し、より複雑な分析と意思決定を完了できるようになりました。

インストラクションモードの実用性において、Qwen3.6-Plus は実際のビジネスシーンに合わせて継続的に最適化されており、指示の遵守、難読な文字認識、万物識別、細粒度画像知覚、そして現実世界の理解において、より高い実用性と安定性を示しています。

私たちは、マルチモーダル能力の継続的な最適化の意味は、いくつかの単一タスクの効果向上だけでなく、複雑なフローチャネルタスクに対してより完全な能力サポートを提供することにあると考えています。理解、推論、実行能力の融合が進むにつれ、Qwen3.6-Plus は現実環境において継続的に知覚し、推論し、行動するネイティブなマルチモーダルエージェントへと進化する途上にあります。

三、Qwen3.6-Plus の使用開始

Qwen3.6-Plus は現在、アリババクラウド百煉（Alibaba Cloud Bailian）の公式 API を通じて正式に公開されています。この API は、OpenClaw、Claude Code、Qwen Code、Kilo Code、Cline、そして OpenCode を含む人気のあるサードパーティ製プログラミングアシスタントにシームレスに統合でき、開発プロセスを簡素化し、コンテキスト（文脈）を認識する効率的なコーディング体験を実現します。

API の使用方法

今回のリリースでは、複雑なマルチステップタスクのパフォーマンスを向上させる新機能を API に導入しました。

preserve_thinking（思考の保持）：メッセージ内のすべての前回のラウンドにおける思考内容を保持します。エージェントタスクに推奨されます。この機能は、完全な推論コンテキストを保持することで意思決定の一貫性を高め、多くの場合、繰り返しの推論を減らすことで全体のトークン消費を削減するため、エージェントワークフローや長期タスクに特に有益です。この機能はデフォルトで無効（preserve_thinking は false）であり、これは前回のラウンドの思考内容が破棄され、最新のユーザーメッセージを処理する際に生成された思考内容のみが保持されることを意味します（インターリーブド・シンキング / 交互的思考）。

🔷 アリババクラウド百煉

アリババクラウドの百煉（Bailian）は、OpenAI仕様に準拠するチャット補完（chat completions）およびレスポンス（responses）API、さらにAnthropicのAPIインターフェースと互換性のある業界標準プロトコルをサポートしています。

以下は、チャット補完APIのコード例です：

環境変数（公式ドキュメントに基づく）:
  DASHSCOPE_API_KEY: https://modelstudio.console.alibabacloud.com から取得したAPIキー
  DASHSCOPE_BASE_URL: （任意）互換モードAPIのベースURL。
  DASHSCOPE_MODEL: （任意）モデル名；異なるモデルに上書きする場合。
  DASHSCOPE_BASE_URL:
    - 北京: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    - シンガポール: https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    - 米国（バージニア）: https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

from openai import OpenAI
import os

api_key = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError(
        "DASHSCOPE_API_KEY is required. "
        "Set it via: export DASHSCOPE_API_KEY='your-api-key'"
    )

client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url=os.environ.get(
        "DASHSCOPE_BASE_URL",
        "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    ),
)

messages = [{"role": "user", "content": "Introduce vibe coding."}]

model = os.environ.get(
    "DASHSCOPE_MODEL",
    "qwen3.6-plus",
)
completion = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=messages,
    extra_body={
        "enable_thinking": True,
        # "preserve_thinking": True,
    },
    stream=True
)

reasoning_content = "" # 完全な推論トレース

answer_content = "" # 完全な回答

is_answering = False # 回答フェーズに入ったかどうか

print("\n" + "=" * 20 + "Reasoning" + "=" * 20 + "\n")

for chunk in completion:

if not chunk.choices:

print("\nUsage:")

print(chunk.usage)

continue

delta = chunk.choices[0].delta

# 推論コンテンツのみを収集

if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:

if not is_answering:

print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)

reasoning_content += delta.reasoning_content

# 受信コンテンツ、回答フェーズ開始

if hasattr(delta, "content") and delta.content:

if not is_answering:

print("\n" + "=" * 20 + "Answer" + "=" * 20 + "\n")

is_answering = True

print(delta.content, end="", flush=True)

answer_content += delta.content

コードおよびエージェント

Qwen3.6-Plus は優れたフロントエンド開発能力を有しており、同時に OpenClaw、Claude Code、Qwen Code を含む人気のサードパーティ製プログラミングアシスタントにシームレスに統合されることで、開発プロセスを簡素化します。

🔷 ウェブ開発

Qwen3.6-Plus はフロントエンド開発能力を強化し、3D シーンやゲームといった複雑なプロジェクトにおいて卓越したパフォーマンスを発揮すると同時に、ウェブデザイン面でも優れた水準を維持しています。

プロンプト：机の上に水槽があり、その中に水草が生えている魚鉢のシミュレーションを行う 3D アニメーションウェブページを作成してください。水槽内には 10 匹の魚が群れを形成しており、各魚は Boids Plus ルールに従って行動します。水草は魚の群れが泳ぐことで生じる水流の影響を受けて揺れます。単一の HTML ファイルを出力してください。

🔷 OpenClaw

Qwen3.6-Plus は、セルフホスティング可能なオープンソース AI コーディングエージェントである OpenClaw（旧名 Moltbot / Clawdbot）と互換性があります。これを Model Studio に接続することで、ターミナル内で完全なエージェントによるコーディング体験を得ることができます。以下のスクリプトを使用して開始してください：

Node.js 22+

curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash # macOS / Linux

API キーを設定

export DASHSCOPE_API_KEY=

OpenClawを起動する

openclaw dashboard # ウェブブラウザ

openclaw tui # 新しいターミナルを開き、TUI（Text User Interface：テキストユーザーインターフェース）を起動

初回使用時は、~/.openclaw/openclaw.json ファイルを編集して OpenClaw を Model Studio へ向けてください。以下のフィールドを見つけて作成し、マージしてください——既存の設定を保持するため、ファイル全体を上書きしないでください：

{

"models": {

"providers": [

{

"name": "alibaba-coding-plan",

"baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",

"apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}",

"models": [

{

"id": "qwen3.6-plus",

"reasoning": true

}

]

}

]

},

"agents": {

"defaults": {

"models": ["qwen3.6-plus"]

}

}

}

プロンプト：6月15日午前8時で、今日の論文提出作業に向けた実際に信頼できるスケジュールが必要です。私の計画ファイルは互いに矛盾しています：古いものもあれば、非公式なメモもあり、今朝アドバイザーがいくつかの項目を追加しました。1つの確実な計画と、一日中実行状況を追跡するために使用できる構造化された引き継ぎ資料が必要です。

以下の点を確認してください：ワークスペース内の論文計画ファイルをレビューし、それらを統合してください。各タスクについて、最も権威があり最新の情報源を用いて、実際の現在のステータス（完了、進行中、未着手）を特定してください。ファイルに矛盾がある場合は、どの情報源が優先され、その理由は何かも明記してください。

今日中に実行しなければならないすべてのタスクを特定してください。これには、メインのトラッカーにない場合でも、アドバイザー資料で新たに導入されたものが含まれます。

必ずJSON形式で返してください：

{"translation": "翻訳全文", "technical_terms": ["term1", "term2"]}

四象限ラベルを盲目的に信じるのではなく、優先度マトリックスを検証してください。四象限ラベルが緊急性や重要度のスコアと矛盾している場合は、それを修正し、計画では修正後の優先度を使用してください。

🔷 Qwen Code

Qwen3.6-Plus は、ターミナル向けに設計されたオープンソースの AI エージェントである Qwen Code と互換性があります。Qwen シリーズに対して深く最適化されており、複雑なコードベースの理解、反復作業の自動化、納期短縮を支援します。以下のスクリプトで開始してください：

Node.js 20+

npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

Qwen Code の開始（インタラクティブモード）

qwen

その後、セッション内で：

/help

/auth

初回使用時、システムはログインを促します。いつでも /auth を実行して認証方法を切り替えることができます。Qwen Code OAuth によるログインでは、毎日 1,000 回の無料呼び出しが取得できます。

🔷 Qwen Code

Qwen3.6-Plus は、ターミナル向けに設計されたオープンソースの AI エージェントである Qwen Code と互換性があります。Qwen シリーズに対して深く最適化されており、複雑なコードベースの理解、反復作業の自動化、納期短縮を支援します。以下のスクリプトで開始してください：

Node.js 20+

npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

Qwen Code の開始（インタラクティブモード）

qwen

その後、セッション内で：

/help

/auth

プロンプト：/skills brainstorming Jobs の「Think Different」の完全なコンテンツを検索し、縦長の紙の背景にタイプライターフォントでテキストを配置し、完全な段落として構成し、全文がページの下部 3 分の 1 に位置するようにします。タイプライター効果は文字ごとに現れます。完全なコンテンツが表示された後、3 秒間一時停止し、その後テキスト内の文字 'o' が上昇してページの中央まで拡大し、'o' が元の位置と一直線になり、全文を引き上げて浮かび上がり消滅します。

🔷 Claude Code

Qwen API は Anthropic API プロトコルもサポートしており、これにより Claude Code などのツールと組み合わせて使用でき、より優れたコーディング体験を得ることができます：

Claude Code のインストール

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

環境の設定

export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.6-plus"

export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen3.6-plus"

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=

CLI の起動

claude

プロンプト：私向けの一人称視点のフライトゲームHTMLを作成してください。

ビジュアルエージェント

Qwen3.6-Plus は、マルチモーダル分野において、明確な能力の主线に沿って継続的に進化しています：視覚的知覚からマルチモーダル推論、そしてエージェント実行へ。私たちは、モデルが単に画像やビデオを「見る」だけでなく、知覚、理解、推論、タスク実行に至る完全な能力の閉環を真に備え、より実用的なネイティブマルチモーダルエージェントへと段階的に進化することを望んでいます。

🔷 視覚的推論

知覚能力の継続的な強化を基盤とし、Qwen3.6-Plus は視覚入力に基づく理解、分析、推論能力をさらに強化しました。モデルは画像コンテンツの浅層認識にとどまらず、推論、グラウンディング（Grounding）、OCR などの能力を組み合わせ、複雑な視覚入力に対してより深い分析を行い、さらに文書理解、チャート解析、インターフェース理解、細粒度位置特定などの実務タスクをサポートします。モデルは「何が見えたか」に答えるだけでなく、「これらの情報の間にどのような関係があるか」、そして「これらの情報に基づいてどのようにタスクを遂行すべきか」を判断することもできます。

プロンプト：儲かった金額を計算してください

Qwen3.6-Plus：

ユーザーは、これらのスクラッチくじの総当選金額を知りたいと考えています。各くじの当選状況を注意深く確認する必要があります。

1 枚目のくじ（左端、赤色、「超给力」）：

面額：20元

玩法：カバー膜を削り、任意の「私の番号」が「当選番号」と一致すれば、その「私の番号」に対応する賞金が得られます。「星」の図柄が出た場合、その図柄に対応する賞金が得られます。

当選番号：24

私の番号と賞金：

1 行目：11 (50), 04 (50), 38 (800,000), 31 (40), 21 (100,000) -> 一致なし

2 行目：34 (5,000), 01 (60), 20 (5,000), 17 (160), 30 (40) -> 一致なし

3 行目：16 (10,000), 36 (60), 12 (500), 15 (30), 33 (1,000) -> 一致なし

4 行目：05 (40), 14 (50), 29 (30), 22 (100), 35 (100) -> 一致なし

5 行目：27 (50), 18 (60), 06 (100), 24 (20), 28 (30) -> 一致！番号24が出現しました。

対応する賞金は20元です。

ちょっと待って、もう一度よく見てみましょう。当選番号は24です。私の番号の中に24があります、最後の行の4列目です。対応する金額は20元です。

他に24や星のマークがないか、もう一度探してみましょう。

1行目1列目は11、2列目は04…

「私の番号」エリアを再スキャンして、「24」または「星」を探します。

1行目：11, 04, 38, 31, 21

2行目：34, 01, 20, 17, 30

3行目：16, 36, 12, 15, 33

4行目：05, 14, 29, 22, 35

5行目：27, 18, 06, 24, 28 -> ここに24があります、対応する賞金は20元です。

他に星のマークはありますか？明らかな星の図記号は見当たりません。

したがって、このチケットは20元的中です。

2枚目の彩票（左から2番目、金色、「行大運」）：

面值： 20元

玩法一： 刮开覆盖膜，如果出现奖金标志，即中得该奖金乘以所对应的倍数。

上面有一排倍数：1倍, 1倍, 1倍, 1倍, 2倍, 1倍, 1倍, 1倍, 2倍, 6倍。

下面对应的奖金区被刮开了吗？看起来像是刮开了。

让我们看具体的数字。

第一行：SHIZILU (1倍), LINGDANG (1倍)… 这些是图标。

下面有具体的数字对。

第一场：02 02 -> 相同！奖金 ¥30。倍数是1倍（看上面的图标对应，或者是看右边的倍数对照表？不对，玩法一说的是“如果出现奖金标志”）。

让我们仔细看玩法说明。

玩法一：刮开覆盖膜，如果出现奖金标志，即中得该奖金乘以所对应的倍数。

玩法二：刮开覆盖膜，在任意一场游戏中，如果出现两个相同的号码，即中得该场游戏所示的奖金；如果出现倍数对照表中所示的标志，即中得该场游戏所示的奖金乘以所对应的倍数。

这票看起来比较复杂。让我们看刮开的区域。

第一场：02 02 -> 号码相同。奖金 ¥30。

第二场：03 36 -> 不同。

第三场：28 37 -> 不同。

第四场：23 33 -> 不同。

第五场：12 29 -> 不同。

第六场：17 30 -> 不同。

第七场：31 10 -> 不同。

第八场：15 32 -> 不同。

等等，我可能看漏了。让我们重新看。

第一场：02 02。相同。奖金¥30。

第二场：03 36。不同。奖金¥50。没中。

第三场：28 37。不同。奖金¥400。没中。

第四场：23 33。不同。奖金¥1,000。没中。

第五场：12 29。不同。奖金¥1,000,000。没中。

第六场：17 30。不同。奖金¥10,000。没中。

第七场：31 10。不同。奖金¥30。没中。

第八场：15 32。不同。奖金¥1,000,000。没中。

所以这张票中了 30元。

第三张彩票（右二，红色/蓝色，“多喜乐”）：

面值： 20元

玩法： 刮开覆盖膜，如果刮出任何奖金金额，即可获得该奖金；如果刮出图符，即可获得100元奖金。

刮开区域：

这里有很多小图标。

我看了一下，大部分是图标（灯笼、鱼、元宝等）。

在右侧中间位置，有一个 ¥40。

其他的看起来都是图标，没有金额。

所以这张票中了 40元。

第四张彩票（最右边，黑色，“66顺88发”）：

面值： 10元

玩法： 刮开覆盖膜，如果刮出号码66或88，即可获得该号码下方所对应的奖金；如果刮出“顺”图符，即可获得该图符下方所对应奖金的6倍；如果刮出“发”图符，即可获得该图符下方所对应奖金的8倍。

刮开区域：

第一行：65 (30), 70 (500), 72 (250,000) -> 无66/88/顺/发

第2行：84 (100), 66 (10), 74 (80) → 66が出現！対応する賞金は¥10。

第3行：68 (20), 78 (20), 88 (50) → 88が出現！対応する賞金は¥50。

第4行：90 (60), 79 (1,000), 87 (10,000) → 該当なし

したがって、このチケットの当選金額は 10 + 50 = 60元です。

合計：

第1枚（超ラッキー）：20元

第2枚（大吉）：30元

第3枚（多幸）：40元

第4枚（66順88発）：60元

総額： 20 + 30 + 40 + 60 = 150元。

念のため再確認します：

超ラッキー（20元券）:

当選番号: 24

自分の番号から24を探します。

最後の行の4番目の数字は 24 です。

その下の金額は 20 です。

当選確認 20元。

大吉（20元券）:

ゲームルール2：同じ数字が2つ揃うと当選。

第1組: 02 と 02。一致しました。賞金 ¥30。

他の組には同じ数字はありません。

当選確認 30元。

多幸（20元券）:

ゲームルール：金額を削り出せば当選。

右側の中央に ¥40 があります。

他はすべて図柄（ランタン、魚、扇子など）で、金額の数字はありません。

当選確認 40元。

66順88発（10元券）:

ゲームルール：66または88を探す。

第2行の中央に 66 があり、その下の金額は ¥10 です。

第3行の右側に 88 があり、その下の金額は ¥50 です。

当選確認 10 + 50 = 60元。

最終合計: 20 + 30 + 40 + 60 = 150元。

投入コスト:

20 + 20 + 20 + 10 = 70元。

「転送した金額」（通常は利益を指す）を問われている場合は、150 - 70 = 80元となります。

「当選金額」（総賞金）を問われている場合は、150元です。

ユーザーは「転送した金額」を尋ねていますが、これは口語表現であり、「稼いだ金額」または「当選した金額」を指している可能性があります。安全策として、総賞金と純利益の両方を記載すべきでしょう。

ただし文脈を見ると、「転送」は「稼ぐ」の同音異義語または方言であり、単に「当選金額を尋ねている」だけかもしれません。通常、この種の質問は総賞金を意味します。総賞金を算出し、コストについても言及します。

修正： 第1枚を再度確認します。

当選番号は24です。

自分の番号エリア：

第1行：11, 04, 38, 31, 21

第2行：34, 01, 20, 17, 30

第3行：16, 36, 12, 15, 33

第4行：05, 14, 29, 22, 35

第5行：27, 18, 06, 24, 28

はい、24は1つだけで、対応する賞金は20元です。

修正： 第2枚を再度確認します。

第1組 02 02 → 当選30。

倍率が漏れていないか確認します？

ゲームルール1：カバー膜を削り、賞金マークが現れると… 上部の小さな文字は「SHIZILU 1倍」などで、これはゲームルール1のエリアです。

ゲームルール1のエリアには賞金マーク（例：「¥100」など）は削り出されておらず、すべて漢字と倍率です。

ゲームルール2のエリアは下部の数字ペアです。

第1組 02 02 → 当選30。

問題なし確認。

修正： 第3枚を再度確認します。

確かに ¥40 は1つだけです。

問題なし確認。

修正： 第4枚を再度確認します。

66 → 10元。

88 → 50元。

問題なし確認。

結論： 総賞金：150元。 総コスト：20+20+20+10 = 70元。 純利益：80元。

ユーザーは「転送した金額」を尋ねていますが、おそらく「稼いだ金額」または「当選した金額」を意味しています。総当選金額を回答し、純利益額も補足します。

四行目はありません。

五行目に「24」が一つあります。

他に「星」のシンボルはありますか？

プレイ方法：「星」のシンボルを刮（かき）出すと、そのシンボルの下に表示されている賞金を受け取ることができます。

私の番号エリアには星が見当たりません。

しかし、当選番号の下に黄色い星のアイコンがあり、「25回の当選チャンス」と書かれています。これはチケットのデザイン部分であり、刮くエリアではありません。

刮くエリア内では、私の番号の下にはすべて金額が表示されています。

私の番号エリアを注意深く見てみると、星はありますか？

どうやらないようです。

したがって、1枚目のチケットの当選金額は20元です。

2枚目の「行大运」をもう一度注意深く確認します。

第1ゲーム 02 02 -> 30元当選。

ここでの「30」の横に「SANSHI」という文字があります。

30元であることを確認しました。

さらに、4枚目の「66順88発」をもう一度注意深く確認します。

「66」の下には10元があります。

「88」の下には50元があります。

合計60元であることを確認しました。

さて、計算結果は確実です。総当選金額：20 + 30 + 40 + 60 = 150元。コスト：20 + 20 + 20 + 10 = 70元。利益：80元。

「転じた」（儲かった）場合、それは80元です。「当選した」（総賞金）場合、それは150元です。両方とも伝えます。

3枚目の「多喜乐」をもう一度確認します。

刮くエリア内に¥40が一つあります。

他はすべて図柄です。

プレイ方法：任意の賞金金額を刮き出せば、その賞金が得られます。

図柄（例えば「福」の文字や特定の吉祥物など）を刮き出せば、100元が得られます。

画像には多くの図柄があります：提灯、魚、元宝（金塊）、扇子、太鼓、兎（？）、桃など。

これらの図柄は当選図柄ではないか、もし当選図柄であれば説明があるはずです。

プレイ方法の説明には「図柄を刮き出せば、100元の賞金が得られます」とあります。这里的「図柄」通常指特定の当選記号、例えば「多」「喜」「楽」や特定の吉祥物を指します。

しかし、通常、どの図柄が当選するか特別に明記されていない場合、それは特定の当選記号を指します。

このチケットでは、¥40以外、他はすべて装飾的な図柄または当選していない図柄です。

プレイ方法の説明の下部にある文字を注意深く確認します。「カバー膜を刮き出し、任意の賞金金額を刮き出せばその賞金が得られ、図柄を刮き出せば100元の賞金が得られます」とあります。

这里的「図柄」は、「多」「喜」「楽」といった特定の文字を指す可能性があります。

刮くエリア内に「多」「喜」「楽」の三文字がありますか？

確認したところ、刮くエリア内の図柄は多岐にわたっています。

提灯、魚、太鼓、扇子、元宝、桃、兎、蓮の花などがあります。

漢字は見当たりません。

したがって、40元のみ当選したことになります。

よし、出力の準備をします。1枚目：20元 2枚目：30元 3枚目：40元 4枚目：60元 合計：150元。コスト：70元。純利益：80元。

ユーザーは「いくら転じたか」と尋ねていますが、「転」はおそらく「儲け（赚）」の誤字でしょう。私は次のように回答します：総当選金額は150元、コスト70元を差し引くと、純利益は80元です。

4枚目のチケットの面額を再確認します。右上に「面值10元」と書かれています。はい、コストは10元です。前三枚はすべて20元です。総コスト 20*3 + 10 = 70元。間違いありません。

最終確認数字：

「超给力」：20元当選（番号24が20に対応）。

「行大运」：30元当選（02が02に対応）。

「多喜乐」：40元当選（直接40を刮き出し）。

「66順88発」：10元当選（66が10に対応）+ 50元当選（88が50に対応）= 60元。

Total: 20+30+40+60 = 150. Profit: 150 - 70 = 80.

これは非常に明確です。

慎重に計算しましたので、これら4枚のスクラッチくじの結果は以下の通りです：

1枚目（赤色「超给力」、面額20元）：

当選番号： 24

あなたの番号： 最後の行に 24 が見つかり、対応する賞金は 20元。

小計：20元

2枚目（金色「行大运」、面額20元）：

プレイ方法： 一致する番号を探す。

結果： 第1ゲームで 02 と 02 が現れ、番号が一致し、対応する賞金は 30元。

小計：30元

3枚目（彩色「多喜乐」、面額20元）：

プレイ方法： 金額を刮き出せば当選。

結果： 刮くエリアの右側中央に ¥40 が一つあります。

小計：40元

第4枚（黒色「66順88発」、額面10元）：

遊び方： 66または88を探す。

結果：

2行目の中央に「66」が刮かれ、対応する賞金は10元。

3行目の右側に「88」が刮かれ、対応する賞金は50元。

小計：10 + 50 = 60元

まとめ：

総当選金額： 20 + 30 + 40 + 60 = 150元

購入コスト： 20 + 20 + 20 + 10 = 70元

純利益（転じた額）： 150 - 70 = 80元

運が良かった。元が取れただけでなく、純利益80円を稼いだ！

🔷 ビジュアルプログラミング

私たちはさらに、モデルのビジュアルコンテンツに対する理解、生成、およびツール呼び出し能力を強化しました。モデルは、インターフェースのスクリーンショット、プロダクトのプロトタイプ、デザイン稿、または自然なテキストと画像の記述に基づいて、フロントエンドページの生成、コード補完、インタラクションの変更などのタスクを完了できます。これにより、「インターフェースを理解する」から「コードを生成する」、さらに「ツールを呼び出して変更を行う」という一連の完全なチェーンが段階的に打通されます。これにより、マルチモーダルモデルは実際の開発ワークフローにおいてより高い実用価値を持つようになりました。

プロンプト： 画像とテキストを交互に使用して、トマトと卵炒めの作り方の手順を私に解説してください。

Qwen3.6-Plus：

トマトと卵炒めは、国民的な家庭料理の第一号と呼ばれています。一見シンプルですが、「柔らかさ」と「汁気」のバランスという芸術が隠されています。多くの人が作る完成品は、卵がかたくなりすぎるか、トマトから汁気が十分に抽出されず、味が分離してしまいます。実は、以下の3つの重要なステップを押さえるだけで、自宅でもレストラン級の濃厚な味わいを再現できます。それは、下ごしらえの讲究、火加減の制御、そして最後の融合テクニックです。最も基本的な準備から始めましょう。

下ごしらえが完了したら、第一步は卵を炒めることです。ここには秘訣があります：油の温度はやや高めで、卵液を鍋に入れた瞬間に急速に膨らみます。焦ってかき混ぜないでください。底面が固まったら、優しく押し広げるように炒ってください。こうすることで、ふんわりとした柔らかい卵になります。卵が黄金色になり、大部分が固まったら、すぐに器に取り出して準備完了とします。焼きすぎると、後の加熱で硬くなってしまいます。

次に、この料理の真髄となるステップです：トマトを炒めて汁気を出すことです。鍋に少量の油を残し、トマトの塊を入れ、中火で炒ります。この際、トマトケチャップを小さじ1杯加えても構いません（オプション、色をより赤く鮮やかにするため）と、少量の砂糖を加えて酸味を中和します。重要なのは、ヘラでトマトを押さえつけ、軟化と汁気の抽出を加速させることです。鍋の中に濃厚な赤いスープが見え始めたら、タイミングが来たということです。

最後の工程として、事前に炒めておいた卵を鍋に戻し、トマトのソースと素早く混ぜ合わせて均一に炒めます。卵の塊一つひとつが、トマトの甘酸っぱいソースをしっかりと吸うようにします。最後に刻み葱を散らして飾り付け、完成です。この料理の成功の基準は、皿の底に適量の赤いソースが残っており、卵が柔らかく黄色く崩れず、トマトが柔らかく味が染み込んでいることです。

トマトと卵の炒め物は、単なる一品料理ではなく、火加減と時間のコントロールを学ぶ練習でもあります。覚えておいてください：卵を柔らかくするには、強火で素早く炒げて早めに鍋から取り出すこと；ソースを濃くするには、弱火でじっくりと押し付けながら炒めること；味を調和させるには、最後にすべてを合わせること。このリズムに従えば、色・香・味を兼ね備えた经典の美味しさを作ることができます。

🔷 動画理解

Qwen3.6-Plus は、動画コンテンツそのものへの理解能力を継続的に向上させるだけでなく、より現実的なタスクに近い動画分析や処理のシナリオもさらにサポートしています。静止画像と比較して、動画理解には時系列情報、動的な変化、フレーム間の関連性を同時に処理する必要があるため、マルチモーダルモデルが「知覚」から「理解」そして「処理」へと総合的な能力を進化させる過程をよりよく体現します。私たちは、モデルが動画で何が起こっているかを理解できるだけでなく、動画の内容に基づいてさらなる分析、抽出、処理タスクを完了できることを望んでいます。

プロンプト：以下の動画を理解し、PDFドキュメントに整理してください

公式アカウントのバックヤードで「Boats」と返信すると、完全なPDFを確認できます🔷 視覚エージェント（Visual Agent）の応用

私たちが注目しているのは、モデルが環境の中で継続的に知覚し、推論を行い、行動を取る方法です。GUI エージェント（GUI Agent）を代表とするように、モデルは画面の内容に基づいて現在のインターフェース状態を理解し、計画能力と組み合わせて次の操作を実行できます。また、OpenClaw などの取り組みは、マルチモーダルモデルがオープン環境において複雑なインタラクションタスクを完了する可能性をさらに示しています。Claude Code スタイルのワークフロー、マルチホップ検索（Multi-hop Search）、CI（Continuous Integration）、外部ツール呼び出しを組み合わせることで、モデルは単発の質問応答から現実的なタスク指向の実行システムへと段階的に進化できます：まず問題を理解し、次に情報を検索し、ソリューションを生成し、ツールを呼び出し、フィードバックの中で継続的に反復します。

今回のQwen3.6-Plusのアップグレードにおける核心は、ただ一つのことに尽きます。それは、コードを記述するエージェントの信頼性を高め、開発者が実際に使用するシナリオをより安定し、使いやすくすることです。今後、さらに軽量な小規模モデルもオープンソースとして公開される予定です。また、長時間にわたるタスクやリポジトリレベルの複雑な問題についても、引き続き解決に取り組んでいきます。

これまでのフィードバックとご支援に心より感謝申し上げます。Qwen3.6-Plusを用いて、さらに素晴らしい成果を生み出すことを楽しみにしています 🚀

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