SageMaker JumpStartにLocateAnything-3B、Qwen-AgentWorld-35B、Qwen3.5-122Bモデルが追加

AWSは2026年8月11日、Amazon SageMaker JumpStartにNVIDIAのLocateAnything-3B、QwenのQwen-AgentWorld-35B-A3B、およびQwen3.5-122B-A10Bモデルを追加したことを発表しました。

LocateAnything-3B: 自然言語指示からの高速かつ高精度な視覚的グラウンディングとオブジェクトローカライゼーションを実現。Parallel Box Decoding（PBD）フレームワークを採用し、エンタープライズインテリジェンスやPhysical AI分野での活用が可能。
Qwen-AgentWorld-35B-A3B: エージェント環境シミュレーションに特化。ツール呼び出し、検索、ターミナル、ソフトウェアエンジニアリング、Android、Web、OS操作の7つのインタラクション領域を単一モデルでカバー。1,000万件以上の実世界インタラクション軌跡で訓練済み。
Qwen3.5-122B-A10B: マルチモーダル推論に強み。Gated Delta NetworksとスパースMixture-of-Experts（256エキスパート）を統合したハイブリッドアーキテクチャにより、122Bパラメータのうち10Bのみをトークンごとに活性化。262Kのコンテキストウィンドウをネイティブサポート。

これらのモデルはSageMaker JumpStartのモデルカタログから数クリックでデプロイ可能。AWSインフラ上で高性能かつスケーラブルなAIソリューションを構築できる。

エンジニア視点での考察・アドバイス

LocateAnything-3B: 従来の視覚的グラウンディングモデルでは、バウンディングボックスとポイントのデコードが逐次処理でボトルネックとなっていたが、PBDフレームワークにより並列処理が可能に。特にリアルタイム性が求められる物流や製造業の画像解析で威力を発揮する。
Qwen-AgentWorld-35B-A3B: エージェントシミュレーションの分野で、複数のドメインを統合的に扱えるモデルが不足していた。このモデルは自動化されたソフトウェアテストや仮想環境でのエージェントトレーニングに最適。
Qwen3.5-122B-A10B: 大規模モデルの課題である推論コストとレイテンシを、スパースアーキテクチャで解決。特に長文コンテキストを扱うチャットボットやマルチモーダル検索システムでの活用が期待される。

現時点でのリージョン制限は公式発表に明記されていない。ただし、SageMaker JumpStartのモデルデプロイは東京（ap-northeast-1）および大阪（ap-northeast-3）リージョンで利用可能であることをAWSドキュメントで確認済み。
- 参考: Amazon SageMaker JumpStart ドキュメント
注意点: モデルのサイズやインスタンスタイプによっては、リージョンごとのリソース制約（例: GPUインスタンスの在庫）が発生する可能性あり。デプロイ前にSageMakerコンソールでインスタンスの可用性を確認すること。

コスト最適化
- Qwen3.5-122B-A10Bはスパースアーキテクチャにより推論コストを抑えられるが、122Bパラメータのモデルは依然として高負荷。
  - 推奨インスタンスタイプ: ml.p4d.24xlarge（NVIDIA A100 GPU x8）またはml.p4de.24xlarge（A100 x8 + 高速NVLink）。
  - コスト試算: 1時間あたり約$32（東京リージョン、オンデマンド価格）。長期運用ではSageMaker Savings Plansの活用を検討。
- LocateAnything-3Bは軽量だが、画像処理のスループットが高い場合はAuto Scalingを設定。
セキュリティとコンプライアンス
- モデルの入出力データはSageMakerのVPCエンドポイント経由で暗号化し、社内ポリシーに準拠させる。
- Qwen-AgentWorld-35B-A3Bはエージェント環境シミュレーションで外部ツールと連携するため、IAMロールの最小権限原則を徹底。
パフォーマンスチューニング
- Qwen3.5-122B-A10Bの262Kコンテキストウィンドウを活用する場合、入力データの前処理（例: トークン数の圧縮）が必要。
- LocateAnything-3BのPBDフレームワークは並列処理に最適化されているが、バッチサイズが大きすぎるとメモリ不足に。max_batch_sizeを段階的に増やして最適値を見つける。

まずは小規模テスト
- SageMaker JumpStartのモデルカタログからLocateAnything-3Bをデプロイし、社内の画像データで精度を検証。
- Qwen-AgentWorld-35B-A3Bは、AWS Cloud9などの開発環境でエージェントシミュレーションを試す。
コストとパフォーマンスのベンチマーク
- 同一タスクで既存モデル（例: CLIPやGPT-4V）と比較。特にレイテンシと精度のトレードオフを評価。
リージョン間の可用性確認
- 東京/大阪リージョンでデプロイ可能かを確認。必要に応じてAWSサポートに問い合わせ。