Tekniske specifikationer for Qwen3.5-397B-A17B
| Punkt | Qwen3.5-397B-A17B (open-weight post-trained) |
|---|---|
| Modelfamilie | Qwen3.5 (Tongyi Qwen-serien, Alibaba) |
| Arkitektur | Hybrid Mixture-of-Experts (MoE) + Gated DeltaNet; multimodal træning med tidlig fusion |
| Samlet antal parametre | ~397 milliarder (i alt) |
| Aktive parametre (A17B) | ~17 milliarder aktive pr. token (sparsom routing) |
| Inputtyper | Tekst, billede, video (multimodal tidlig fusion) |
| Outputtyper | Tekst (chat, kode, RAG-outputs), billede-til-tekst, multimodale svar |
| Indbygget kontekstvindue | 262.144 tokens (native ISL) |
| Udvidbar kontekst | Op til ~1.010.000 tokens via YaRN/ RoPE-skalering (platformafhængigt) |
| Maks. output-tokens | Afhænger af framework/serve (vejledninger viser 81,920–131,072) |
| Sprog | 200+ sprog og dialekter |
| Udgivelsesdato | 16. februar 2026 (open-weight-udgivelse) |
| Licens | Apache‑2.0 (åbne vægte på Hugging Face / ModelScope) |
Hvad er Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B er den første open‑weight‑udgivelse i Alibaba’s Qwen3.5‑familie: en stor, multimodal Mixture‑of‑Experts‑basismodel trænet med vision‑sprog‑mål for tidlig fusion og optimeret til agentbaserede arbejdsgange. Modellen udnytter den fulde kapacitet i en arkitektur med 397B parametre, samtidig med at den bruger sparsom routing (endelsen “A17B”), så kun ~17B parametre er aktive pr. token—hvilket giver en balance mellem videnkapacitet og inferenseffektivitet.
Denne udgivelse er tiltænkt forskere og engineering‑teams, der har brug for en åben, implementerbar og multimodal basismodel i stand til langkontekst‑ræsonnering, visuel forståelse og retrieval‑understøttede/agentbaserede anvendelser.
Vigtigste funktioner i Qwen3.5-397B-A17B
- Sparsom MoE med effektivitet for aktive parametre: Stor global kapacitet (397B) med aktivitet pr. token, der kan sammenlignes med en tæt 17B‑model, hvilket sænker FLOPS pr. token samtidig med at vidensdiversiteten bevares.
- Indbygget multimodalitet (tidlig fusion): Trænet til at håndtere tekst, billeder og video via en samlet tokeniserings‑ og encoder‑strategi for tværmodal ræsonnering.
- Understøttelse af meget lange kontekster: Indbygget inputsekvenslængde på 262K tokens og dokumenterede veje til at udvide til ~1M+ tokens ved hjælp af RoPE/YARN‑skalering til retrieval og langdokument‑pipelines.
- Tænkemodus & agent‑værktøjer: Understøtter interne ræsonnementsspor og et agentbaseret eksekveringsmønster; eksempler omfatter aktivering af værktøjsopkald og integration med kodefortolker.
- Åbne vægte & bred kompatibilitet: Udgivet under Apache‑2.0 på Hugging Face og ModelScope, med førstepartsintegrationsvejledninger til Transformers, vLLM, SGLang og community‑frameworks.
- Virksomhedsvenlig sprogunderstøttelse: Omfattende flersproget træning (200+ sprog) samt instruktioner og opskrifter til implementering i stor skala.
Qwen3.5-397B-A17B vs udvalgte modeller
| Model | Kontekstvindue (indbygget) | Styrke | Typiske afvejninger |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (indbygget) | Multimodal MoE, åbne vægte, 397B kapacitet med 17B aktive | Store modelartefakter, kræver distribueret hosting for fuld ydeevne |
| GPT-5.2 (repræsentativ lukket) | ~400K (rapporteret for nogle varianter) | Høj tæt single‑model‑ræsonnementnøjagtighed | Lukkede vægte, højere inferensomkostninger i stor skala |
| LLaMA‑stil tæt 70B | ~128K (varierer) | Simplere inferensstack, lavere VRAM for tætte runtime‑miljøer | Lavere parameterkapacitet i forhold til MoE’s globale viden |
Kendte begrænsninger og driftsmæssige overvejelser
- Hukommelsesfodaftryk: Sparsom MoE kræver stadig lagring af store vægtfiler; hosting kræver betydelig lagerplads og enhedshukommelse sammenlignet med en tæt 17B‑klon.
- Ingeniørmæssig kompleksitet: Optimal gennemløb kræver omhyggelig parallelisering (tensor/pipeline) og frameworks som vLLM eller SGLang; naiv single‑GPU‑hosting er upraktisk.
- Token‑økonomi: Selvom beregning pr. token reduceres, øger meget lange kontekster stadig I/O, KV‑cache‑størrelse og fakturering hos managed‑udbydere.
- Sikkerhed & værn: Åbne vægte øger fleksibiliteten, men flytter ansvaret for sikkerhedsfiltrering, overvågning og implementeringsværn til operatøren.
Repræsentative anvendelsestilfælde
- Forskning & modelanalyse: Åbne vægte muliggør reproducerbar forskning og community‑drevet evaluering.
- On‑premise multimodale tjenester: Virksomheder med behov for dataresidens kan implementere og køre vision+tekst‑workloads lokalt.
- RAG‑ og langdokument‑pipelines: Indbygget langt kontekst‑support hjælper med single‑pass‑ræsonnering over store korpora.
- Kodeintelligens & agent‑værktøjer: Analysér monorepos, generér patches, og kør agentbaserede værktøjsopkaldsløkker i kontrollerede miljøer.
- Flersprogede applikationer: Høj sprog‑dækning til globale produkter.
Sådan får du adgang til og integrerer Qwen3.5-397B-A17B
Trin 1: Tilmeld dig for at få en API‑nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er vores bruger endnu, skal du registrere dig først. Log ind på din CometAPI console. Hent adgangslegitimations‑API‑nøglen for interfacet. Klik på “Add Token” ved API‑tokenet i personligt center, få token‑nøglen: sk-xxxxx og send.
Trin 2: Send forespørgsler til Qwen3.5-397B-A17B‑API’et
Vælg “Qwen3.5-397B-A17B”‑endepunktet for at sende API‑forespørgslen og angiv forespørgselskroppen. Anmodningsmetoden og forespørgselskroppen fås fra vores websteds API‑dokumentation. Vores websted tilbyder også Apifox‑test for din bekvemmelighed. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI‑nøgle fra din konto. Where to call it: Chat format.
Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content‑feltet—det er dette, modellen vil svare på . Behandl API‑svaret for at få det genererede svar.
Trin 3: Hent og verificér resultater
Behandl API‑svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API’et med opgavens status og outputdata.