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 early fusion |
| Samlet antal parametre | ~397 milliarder (i alt) |
| Aktive parametre (A17B) | ~17 milliarder aktive pr. token (sparsom routing) |
| Inputtyper | Tekst, billede, video (multimodal early fusion) |
| Outputtyper | Tekst (chat, kode, RAG-uddata), billede-til-tekst, multimodale svar |
| Native kontekstvindue | 262.144 tokens (native ISL) |
| Udvidelig kontekst | Op til ~1.010.000 tokens via YaRN/ RoPE-skalering (platformafhængigt) |
| Maks output-tokens | Afhænger af framework/serve (eksempler viser 81,920–131,072 i vejledninger) |
| 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 Alibabas Qwen3.5-familie: en stor, multimodal mixture‑of‑experts grundmodel trænet med early‑fusion vision–language-mål og optimeret til agentiske arbejdsgange. Modellen eksponerer den fulde kapacitet af en arkitektur med 397B parametre, mens den anvender sparsom routing (endelsen “A17B”), så kun ~17B parametre er aktive pr. token—hvilket giver en balance mellem videnskapacitet og inferenseffektivitet.
Denne udgivelse er tiltænkt forskere og engineering-teams, der har brug for en åben, deployerbar og multimodal grundmodel, som kan langkontekst- ræsonnere, forstå visuelle input og understøtte retrieval‑augmented/agentiske applikationer.
Vigtigste funktioner i Qwen3.5-397B-A17B
- Sparsom MoE med effektiv udnyttelse af aktive parametre: Stor global kapacitet (397B) med per‑token aktivitet på niveau med en 17B dense-model, hvilket sænker FLOPS pr. token og samtidig bevarer vidensdiversitet.
- Native multimodalitet (early fusion): Trænet til at håndtere tekst, billeder og video via en samlet tokeniserings- og encoderstrategi til tværmodalt ræsonnement.
- Understøttelse af meget lange kontekster: Native inputsekvenslængde på 262K tokens og dokumenterede veje til at udvide til ~1M+ tokens ved hjælp af RoPE/YARN-skalering til retrieval og long-document-pipelines.
- Tænketilstand & agentværktøjer: Understøttelse af interne ræsonnementsspor og et agentisk eksekveringsmønster; eksempler omfatter aktivering af værktøjskald og integration af kodefortolker.
- Åbne vægte & bred kompatibilitet: Udgivet under Apache‑2.0 på Hugging Face og ModelScope, med førsteparts-integrationsvejledninger til Transformers, vLLM, SGLang og community-frameworks.
- Virksomhedsvenlig sprogunderstøttelse: Omfattende flersproglig træning (200+ sprog) samt instruktioner og opskrifter til udrulning i stor skala.
Qwen3.5-397B-A17B vs udvalgte modeller
| Model | Kontekstvindue (native) | Styrke | Typiske kompromiser |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (native) | 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 ræsonnementnøjagtighed for en enkelt dense-model | Lukkede vægte, højere inferensomkostninger i skala |
| LLaMA‑stil dense 70B | ~128K (varierer) | Enklere inferensstak, lavere VRAM for dense-kørsler | Mindre parameterkapacitet relativt til MoE’s globale viden |
Kendte begrænsninger og driftsmæssige overvejelser
- Hukommelsesaftryk: Sparsom MoE kræver stadig lagring af store vægtfiler; hosting kræver betydelig lagerplads og enhedshukommelse sammenlignet med en 17B dense-klon.
- Ingeniørmæssig kompleksitet: Optimal throughput kræver omhyggelig parallelisering (tensor/pipeline) og frameworks som vLLM eller SGLang; naiv hosting på en enkelt GPU er upraktisk.
- Token-økonomi: Selvom compute pr. token reduceres, øger meget lange kontekster stadig I/O, KV-cache-størrelse og fakturering hos managed-udbydere.
- Sikkerhed og værn: Åbne vægte øger fleksibiliteten, men flytter ansvaret for sikkerhedsfiltrering, overvågning og deploymentsværn til operatøren.
Repræsentative anvendelsestilfælde
- Forskning og modelanalyse: Åbne vægte muliggør reproducerbar forskning og community‑drevet evaluering.
- On‑premise multimodale tjenester: Virksomheder med behov for dataresidens kan udrulle og køre vision+tekst‑workloads lokalt.
- RAG og long‑document‑pipelines: Native langkontekststøtte hjælper med single‑pass‑ræsonnement over store korpora.
- Kodeintelligens & agentværktøjer: Analysér monorepos, generér patches og kør agentiske tool‑call‑loops i kontrollerede miljøer.
- Flersprogede applikationer: Høj sprog‑dækning til globale produkter.
Sådan tilgår og integrerer du Qwen3.5-397B-A17B
Trin 1: Tilmeld dig for API‑nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke allerede er bruger, skal du først registrere dig. Log ind i din CometAPI‑konsol. Hent API‑nøglen til interfacet. Klik på “Add Token” ved API‑tokenet i det personlige center, få token‑nøglen: sk-xxxxx og indsend.
Trin 2: Send forespørgsler til Qwen3.5-397B-A17B API
Vælg “Qwen3.5-397B-A17B”-endpointet for at sende API‑forespørgslen og angiv request body. Forespørgselsmetode og request body 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. Hvor kaldes det: Chat-format.
Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content‑feltet—det er dette, modellen vil svare på. Behandl API‑svaret for at få den genererede respons.
Trin 3: Hent og verificer resultater
Behandl API‑svaret for at få den genererede respons. Efter behandlingen svarer API'et med opgavestatus og outputdata.