Qwen Blog

Hvad er Qwen 3.5-Max? Debuterer imponerende: springer op til femtepladsen på verdensranglisten

Qwen 3.5-Max er en næste generations stor sprogmodel (LLM) udviklet af Alibaba under Qwen 3.5-familien. Den udnytter en Mixture-of-Experts-arkitektur (MoE), avancerede ræsonneringsevner og agentiske AI-funktioner til at levere ydeevne i verdensklasse på tværs af kodning, matematik, multimodal ræsonnering og autonom opgaveudførelse. Tidlige benchmarkresultater viser, at den overgår mange konkurrerende modeller og rangerer blandt de førende globale AI-systemer i 2026.

Qwen image 2.0: Funktion, ydeevne-benchmarks & praktiske prompts (2026)

Alibabas billedmodel af næste generation — Qwen Image 2.0 — kom som et pragmatisk, produktionsorienteret skridt inden for multimodale grundmodeller: native 2K-generering, tekstgengivelse i professionel kvalitet og en arkitektur, der forener generering og redigering for at forenkle pipelines. Målet: at give designere, produktteams og ingeniører én enkelt model, der kan skabe udgivelsesklar grafik (infografikker, plakater, PPT-slides) samt udføre redigering med høj nøjagtighed — uden at skulle sammenkoble tre eller fire separate modeller.

Sådan bruger du Qwen 3.5 API

På kinesisk nytårsaften (Feb 16–17, 2026) lancerede Alibaba Group sin næstegenerationsmodel, Qwen 3.5 — en multimodal model med agent-evner, positioneret til det, virksomheden kalder en “agentic AI”-æra. Brancheomtale fremhævede påstande om store gevinster i effektivitet og omkostninger samt hurtig understøttelse fra hardware- og cloud-leverandører. CometAPI er en mulighed for udviklere, der ønsker hostet API-adgang eller en OpenAI-kompatibel integration, mens AMD annoncerede Day-0 GPU-understøttelse for modellen på sin Instinct-serie. ByteDance er en af de vigtigste indenlandske konkurrenter, der frigav opgraderinger omkring den samme højtid. OpenAI forbliver et referencepunkt for sammenligning i benchmarks og integrationsstil.

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Hvilken er bedst i 2026

Qwen 3.5 sigter mod agent-baserede, multimodale arbejdsbelastninger i stor skala og til lave omkostninger med et sparsomt Mixture-of-Experts (MoE)-design og massiv aktiveret kapacitet; Minimax M2.5 lægger vægt på omkostningseffektiv gennemstrømning af agenter i realtid ved lave driftsomkostninger; GLM-5 fokuserer på tung ræsonnering, agenter med lange kontekster og ingeniørarbejdsgange via en meget stor MoE-lignende arkitektur, der er optimeret til token-effektivitet. Den “bedste” afhænger af, om du prioriterer rå ræsonnerings-/kodekvalitet, gennemstrømning af agenter og omkostninger, eller open source-fleksibilitet og ingeniørarbejdsgange med lange kontekster.

Mar 19, 2026

Qwen-3.5 til kinesisk nytår — slår den toppen blandt lukkede kildekode-modeller i 2026?

Alibabas nye Qwen3.5 er et stort skridt frem — den mindsker afstanden til, og i nogle agent-baserede / multimodale workloads hævder den paritet med eller fordel over, visse frontier-modeller med lukket kildekode på en række offentlige benchmarks og interne tests. Men “overgå” afhænger af workloadet: inden for agent-baseret værktøjsbrug, multimodal dokument/video-forståelse og omkostning pr. inferens rapporteres Qwen3.5 at være særdeles konkurrencedygtig (og i nogle leverandørers grafer foran). Den praktiske konklusion: Qwen3.5 fremstår som en reel frontier-kandidat i begyndelsen af 2026 — for mange virksomheders agent-baserede og multimodale brugsscenarier er den nu en levedygtig primær mulighed.

Hvordan bruger man Qwen3-max thinking

Alibaba’s Qwen3-Max-Thinking — den “thinking”-variant af den massive Qwen3-familie — er blevet en af årets store historier inden for AI: et flagskib med over en billion parametre, finjusteret til dyb ræsonnering, forståelse af lange kontekster og agentbaserede arbejdsgange. Kort sagt er det leverandørens manøvre for at give applikationer en langsommere, mere sporbar “System-2”-tænkemodus: modellen nøjes ikke med at svare; den kan vise (og anvende) trin, værktøjer og mellemliggende kontroltrin på kontrolleret vis.

Qwen-billedredigerings-API

Qwen-Image-Edit er beregnet til opgaver, hvor redigeringsgengivelse er vigtig – f.eks. direkte ændring af tekst på skilte, bevarelse af skrifttyper og layout, tilføjelse/fjerning af objekter med bevarelse af semantisk konsistens, transformationer af synspunkt/positur og finkornede stiloverførsler.