Technische Spezifikationen (Kurzreferenztabelle)
| Item | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen3.5-Flash (hosted) |
|---|---|---|---|---|
| Parameter scale | ~122B (mittelgroß) | ~27B (dicht) | ~35B (MoE-/A3B-Hybrid) | Entspricht 35B-A3B-Gewichten (gehostet) |
| Architecture notes | Hybrid (gated delta + MoE-Attention in der Familie) | Dichtes Transformer-Modell | Sparse-/Mixture-of-Experts-Variante (A3B) | Gleiche Architektur wie 35B-A3B, Produktionsfunktionen |
| Input / output modalities | Text, Vision-Sprache (Early-Fusion multimodale Tokens); Chat-Style I/O | Text, V+L-Unterstützung | Text + Vision (agentische Tool-Calls unterstützt) | Text + Vision; offizielle Tool-Integrationen & API-Ausgaben |
| Default maximum context (local / standard) | Konfigurierbar (groß) — die Familie unterstützt sehr lange Kontexte | Konfigurierbar | 262,144 Tokens (Beispiel für Standard-Local-Config) | 1,000,000 Tokens (Standard für gehostetes Flash). |
| Serving / API | Kompatibel mit Chat-Completions im OpenAI-Stil; vLLM / SGLang / Transformers empfohlen | Gleiches | Gleich (Beispiel-CLI-/vLLM-Kommandos in der Model-Card) | Gehostete API (Alibaba Cloud Model Studio / Qwen Chat); zusätzliche Observability & Skalierung |
| Typical use cases | Agenten, Reasoning, Coding-Assistenten, Langdokument-Aufgaben, multimodale Assistenten | Leichtgewichtiges/Single-GPU-Inferenz, agentische Aufgaben mit geringem Footprint | Produktionsreife Agent-Deployments, Langkontext-Multimodalaufgaben | Produktions-Agenten-SaaS: langer Kontext, Tool-Nutzung, verwaltete Inferenz |
Was ist Qwen-3.5 Flash
Qwen-3.5 Flash ist das produktive/gehostete Angebot der Qwen3.5-Familie, das den 35B-A3B-Open-Weight abbildet, aber Produktionsfähigkeiten hinzufügt: erweiterter Standardkontext (für das gehostete Produkt mit bis zu 1M Tokens beworben), offizielle Tool-Integrationen und verwaltete Inferenz-Endpoints zur Vereinfachung agentischer Workflows und Skalierung. Kurz: Flash = die cloudgehostete, produktionsreife 35B‑A3B‑Variante mit zusätzlicher Technik für langen Kontext, Tool‑Nutzung und Durchsatz.
Die Qwen-3.5 Flash Series ist Teil der breiteren Qwen 3.5 „Medium‑Modellserie“, die mehrere Modelle umfasst, darunter:
- Qwen3.5-Flash
- Qwen3.5-35B-A3B
- Qwen3.5-122B-A10B
- Qwen3.5-27B
Innerhalb dieser Reihe ist Qwen3.5-Flash die Produktions-API-Version — im Grunde die schnelle, deploybare Version des 35B-Modells, optimiert für Entwickler und Unternehmen. 👉 Flash ist im Wesentlichen die „Enterprise‑Laufzeitschicht“, aufgebaut auf dem 35B‑A3B‑Modell.
Hauptfunktionen von Qwen-3.5 Flash
- Einheitliche Vision‑Sprache‑Grundlage — trainiert mit Early‑Fusion‑multimodalen Tokens, sodass Text und Bilder in einem kohärenten Strom verarbeitet werden (verbessert das Schlussfolgern und visuelle agentische Aufgaben).
- Hybride/effiziente Architektur — Gated‑Delta‑Netze + Sparse‑Mixture‑of‑Experts‑Muster (MoE) in einigen Größen (A3B kennzeichnet eine Sparse‑Variante), wodurch ein günstiges Verhältnis von Leistungsfähigkeit pro Rechenaufwand erreicht wird.
- Langkontext‑Unterstützung — die Familie unterstützt sehr lange lokale Kontexte (Beispielkonfigurationen zeigen lokal bis zu 262,144 Tokens) und das gehostete Flash‑Produkt hat standardmäßig einen 1,000,000‑Token‑Kontext für Produktions‑Workflows. Dies ist abgestimmt auf agentische Ketten, Dokument‑QA und Synthese über mehrere Dokumente.
- Agentische Tool‑Nutzung — native Unterstützung und Parser für Tool‑Aufrufe, Reasoning‑Pipelines sowie „Denken“ bzw. spekulatives Sampling, die es dem Modell ermöglichen, externe APIs oder Tools strukturiert zu planen und aufzurufen.
Benchmark‑Leistung von Qwen-3.5 Flash
| Benchmark / Kategorie | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | (Flash stimmt mit 35B-A3B überein) |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (Wissen) | 86.7 | 86.1 | 85.3 (35B) | Flash ≈ 35B‑A3B veröffentlichtes Profil. |
| C-Eval (chinesische Prüfung) | 91.9 | 90.5 | 90.2 | |
| IFEval (Befolgen von Anweis.) | 93.4 | 95.0 | 91.9 | |
| AA-LCR (Langkontext-Reasoning) | 66.9 | 66.1 | 58.5 | (lokale Konfigurationen zeigen Long‑Context‑Setups bis zu 262k Tokens; Flash wirbt mit 1M als Standard). |
Zusammenfassung: Die Qwen3.5‑Medium‑ und kleineren Varianten (z. B. 27B, 122B A10B) verringern den Abstand zu Spitzenmodellen in vielen Wissens‑ und Instruktions‑Benchmarks, während 35B‑A3B (und Flash) auf Produktionstrade‑offs (Durchsatz + langer Kontext) mit wettbewerbsfähigen MMLU/C‑Eval‑Werten gegenüber größeren Modellen zielen.
🆚 Wie Qwen-3.5 Flash in die Qwen‑3.5‑Familie passt
Stellen Sie sich die Serie so vor:
| Modell | Rolle |
|---|---|
| Qwen3.5-Flash | ⚡ Schnelle Produktions‑API |
| Qwen3.5-35B-A3B | 🧠 Ausgewogenes Kernmodell |
| Qwen3.5-122B-A10B | 🏆 Höhere Reasoning‑Leistung |
| Qwen3.5-27B | 💻 Kleineres, effizientes Lokalmodell |
👉 Flash = gleiches Intelligenzniveau wie 35B, aber für die Bereitstellung optimiert.
Wann Qwen-3.5 Flash verwenden
Verwenden Sie es, wenn Sie Folgendes benötigen:
- Echtzeit‑KI (Chatbots, Assistenten)
- KI‑Agenten mit Tools (Suche, APIs, Automatisierung)
- Analyse großer Dokumente oder Codes
- Produktions‑APIs im großen Maßstab
So greifen Sie auf die Qwen-3.5 Flash API zu
Schritt 1: Für API‑Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI console an. Rufen Sie den Zugangs‑API‑Schlüssel der Schnittstelle ab. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API‑Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token‑Schlüssel: sk‑xxxxx und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: Anfragen an die Qwen-3.5 Flash API senden
Wählen Sie den „qwen3.5-flash“-Endpoint, um die API‑Anfrage zu senden, und legen Sie den Request‑Body fest. Die Request‑Methode und der Request‑Body sind unserer Website‑API‑Dokumentation zu entnehmen. Unsere Website stellt außerdem einen Apifox‑Test zu Ihrer Bequemlichkeit bereit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI‑Schlüssel aus Ihrem Konto. Basis‑URL ist Chat Completions
Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung in das content‑Feld ein — darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API‑Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.
Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren
Verarbeiten Sie die API‑Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung gibt die API den Aufgabenstatus und Ausgabedaten zurück.