Specifiche tecniche di Qwen3.5-397B-A17B
| Voce | Qwen3.5-397B-A17B (pesi aperti, post‑addestrato) |
|---|---|
| Famiglia di modelli | Qwen3.5 (serie Tongyi Qwen, Alibaba) |
| Architettura | Mixture‑of‑Experts (MoE) ibrido + Gated DeltaNet; addestramento multimodale a fusione precoce |
| Parametri totali | ~397 miliardi (totale) |
| Parametri attivi (A17B) | ~17 miliardi attivi per token (instradamento sparso) |
| Tipi di input | Testo, Immagine, Video (fusione precoce multimodale) |
| Tipi di output | Testo (chat, codice, output RAG), da immagine a testo, risposte multimodali |
| Finestra di contesto nativa | 262,144 token (ISL nativo) |
| Contesto estensibile | Fino a ~1,010,000 token tramite scaling YaRN/ RoPE (dipende dalla piattaforma) |
| Token di output massimi | Dipendente da framework/serving (le guide mostrano 81,920–131,072) |
| Lingue | 200+ lingue e dialetti |
| Data di rilascio | 16 febbraio 2026 (rilascio a pesi aperti) |
| Licenza | Apache‑2.0 (pesi aperti su Hugging Face / ModelScope) |
Che cos'è Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B è il primo rilascio a pesi aperti della famiglia Qwen3.5 di Alibaba: un ampio modello foundation multimodale Mixture‑of‑Experts, addestrato con obiettivi visione–linguaggio a fusione precoce e ottimizzato per workflow agentici. Il modello mette a disposizione la piena capacità di un'architettura da 397B parametri utilizzando al contempo instradamento sparso (il suffisso “A17B”), così che siano attivi solo ~17B parametri per token—offrendo un equilibrio tra capacità di conoscenza ed efficienza d'inferenza.
Questo rilascio è destinato a ricercatori e team di ingegneria che necessitano di un modello foundation aperto, distribuibile e multimodale, capace di ragionamento su contesti lunghi, comprensione visiva e applicazioni potenziate dal retrieval/agentiche.
Caratteristiche principali di Qwen3.5-397B-A17B
- MoE sparso con efficienza sui parametri attivi: Grande capacità globale (397B) con attività per token paragonabile a un modello denso da 17B, riducendo i FLOPS per token preservando al contempo la diversità della conoscenza.
- Multimodalità nativa (fusione precoce): Addestrato a gestire testo, immagini e video tramite una strategia unificata di tokenizzazione ed encoder per il ragionamento cross‑modale.
- Supporto a contesti molto lunghi: Lunghezza nativa della sequenza di input di 262K token e percorsi documentati per estendere a ~1M+ token usando lo scaling RoPE/YARN per retrieval e pipeline di documenti lunghi.
- Thinking mode e strumenti per agenti: Supporto per tracce di ragionamento interne e un pattern di esecuzione agentico; esempi includono l'abilitazione di chiamate a tool e l'integrazione con un interprete di codice.
- Pesi aperti e ampia compatibilità: Rilasciato sotto Apache‑2.0 su Hugging Face e ModelScope, con guide d'integrazione ufficiali per Transformers, vLLM, SGLang e framework della community.
- Copertura linguistica adatta alle imprese: Addestramento multilingue esteso (200+ lingue), oltre a istruzioni e ricette per il deployment su larga scala.
Qwen3.5-397B-A17B vs Modelli selezionati
| Modello | Finestra di contesto (nativa) | Punto di forza | Compromessi tipici |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (nativa) | MoE multimodale, pesi aperti, capacità da 397B con 17B attivi | Artefatti di modello di grandi dimensioni, richiede hosting distribuito per le massime prestazioni |
| GPT-5.2 (rappresentativo, chiuso) | ~400K (riportati per alcune varianti) | Elevata accuratezza di ragionamento di un singolo modello denso | Pesi chiusi, costo di inferenza più elevato su larga scala |
| Denso stile LLaMA 70B | ~128K (variabile) | Stack di inferenza più semplice, minore VRAM per runtime densi | Minore capacità di parametri rispetto alla conoscenza globale di un MoE |
Limitazioni note e considerazioni operative
- Impronta di memoria: Il MoE sparso richiede comunque l'archiviazione di file di pesi di grandi dimensioni; l'hosting richiede spazio di archiviazione e memoria di dispositivo significativi rispetto a un clone denso da 17B.
- Complessità ingegneristica: Un throughput ottimale richiede un parallelismo accurato (tensor/pipeline) e framework come vLLM o SGLang; un hosting naive su singola GPU è impraticabile.
- Economia dei token: Sebbene il calcolo per token sia ridotto, contesti molto lunghi aumentano comunque I/O, dimensione della cache KV e fatturazione presso i provider gestiti.
- Sicurezza e guardrail: I pesi aperti aumentano la flessibilità ma spostano sull'operatore la responsabilità di filtri di sicurezza, monitoraggio e guardrail di deployment.
Casi d'uso rappresentativi
- Ricerca e analisi di modelli: i pesi aperti consentono ricerca riproducibile e valutazione guidata dalla community.
- Servizi multimodali on‑premise: le aziende che necessitano di residenza dei dati possono distribuire ed eseguire carichi di lavoro visione+testo in locale.
- RAG e pipeline di documenti lunghi: il supporto nativo a contesti estesi facilita il ragionamento in singolo passaggio su grandi corpora.
- Code intelligence e strumenti per agenti: analizzare monorepo, generare patch ed eseguire loop di chiamata a tool agentici in ambienti controllati.
- Applicazioni multilingui: supporto linguistico ad ampia copertura per prodotti globali.
Come accedere e integrare Qwen3.5-397B-A17B
Passaggio 1: registrati per ottenere la chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Entra nella tua console CometAPI. Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Clicca “Add Token” sul token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
Passaggio 2: invia richieste all'API di Qwen3.5-397B-A17B
Seleziona l'endpoint “Qwen3.5-397B-A17B” per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo e il body della richiesta sono reperibili nella documentazione API sul nostro sito. Il nostro sito fornisce anche un test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. Dove chiamarlo: Chat formato.
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content—è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell'API per ottenere l'output generato.
Passaggio 3: recupera e verifica i risultati
Elabora la risposta dell'API per ottenere l'output generato. Dopo l'elaborazione, l'API risponde con lo stato del task e i dati di output.