Specifiche tecniche (tabella di riferimento rapido)
| Voce | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen3.5-Flash (hosted) |
|---|---|---|---|---|
| Scala dei parametri | ~122B (medio-grande) | ~27B (denso) | ~35B (MoE / ibrido A3B) | Corrisponde ai pesi 35B-A3B (hosted) |
| Note sull'architettura | Ibrido (gated delta + attenzione MoE nella famiglia) | Trasformatore denso | Variante sparse/Mixture-of-Experts (A3B) | Stessa architettura del 35B-A3B, funzionalità per la produzione |
| Modalità di input/output | Testo, visione-linguaggio (token multimodali a fusione precoce); I/O in stile chat | Testo, supporto V+L | Testo + visione (supporto per chiamate a strumenti agentici) | Testo + visione; integrazioni ufficiali di strumenti e output API |
| Contesto massimo predefinito (locale/standard) | Configurabile (ampio) — la famiglia supporta contesti molto lunghi | Configurabile | 262.144 token (esempio di config locale standard) | 1.000.000 token (predefinito per il prodotto hosted Flash). |
| Serving / API | Compatibile con chat completions stile OpenAI; consigliati vLLM / SGLang / Transformers | Uguale | Uguale (esempi di comandi CLI/vLLM nella scheda del modello) | API hosted (Alibaba Cloud Model Studio / Qwen Chat); osservabilità e scaling per la produzione |
| Casi d'uso tipici | Agenti, ragionamento, assistenza al coding, compiti su documenti lunghi, assistenti multimodali | Inferenza leggera/su singola GPU, attività agentiche con ingombro ridotto | Distribuzioni di agenti in produzione, compiti multimodali a contesto lungo | SaaS per agenti in produzione: contesto lungo, uso di tool, inferenza gestita |
Che cos'è Qwen-3.5 Flash
Qwen-3.5 Flash è l’offerta di produzione/hosted della famiglia Qwen3.5 che corrisponde al peso open 35B-A3B ma aggiunge capacità di produzione: contesto predefinito esteso (pubblicizzato fino a 1M di token per il prodotto hosted), integrazioni ufficiali di strumenti ed endpoint di inferenza gestiti per semplificare i workflow agentici e lo scaling. In breve: Flash = la variante 35B A3B ospitata nel cloud e pronta per la produzione, con ingegnerizzazione aggiuntiva per contesto lungo, uso di tool e throughput.
La serie Qwen-3.5 Flash fa parte della più ampia “serie di modelli Medium” Qwen 3.5, che include diversi modelli come:
- Qwen3.5-Flash
- Qwen3.5-35B-A3B
- Qwen3.5-122B-A10B
- Qwen3.5-27B
All'interno di questa gamma, Qwen3.5-Flash è la versione API per la produzione — in sostanza la versione rapida e distribuibile del modello 35B ottimizzata per sviluppatori e imprese. 👉 Flash è, in sostanza, il “runtime layer” enterprise costruito sopra il modello 35B-A3B.
Caratteristiche principali di Qwen-3.5 Flash
- Fondazione visione-linguaggio unificata — addestrato con token multimodali a fusione precoce in modo che testo e immagini siano elaborati in un flusso coerente (migliora il ragionamento e i compiti agentici visivi).
- Architettura ibrida/efficiente — reti gated-delta + schemi Mixture-of-Experts (MoE) sparsi in alcune dimensioni (A3B indica una variante sparsa), offrendo un compromesso di elevata capacità per unità di calcolo.
- Supporto al contesto lungo — la famiglia supporta contesti locali molto lunghi (configurazioni di esempio mostrano fino a 262.144 token in locale) e il prodotto hosted Flash prevede di default un contesto da 1.000.000 di token per i workflow di produzione. Ottimizzato per catene agentiche, QA su documenti e sintesi multi-documento.
- Uso agentico degli strumenti — supporto nativo e parser per chiamate a tool, pipeline di ragionamento e “thinking” o campionamento speculativo che consentono al modello di pianificare e invocare API o strumenti esterni in modo strutturato.
Prestazioni nei benchmark di Qwen-3.5 Flash
| Benchmark / Categoria | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | (Flash si allinea con 35B-A3B) |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (conoscenza) | 86.7 | 86.1 | 85.3 (35B) | Flash ≈ profilo pubblicato del 35B-A3B. |
| C-Eval (esame cinese) | 91.9 | 90.5 | 90.2 | |
| IFEval (rispetto delle istruzioni) | 93.4 | 95.0 | 91.9 | |
| AA-LCR (ragionamento su contesto lungo) | 66.9 | 66.1 | 58.5 | (config locali mostrano setup a contesto lungo fino a 262k token; Flash pubblicizza 1M di default). |
Sintesi: le varianti medie e più piccole di Qwen3.5 (ad es. 27B, 122B A10B) riducono il divario rispetto ai modelli d’avanguardia in molti benchmark di conoscenza e istruzione, mentre il 35B-A3B (e Flash) puntano a compromessi per la produzione (throughput + contesto lungo) con punteggi MMLU/C-Eval competitivi rispetto ai modelli più grandi.
🆚 Come Qwen-3.5 Flash si inserisce nella famiglia Qwen 3.5
Pensa alla serie così:
| Modello | Ruolo |
|---|---|
| Qwen3.5-Flash | ⚡ API di produzione veloce |
| Qwen3.5-35B-A3B | 🧠 Modello di base bilanciato |
| Qwen3.5-122B-A10B | 🏆 Maggior capacità di ragionamento |
| Qwen3.5-27B | 💻 Modello locale più piccolo ed efficiente |
👉 Flash = stesso livello di intelligenza del 35B, ma ottimizzato per la distribuzione.
Quando usare Qwen-3.5 Flash
Usalo se ti serve:
- AI in tempo reale (chatbot, assistenti)
- Agenti AI con strumenti (ricerca, API, automazione)
- Analisi di documenti o codice di grandi dimensioni
- API di produzione ad ampia scala
Come accedere all'API Qwen-3.5 Flash
Passaggio 1: registrati per ottenere una chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione token API del centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

Passaggio 2: invia richieste all'API Qwen-3.5 Flash
Seleziona l’“qwen3.5-flash” endpoint per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo e il body della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test su Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. La base URL è Chat Completions
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.
Passaggio 3: recupera e verifica i risultati
Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.