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 | Ibrida (gated delta + attenzione MoE nella famiglia) | Trasformatore denso | Variante sparsa/Mixture-of-Experts (A3B) | Stessa architettura del 35B-A3B, funzionalità di 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 con strumenti e output API |
| Contesto massimo predefinito (locale/standard) | Configurabile (ampio) — la famiglia supporta contesti molto lunghi | Configurabile | 262,144 token (esempio di configurazione locale standard) | 1,000,000 token (predefinito per Flash hosted). |
| Servizio/API | Compatibile con le chat completions in 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 scalabilità aggiuntive per la produzione |
| Casi d'uso tipici | Agenti, ragionamento, assistenza alla programmazione, attività su documenti lunghi, assistenti multimodali | Inferenza leggera/su singola GPU, attività agentiche con footprint ridotto | Distribuzioni di agenti in produzione, attività multimodali a lungo contesto | SaaS per agenti in produzione: contesto lungo, uso di strumenti, 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 funzionalità di produzione: contesto predefinito esteso (pubblicizzato fino a 1M token per il prodotto hosted), integrazioni ufficiali con strumenti e endpoint di inferenza gestiti per semplificare i workflow agentici e lo scaling. In breve: Flash = la variante 35B A3B in cloud, pronta per la produzione, con ingegnerizzazione extra per contesti lunghi, uso di strumenti e throughput.
La serie Qwen-3.5 Flash fa parte della più ampia Qwen 3.5 “Medium model series”, che include vari modelli come:
- Qwen3.5-Flash
- Qwen3.5-35B-A3B
- Qwen3.5-122B-A10B
- Qwen3.5-27B
All’interno di questa lineup, Qwen3.5-Flash è la versione API di produzione—sostanzialmente la versione veloce e distribuibile del modello 35B, ottimizzata per sviluppatori e aziende. 👉 Flash è in sostanza il “layer runtime enterprise” costruito sopra il modello 35B-A3B.
Caratteristiche principali di Qwen-3.5 Flash
- Base unificata visione-linguaggio — addestrata con token multimodali a fusione precoce in modo che testo e immagini siano processati 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 denota una variante sparsa), offrendo un compromesso di alta capacità per unità di calcolo.
- Supporto per contesti lunghi — la famiglia supporta contesti locali molto lunghi (configurazioni di esempio mostrano fino a 262,144 token in locale) e il prodotto hosted Flash predefinisce un contesto da 1,000,000 token per i workflow di produzione. Ottimizzato per catene agentiche, QA su documenti e sintesi multi-documento.
- Uso di strumenti agentici — supporto nativo e parser per chiamate a strumenti, pipeline di ragionamento e “thinking” o campionamento speculativo che consentono al modello di pianificare e chiamare API o strumenti esterni in modo strutturato.
Prestazioni benchmark di Qwen-3.5 Flash
| Benchmark / Categoria | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | (Flash allineato 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 (seguire istruzioni) | 93.4 | 95.0 | 91.9 | |
| AA-LCR (ragionamento a lungo contesto) | 66.9 | 66.1 | 58.5 | (config locali mostrano setup a lungo contesto fino a 262k token; Flash pubblicizza 1M predefinito). |
Sintesi: le varianti medie e più piccole di Qwen3.5 (es. 27B, 122B A10B) riducono il divario con i modelli di frontiera in molti benchmark di conoscenza e istruzioni, mentre il 35B-A3B (e Flash) puntano su compromessi di produzione (throughput + contesto lungo) con punteggi MMLU/C-Eval competitivi rispetto a modelli più grandi.
🆚 Come Qwen-3.5 Flash si inserisce nella famiglia Qwen 3.5
Pensate alla serie così:
| Modello | Ruolo |
|---|---|
| Qwen3.5-Flash | ⚡ API di produzione veloce |
| Qwen3.5-35B-A3B | 🧠 Modello principale bilanciato |
| Qwen3.5-122B-A10B | 🏆 Maggiore 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 di AI con strumenti (ricerca, API, automazione)
- Analisi di documenti o codice di grandi dimensioni
- API di produzione ad alta 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. Entra nella tua console CometAPI. Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione dei token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
Passaggio 2: Invia richieste all'API Qwen-3.5 Flash
Seleziona l’endpoint “qwen3.5-flash” 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 web. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua effettiva chiave CometAPI dal tuo account. La base url è Chat Completions
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è a questo che 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.