Specifiche tecniche di Qwen3.5‑Plus
| Voce | Qwen3.5‑Plus (specifiche dell'API ospitata) |
|---|---|
| Famiglia di modelli | Qwen3.5 (Alibaba Tongyi Qianwen) |
| Architettura | Base MoE su larga scala con estensioni multimodali |
| Tipi di input | Testo, Immagine (visione) |
| Tipi di output | Testo (ragionamento, codice, analisi) |
| Finestra di contesto | Fino a 1.000.000 token (Plus / livello ospitato) |
| Token massimi in output | Dipende dal provider (supporto per testi lunghi) |
| Modalità di ragionamento | Veloce / Thinking (ragionamento profondo) |
| Uso degli strumenti | Ricerca integrata, interprete di codice, flussi di lavoro degli agenti |
| Lingue | Oltre 200 lingue |
| Distribuzione | API ospitata (formato compatibile con OpenAI) |
Che cos'è Qwen3.5‑Plus
Qwen3.5‑Plus è la variante di API ospitata, di livello produttivo, della famiglia di modelli di base Qwen3.5 di Alibaba. È costruita sulla stessa architettura su larga scala del modello open‑weight Qwen3.5‑397B, ma la estende con una capacità di contesto significativamente maggiore, modalità di ragionamento adattive e uso integrato di strumenti progettato per applicazioni reali.
A differenza del modello open di base (che in genere supporta fino a 256K token), Qwen3.5‑Plus è ottimizzato per l’ultra‑long‑context reasoning, i flussi di lavoro di agenti autonomi e l’analisi di documenti e codice su scala enterprise.
Caratteristiche principali di Qwen3.5‑Plus
- Comprensione di contesti ultra lunghi: Supporta fino a 1 milione di token, consentendo l’analisi di intere codebase, di ampi corpora legali o di registri di conversazioni di più giorni in una singola sessione.
- Modalità di ragionamento adattive: Gli sviluppatori possono scegliere tra una generazione di risposte veloce o modalità di “thinking” più profonde per il ragionamento e la pianificazione complessi in più passaggi.
- Uso integrato di strumenti: Il supporto nativo per strumenti di ricerca e interprete di codice consente al modello di potenziare il ragionamento con dati esterni e logica eseguibile.
- Capacità multimodali: Accetta input sia testuali sia di immagini, abilitando il ragionamento su documenti + contenuti visivi, l’interpretazione di diagrammi e flussi di lavoro di analisi multimodali.
- Copertura multilingue: Progettato per l’uso globale, con prestazioni elevate in oltre 200 lingue.
- Pronto per la produzione via API: Fornito come servizio ospitato con formati di richiesta/risposta compatibili con OpenAI, riducendo l’attrito di integrazione.
Prestazioni nei benchmark di Qwen3.5‑Plus
Le comunicazioni pubbliche di Alibaba e le valutazioni indipendenti indicano che Qwen3.5‑Plus ottiene risultati competitivi o superiori rispetto ad altri modelli di frontiera su una gamma di benchmark di ragionamento, multilingue e di lungo contesto.
Punti salienti del posizionamento:
- Elevata accuratezza nel ragionamento su documenti lunghi grazie alla gestione di contesti estesi
- Prestazioni competitive nei benchmark di ragionamento e conoscenza rispetto ai principali modelli proprietari
- Rapporto costo/prestazioni favorevole per carichi di inferenza su larga scala
Nota: i punteggi esatti dei benchmark variano in base al protocollo di valutazione e sono aggiornati periodicamente dal provider.
Qwen3.5‑Plus rispetto ad altri modelli di frontiera
| Modello | Finestra di contesto | Punti di forza | Compromessi tipici |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5‑Plus | 1M token | Ragionamento su contesti lunghi, flussi di lavoro degli agenti, efficienza dei costi | Richiede una gestione attenta dei token |
| Gemini 3 Pro | ~1M token | Solido ragionamento multimodale | Costo più elevato in alcune regioni |
| GPT‑5.2 Pro | ~400K token | Massima accuratezza di ragionamento | Finestra di contesto più piccola |
Qwen3.5‑Plus è particolarmente interessante quando la lunghezza del contesto e i flussi di lavoro in stile agente contano più dei guadagni marginali nell’accuratezza su contesti brevi.
Limitazioni note
- Complessità della gestione dei token: Contesti estremamente lunghi possono aumentare la latenza e i costi se i prompt non sono strutturati con attenzione.
- Funzionalità disponibili solo nella versione ospitata: Alcune capacità (ad es., contesto da 1M token, strumenti integrati) non sono disponibili nelle varianti open‑weight.
- Trasparenza dei benchmark: Come per molti modelli di frontiera ospitati, i dettagli dei benchmark possono essere limitati o aggiornati nel tempo.
Casi d’uso rappresentativi
- Intelligence documentale enterprise — analizzare end‑to‑end contratti, archivi di conformità o corpora di ricerca.
- Comprensione del codice su larga scala — ragionare su monorepo, grafi di dipendenze e lunghe cronologie di issue.
- Agenti autonomi — combinare ragionamento, uso di strumenti e memoria per flussi di lavoro a più fasi.
- Intelligence sui clienti multilingue — elaborare e ragionare su dataset globali e multilingue.
- Analisi potenziata dalla ricerca — integrare il recupero e il ragionamento per insight aggiornati.
Come accedere a Qwen3.5‑Plus via API
Qwen3.5‑Plus è accessibile tramite API ospitate fornite da CometAPI e gateway compatibili. L’API in genere segue formati di richiesta in stile OpenAI, consentendo un’integrazione semplice con gli SDK e i framework di agenti esistenti.
Gli sviluppatori dovrebbero selezionare Qwen3.5‑Plus quando le loro applicazioni richiedono contesti molto lunghi, ragionamento multimodale e orchestrazione di strumenti pronta per la produzione.
Passaggio 1: Registrarsi per ottenere la chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua CometAPI console. Ottieni la chiave API di credenziale di accesso dell’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nel token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
Passaggio 2: Inviare richieste a qwen3.5-plus pro API
Seleziona l’endpoint “qwen3.5-plus” per inviare la richiesta API e impostare il corpo della richiesta. Il metodo di richiesta e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla nostra documentazione API sul sito web. Il nostro sito web fornisce anche un test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. Dove chiamarlo: formato Chat.
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: Recuperare e verificare 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.