Qwen3.5-397B-A17B è disponibile come pesi aperti per hosting locale e ricerca?

Sì. I pesi di Qwen3.5-397B-A17B sono rilasciati sotto Apache-2.0 su Hugging Face e ModelScope, e il progetto fornisce configurazioni di servizio per Transformers, vLLM e SGLang.

Che cosa significa il suffisso "A17B" in Qwen3.5-397B-A17B?

A17B indica che il design di instradamento sparso del modello utilizza circa 17 miliardi di parametri attivi per token (esperti attivi), mentre la capacità complessiva del modello è di circa 397 miliardi di parametri.

Qual è la finestra di contesto nativa e posso estenderla per documenti molto lunghi?

Il modello viene fornito con una lunghezza nativa della sequenza di input di 262.144 token e include metodi documentati per estendere il contesto fino a circa 1.010.000 token tramite ridimensionamento YaRN/RoPE, a seconda del framework di serving.

Quali modalità di input supporta Qwen3.5-397B-A17B?

È un modello unificato vision-language addestrato con early-fusion; gli input supportati includono testo, immagini e token video per ragionamento e generazione multimodali.

Come si confronta l'efficienza di inferenza rispetto a un modello denso da 17B?

Il calcolo di inferenza per token è simile a quello dei modelli della classe dense da 17B grazie all'instradamento MoE sparso, ma gli artefatti del modello e i requisiti di memoria sono maggiori perché tutti i pesi devono essere archiviati e distribuiti tra i dispositivi.

API qwen3.5-397b-a17b Conveniente | text-to-text

Specifiche tecniche di Qwen3.5-397B-A17B

Voce	Qwen3.5-397B-A17B (pesi aperti post-addestrato)
Famiglia del modello	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 (dipendente dalla piattaforma)
Token massimi in output	Dipendente da framework/serving (le guide mostrano esempi da 81,920–131,072)
Lingue	200+ lingue e dialetti
Data di rilascio	16 febbraio 2026 (rilascio con pesi aperti)
Licenza	Apache‑2.0 (pesi aperti su Hugging Face / ModelScope)

Che cos'è Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B è la prima release a pesi aperti della famiglia Qwen3.5 di Alibaba: un grande modello foundation multimodale Mixture‑of‑Experts addestrato con obiettivi visione–linguaggio a fusione precoce e ottimizzato per workflow agentici. Il modello espone l’intera capacità di un’architettura da 397B parametri utilizzando l’instradamento sparso (il suffisso “A17B”), così che solo ~17B parametri siano attivi per token—offrendo un equilibrio tra capacità di conoscenza ed efficienza d’inferenza.

Questa release è pensata per 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 RAG/agentiche.

Caratteristiche principali di Qwen3.5-397B-A17B

Sparse MoE 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 la diversità della conoscenza.
Multimodalità nativa (fusione precoce): Addestrato per gestire testo, immagini e video tramite una strategia unificata di tokenizzazione ed encoder per il ragionamento cross‑modale.
Supporto per contesti molto lunghi: Lunghezza di sequenza in input nativa di 262K token e percorsi documentati per estendere a ~1M+ token usando il scaling RoPE/YARN per retrieval e pipeline su documenti lunghi.
Modalità di “pensiero” e strumenti per agenti: Supporto per tracce di ragionamento interne e un pattern di esecuzione agentico; esempi includono abilitazione di chiamate a tool e integrazione con interpreter di codice.
Pesi aperti e ampia compatibilità: Rilasciato sotto Apache‑2.0 su Hugging Face e ModelScope, con guide di integrazione first‑party per Transformers, vLLM, SGLang e framework della community.
Copertura linguistica adatta alle imprese: Ampio addestramento multilingue (200+ lingue), più istruzioni e ricette per deployment su larga scala.

Qwen3.5-397B-A17B a confronto con modelli selezionati

Modello	Finestra di contesto (nativa)	Punti di forza	Compromessi tipici
Qwen3.5-397B-A17B	262K (nativa)	MoE multimodale, pesi aperti, capacità 397B con 17B attivi	Artefatti del modello di grandi dimensioni, richiede hosting distribuito per prestazioni complete
GPT-5.2 (chiuso, rappresentativo)	~400K (riportato per alcune varianti)	Elevata accuratezza di ragionamento di un singolo modello denso	Pesi chiusi, costi di inferenza più elevati su larga scala
Modello denso in stile LLaMA 70B	~128K (varia)	Stack di inferenza più semplice, minore VRAM per runtime densi	Minore capacità di parametri rispetto alla conoscenza globale MoE

Limitazioni note e considerazioni operative

Impronta di memoria: Il MoE sparso richiede comunque la memorizzazione di grandi file di pesi; l’hosting richiede spazio di archiviazione e memoria del dispositivo significativi rispetto a un clone denso da 17B.
Complessità ingegneristica: Un throughput ottimale richiede 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, dimensioni della cache KV e fatturazione per i provider gestiti.
Sicurezza e guardrail: I pesi aperti aumentano la flessibilità ma spostano la responsabilità di filtraggio, monitoraggio e guardrail di distribuzione sull’operatore.

Casi d’uso rappresentativi

Ricerca e analisi del modello: 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 visione+testo in locale.
RAG e pipeline per documenti lunghi: Il supporto nativo a contesti lunghi favorisce ragionamento single‑pass su grandi corpora.
Intelligenza del codice e strumenti per agenti: Analizza monorepo, genera patch ed esegue loop di chiamata a tool in ambienti controllati.
Applicazioni multilingue: Ampia copertura linguistica per prodotti globali.

Come accedere e integrare Qwen3.5-397B-A17B

Passo 1: Registrati per ottenere la Chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla CometAPI console. Ottieni la chiave API di accesso per l’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.

Passo 2: Invia richieste all’API Qwen3.5-397B-A17B

Seleziona l’endpoint “Qwen3.5-397B-A17B” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono ottenibili dalla documentazione API sul nostro sito web. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del 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.

Passo 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.

qwen3.5-397b-a17b