Specifiche tecniche di Qwen3.5-397B-A17B
| Voce | Qwen3.5-397B-A17B (open-weight post-trained) |
|---|---|
| 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 (multimodale a fusione precoce) |
| Tipi di output | Testo (chat, codice, output RAG), image-to-text, risposte multimodali |
| Finestra di contesto nativa | 262.144 token (ISL nativo) |
| Contesto estendibile | Fino a ~1.010.000 token tramite scaling YaRN/ RoPE (dipende dalla piattaforma) |
| Token di output massimi | Dipende da framework/serving (le guide mostrano esempi 81,920–131,072) |
| Lingue | 200+ lingue e dialetti |
| Data di rilascio | 16 febbraio 2026 (rilascio open‑weight) |
| 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 flussi di lavoro agentici. Il modello espone la piena 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.
Questo rilascio è destinato a ricercatori e team di ingegneria che necessitano di un modello foundation multimodale, aperto e distribuibile, capace di ragionamento su lunghi contesti, comprensione visiva e applicazioni di tipo retrieval‑augmented/agentiche.
Funzionalità principali di Qwen3.5-397B-A17B
- MoE sparso con efficienza dei 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 a 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 scaling RoPE/YARN per retrieval e pipeline su documenti lunghi.
- Modalità di pensiero e strumenti per agenti: Supporta tracce di ragionamento interne e un pattern di esecuzione agentico; esempi includono abilitazione di chiamate a strumenti e integrazione con interprete di codice.
- Pesi aperti e ampia compatibilità: Rilasciato sotto Apache‑2.0 su Hugging Face e ModelScope, con guide di 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 la distribuzione su larga scala.
Qwen3.5-397B-A17B vs 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 di grandi dimensioni, richiede hosting distribuito per massime prestazioni |
| GPT-5.2 (chiuso rappresentativo) | ~400K (riportato per alcune varianti) | Elevata accuratezza di ragionamento di modello denso singolo | Pesi chiusi, costo di inferenza più elevato su larga scala |
| Denso stile LLaMA 70B | ~128K (varia) | 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: Anche con MoE sparso occorre archiviare file di pesi di grandi dimensioni; l’hosting richiede notevole storage e memoria del dispositivo 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 semplice su singola GPU è impraticabile.
- Economia dei token: Sebbene il compute per token sia ridotto, contesti molto lunghi aumentano I/O, dimensione della cache KV e fatturazione presso provider gestiti.
- Sicurezza e guardrail: I pesi aperti aumentano la flessibilità ma spostano sull’operatore la responsabilità per filtri di sicurezza, monitoraggio e guardrail di distribuzione.
Casi d’uso rappresentativi
- Ricerca e analisi dei 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 visione+testo in locale.
- RAG e pipeline su documenti lunghi: Il supporto nativo a contesti lunghi aiuta il ragionamento in singolo passaggio su grandi corpora.
- Intelligenza del codice e strumenti per agenti: Analizza monorepo, genera patch ed esegue cicli di chiamata agli strumenti in ambienti controllati.
- Applicazioni multilingue: Ampia copertura linguistica 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. Accedi alla tua CometAPI console. Ottieni la chiave API di accesso dell’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.
Passaggio 2: Invia richieste all’API 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 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 chiave CometAPI effettiva dal tuo account. Dove chiamarla: 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: 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.