
Scopri come variano i costi dell’API Qwen3.7 Plus in base all’instradamento Alibaba, alla lunghezza del contesto, all’utilizzo della cache e ai processi batch, con le tariffe di CometAPI incluse a titolo di confronto.

Scopri come collegare Open WebUI a oltre 500 modelli di IA utilizzando CometAPI. Configura il gateway compatibile con OpenAI per risparmiare il 20-40% sui costi delle API in produzione.

Qwen 3.5-Max è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di nuova generazione sviluppato da Alibaba nell’ambito della famiglia Qwen 3.5. Sfrutta un’architettura Mixture-of-Experts (MoE), capacità avanzate di ragionamento e funzionalità di IA agentica per offrire prestazioni all’avanguardia nella programmazione, nella matematica, nel ragionamento multimodale e nell’esecuzione autonoma di attività. I primi benchmark mostrano che supera molti modelli concorrenti e si colloca tra i principali sistemi di IA a livello globale nel 2026.
.webp&w=3840&q=75)
Il modello di immagini di nuova generazione di Alibaba — Qwen Image 2.0 — arriva come un passo pragmatico, orientato alla produzione, nell’ambito dei modelli fondamentali multimodali: generazione nativa in 2K, rendering del testo di livello professionale e un’architettura che unifica generazione e modifica per semplificare le pipeline. L’obiettivo: offrire a designer, team di prodotto e ingegneri un unico modello in grado di creare grafiche pronte per la pubblicazione (infografiche, poster, slide PPT) ed eseguire modifiche ad alta fedeltà — senza dover assemblare tre o quattro modelli separati.

Alla vigilia del Capodanno lunare (16–17 febbraio 2026), Alibaba Group ha rilasciato il suo modello di nuova generazione, Qwen 3.5 — un modello multimodale, con capacità di agente, posizionato per quella che l’azienda definisce un’“agentic AI” era. La copertura del settore ha evidenziato affermazioni di grandi miglioramenti in efficienza e costi, e il rapido supporto da parte dei fornitori di hardware e cloud. CometAPI offre opzioni per gli sviluppatori che desiderano accesso a un’API ospitata o un’integrazione compatibile con OpenAI, mentre AMD ha annunciato il supporto GPU Day-0 per il modello sulla sua linea Instinct. ByteDance è uno dei principali concorrenti nazionali che hanno rilasciato aggiornamenti nello stesso periodo festivo. OpenAI resta un punto di riferimento per il confronto in termini di benchmark e stile di integrazione.

Qwen 3.5 mira a carichi di lavoro multimodali agentici su larga scala e a basso costo, con un’architettura Mixture-of-Experts (MoE) sparsa e un’enorme capacità attivata; Minimax M2.5 enfatizza un throughput degli agenti in tempo reale efficiente in termini di costi, con bassi costi operativi; GLM-5 si concentra sul ragionamento intensivo, sugli agenti a lungo contesto e sui flussi di lavoro di ingegneria tramite un’architettura in stile MoE molto ampia ottimizzata per l’efficienza sui token. Il “migliore” dipende dal fatto che si privilegi la qualità pura di ragionamento/codifica, il throughput degli agenti e i costi, oppure la flessibilità open source e i flussi di lavoro di ingegneria a lungo contesto.

Il nuovo Qwen3.5 di Alibaba rappresenta un grande passo avanti — colma il divario con alcuni modelli di frontiera a codice chiuso su numerosi benchmark pubblici e test interni e, in alcuni carichi di lavoro basati su agenti/multimodali, rivendica la parità o addirittura un vantaggio rispetto ad essi. Tuttavia, cosa significhi "superare" dipende dal carico di lavoro: per l’uso di strumenti da parte di agenti, la comprensione multimodale di documenti/video e il costo per inferenza, Qwen3.5 risulta estremamente competitivo (e, in alcuni grafici dei fornitori, in vantaggio). La conclusione pratica: Qwen3.5 sembra essere un autentico contendente di frontiera all’inizio del 2026 — per molti casi d’uso aziendali basati su agenti e multimodali ora è una valida opzione primaria.
Qwen3-Max-Thinking di Alibaba — la variante "thinking" della vasta famiglia Qwen3 — è diventato uno dei temi di primo piano nell'IA quest'anno: un'ammiraglia da oltre mille miliardi di parametri, ottimizzata per il ragionamento profondo, la comprensione di contesti estesi e flussi di lavoro basati su agenti. In breve, è la mossa del fornitore per offrire alle applicazioni una modalità di pensiero "System-2" più lenta e più tracciabile: il modello non si limita a rispondere, può mostrare (e utilizzare) passaggi, strumenti e verifiche intermedie in modo controllato.