Cara Menggunakan API Qwen 3.5

Pada malam Tahun Baru Lunar (16–17 Feb, 2026), Alibaba Group melancarkan model generasi seterusnya, Qwen 3.5 — model multimodal dengan keupayaan agen yang diposisikan untuk apa yang syarikat sebut sebagai era “agentic AI”. Liputan industri menonjolkan dakwaan peningkatan besar dalam kecekapan dan kos, serta sokongan pantas daripada vendor perkakasan dan awan. CometAPI ialah pilihan untuk pembangun yang mahukan akses API dihoskan atau integrasi serasi OpenAI, manakala AMD mengumumkan sokongan GPU Day-0 untuk model tersebut pada rangkaian Instinct. ByteDance merupakan salah satu pesaing domestik utama yang mengeluarkan naik taraf sekitar tetingkap percutian yang sama. OpenAI kekal sebagai titik rujukan untuk perbandingan dalam penanda aras dan gaya integrasi.

Apakah Qwen 3.5?

Qwen 3.5 daripada Alibaba ialah model bahasa besar (LLM) multimodal generasi terkini syarikat yang diposisikan untuk era “agentic AI” — model yang bukan sahaja menjawab soalan tetapi boleh menyusun aliran kerja berbilang langkah, memanggil alat, bekerja dengan imej/video, dan bertindak merentas sempadan aplikasi. Model ini diumumkan secara umum semasa tempoh Tahun Baru Lunar (tetingkap keluaran dilaporkan sekitar 16 Februari 2026), tarikh strategik untuk publisiti produk di China dan untuk menangkap perhatian pengguna ketika lonjakan percutian. Qwen 3.5 memberikan penambahbaikan kos dan hasil (throughput) yang ketara berbanding pendahulunya sambil menumpukan pada konteks panjang dan automasi gaya agen.

Pada sekilas pandang, tuntutan teknikal dan perniagaan yang membezakan tentang Qwen 3.5 adalah:

• Seni bina multimodal asli yang menyokong input dan output teks, imej dan video (aliran kerja beragen). Keupayaan baharu dalam model untuk memanggil alat, bertindak pada kandungan pelayar, dan merantai langkah (perilaku agen). Ciri-ciri tersebut membuka automasi—pengisian borang, aliran kerja hujung ke hujung—tetapi memerlukan kawalan keselamatan yang lebih kukuh.
• Seni bina hibrid Mixture-of-Experts dengan jumlah parameter yang sangat besar tetapi set yang lebih kecil aktif bagi setiap forward pass — nota teknikal awam menunjukkan seni bina seperti “397B total / 17B active” untuk satu varian Qwen3.5 yang digunakan dalam penyajian cekap. Reka bentuk ini menghasilkan keupayaan tinggi dengan kecekapan inferens yang lebih baik.
• Penanda aras kompetitif berbanding model sumber tertutup global terkemuka, dengan Alibaba mendakwa kelebihan kos dan kesetaraan atau keputusan yang lebih baik pada banyak tugas praktikal.

Edisi yang akan anda temui

• qwen3.5-397b-a17b(Keluaran berat terbuka): titik semak boleh dimuat turun dan fork komuniti (untuk penggunaan setempat dan tersuai). Lihat repositori projek rasmi dan cerminannya.
• qwen3.5-plus (Varian “Plus” yang dihoskan): diurus sepenuhnya pada Alibaba Cloud Model Studio dengan tetingkap konteks terbesar dan alat terbina dalam (pemanggilan alat, pembantu kod, pengekstrakan web). Ini ialah versi yang pelanggan perusahaan berkemungkinan panggil melalui API untuk kebolehpercayaan dan skala.

Apakah ciri utama Qwen-3.5?

Sorotan seni bina & latihan

Berikut ialah jadual ciri ringkas dengan keluaran ini:

Multimodaliti & tindakan beragen

Qwen-3.5 direka dengan jelas untuk aliran kerja beragen — ini bermakna model ini direka bukan sekadar untuk menjawab, tetapi untuk merancang, merantai tindakan (API, interaksi UI, operasi fail), dan mengintegrasikan input visual (tangkapan skrin, DOM UI, imej) ke dalam gelung keputusannya. Alibaba menekankan gabungan visi–bahasa asli dan cangkuk kawalan yang lebih ketat untuk melaksanakan tugas merentas sempadan aplikasi mudah alih dan desktop.

Seni bina hibrid (tumpuan kecekapan)

Bahan Alibaba dan ringkasan industri menyatakan Qwen-3.5 menggunakan hibrid mekanisme perhatian linear dengan perutean Mixture-of-Experts (MoE) jarang supaya pengaktifan parameter berkesan bagi prompt biasa jauh lebih rendah daripada angka tajuk. Manfaat praktikal: keupayaan lebih tinggi per unit pengiraan dan kos inferens lebih rendah — syarikat mendakwa sehingga ~60% kos penyebaran lebih rendah berbanding keluaran sebelumnya.

Tetingkap konteks & sokongan berbilang bahasa

Nota awam menunjukkan tetingkap konteks yang diperluas (256k token disebut untuk sesetengah varian berat terbuka merentas keluarga Qwen) dan liputan bahasa yang lebih luas (Alibaba secara berterusan telah memperluas sokongan bahasa/dialek merentas generasi Qwen). Hasilnya: tugas dokumen panjang dan agen rentas bahasa yang lebih baik.

Bagaimana saya mengakses Qwen 3.5 melalui CometAPI?

CometAPI menyediakan gerbang bersatu yang serasi dengan OpenAI kepada 500+ model (termasuk titik akhir Qwen yang dihoskan atau pihak ketiga). Abstraksi itu membolehkan kod anda menukar penyedia dengan geseran minimum sementara CometAPI menormalkan respons dan menawarkan analitik penggunaan serta pengebilan bayar-semasa-digunakan.

Langkah demi langkah: aliran asas untuk memanggil Qwen 3.5 melalui CometAPI

1. Daftar & dapatkan kunci API daripada papan pemuka CometAPI.
2. Pilih varian Qwen 3.5 dalam senarai model CometAPI (cth., qwen3.5-plus atau qwen3.5-397b-a17b). CometAPI biasanya mendedahkan nama model khusus penyedia sebagai rentetan yang anda hantarkan dalam medan model.
3. Buat permintaan Chat Completion menggunakan titik akhir serasi OpenAI mereka (contoh URL asas: https://api.cometapi.com/v1). Anda boleh menggunakan SDK OpenAI atau HTTP mentah. Dokumentasi CometAPI menunjukkan kedua-dua pendekatan dan mengesyorkan mengikat URL asas pustaka anda kepada titik akhir CometAPI supaya kod OpenAI sedia ada berfungsi dengan sedikit atau tiada perubahan.

Contoh minimal

cURL (panggilan chat ringkas)

export COMETAPI_KEY="sk-xxxx"
curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5-plus",
    "messages":[
      {"role":"system","content":"You are a concise engineering assistant."},
      {"role":"user","content":"Summarize the tradeoffs between retrieval-augmented generation and fine-tuning."}
    ],
    "max_tokens": 512
  }'

Python (klien OpenAI dengan menulis ganti base_url)

# Using the OpenAI-compatible client pattern many API hubs support:
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_COMETAPI_KEY", base_url="https://api.cometapi.com/v1")

resp = client.chat.completions.create(
  model="qwen3.5-plus",
  messages=[
    {"role":"system","content":"You are a concise engineering assistant."},
    {"role":"user","content":"Explain how to implement streaming responses in production (short)."}
  ],
  max_tokens=400
)
print(resp.choices[0].message.content)

Nota: CometAPI menormalkan banyak perbezaan vendor; rujuk senarai model CometAPI untuk memilih nama rentetan tepat bagi setiap varian Qwen.

Memanggil keupayaan imej / multimodal melalui gerbang

Jika anda ingin menggunakan ciri visi (imej + teks), CometAPI biasanya mendedahkan keupayaan vendor melalui satu API tetapi mungkin memerlukan lampiran data binari/imej atau URL bertandatangan. Pola umum ialah menyertakan input_image (atau parameter khusus vendor) dan menetapkan model kepada varian Qwen-3.5 multimodal yang sesuai.

Berapakah kos Qwen 3.5?

Harga API dan Token bagi Aliyun

Harga untuk qwen3.5-plus dalam CometAPI

CometAPI menawarkan pengebilan bayar-semasa-digunakan dan membantu memusatkan pengebilan merentas penyedia; caj per token yang tepat bergantung pada penyedia huluan dan sebarang margin/diskaun yang diterapkan oleh CometAPI. Dalam amalan, menggunakan gerbang seperti CometAPI memudahkan pertukaran penyedia dan analitik penggunaan dengan kos tambahan yang kecil — berguna untuk pasukan yang mahukan redundansi berbilang vendor atau ingin membandingkan prestasi vs. harga tanpa kejuruteraan semula.

Terokai harga kompetitif untuk qwen3.5-plus, direka agar sesuai dengan pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar apa yang anda gunakan, memudahkan penskalaan apabila keperluan anda berkembang. Ketahui bagaimana qwen3.5-plus boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terkawal.

Bolehkah saya menjalankan Qwen 3.5 di premis atau pada infrastruktur tersuai?

Boleh, tetapi dengan syarat:

• Varian besar (ratusan bilion parameter) memerlukan perkakasan khusus (berbilang A100/H100 atau kluster AMD Instinct). Sokongan Day-0 untuk Qwen 3.5 pada GPU AMD Instinct; projek komuniti (vLLM, HF) menyediakan resipi untuk menyebarkan timbunan inferens yang dioptimumkan. Jangkakan usaha kejuruteraan yang besar dan kos perkakasan yang tinggi untuk skala produksi.
• Varian keluarga Qwen yang lebih ringan (set parameter lebih kecil, berat seperti Qwen-Turbo) lebih mudah dihoskan dan berguna untuk banyak tugas produksi dengan kompromi kualiti/kos yang boleh diterima.

Jika pematuhan atau penempatan data memerlukan penyebaran di premis, pertimbangkan pendekatan hibrid: jalankan embedding dan pengambilan secara setempat, dan panggil Qwen yang dihoskan untuk tugas multimodal atau beragen yang kompleks.

Pilihan awan atau hos yang wujud?

• Alibaba Cloud Model Studio: menyediakan titik akhir Qwen yang dihoskan, antara muka serasi OpenAI, dan alat integrasi (RAG, set alat). Sesuai untuk pasukan yang sudah menggunakan Alibaba Cloud.
• API pihak ketiga (CometAPI, dll.): pilihan pantas untuk eksperimen berbilang model, penukaran bebas vendor dan perbandingan kos.
• Berat terbuka / hos sendiri: jika anda memerlukan lokaliti data penuh, muat turun berat terbuka dan sajikan pada kluster anda (timbunan NCCL/ROCm atau CUDA).

Perkakasan: GPU dan timbunan apa?

• Sokongan AMD Day-0: AMD mengumumkan alat ROCm Day-0 dan kontena untuk Qwen 3.5 pada GPU Instinct — berguna jika anda menyebarkan pada perkakasan AMD. Untuk persekitaran NVIDIA, kontena yang dioptimumkan dan sokongan Triton kemungkinan akan muncul dengan cepat.
• Pengoptimuman inferens: pengkuantitian (INT8/4), pemotongan tensor, dan penalaan perutean MoE mengurangkan keperluan memori dan pengiraan; pilih saiz model yang sesuai. Untuk agen masa nyata, utamakan model berparameter lebih rendah dengan pembundelan agresif dan lebar beam kecil.

Amalan terbaik apabila mengintegrasikan Qwen 3.5

Di bawah ialah peraturan dan corak kejuruteraan praktikal — disuling daripada dokumen vendor, ulasan awal, dan amalan kejuruteraan LLM standard — untuk membina sistem yang mantap, boleh skala dan kos-efisien.

Prompting & kebersihan mesej sistem

• Gunakan mesej sistem yang jelas untuk menetapkan persona, peruntukan token, dan format output.
• Utamakan prompt pendek dan berstruktur untuk output JSON atau fungsi yang boleh dijangka; simpan prompt rantaian pemikiran yang panjang hanya apabila perlu (ia lebih mahal dan boleh meningkatkan latensi). Mod “Thinking” vs “Non-Thinking” — pilih “Non-Thinking” untuk respons ringkas deterministik dan beralih kepada “Thinking” untuk penaakulan yang berat.

Pengurusan token dan konteks (kritikal dengan tetingkap 1M)

• Potong dokumen panjang kepada cebisan dan gunakan augmentasi pengambilan untuk mengekalkan konteks aktif kecil; walaupun Qwen Plus menyokong 1M token, menghantar konteks besar setiap panggilan adalah mahal. Sebaliknya: indekskan dokumen, ambil cebisan berkaitan, dan sertakan hanya petikan yang perlu.
• Gunakan embedding + pangkalan data vektor untuk pengambilan terlebih dahulu; kemudian panggil model dengan konteks yang diambil bersama arahan ringkas. Corak RAG ini mengurangkan kos token dan latensi.

Strategi pengoptimuman kos

• Kawal saiz output dengan max_tokens dan arahan jelas “jawab dalam N patah perkataan”.
• Gunakan mod tanpa berfikir untuk templat dan jawapan pendek; simpan rantaian pemikiran hanya apabila peningkatan kualiti membenarkan kosnya. Dokumen Alibaba secara jelas memetakan mod pemikiran hibrid kepada kompromi kos/prestasi.
• Paketkan permintaan apabila boleh (berbilang prompt dalam satu permintaan) untuk memampukan kos tambahan bagi beban kerja berorientasikan hasil.
• Jejak token per permintaan dan latensi dengan analitik penyedia (CometAPI menyediakan papan pemuka penggunaan). Pantau prompt top-N mengikut kos untuk mencari sasaran pengoptimuman.

Kebolehpercayaan dan had kadar

• Laksanakan backoff eksponen + jitter untuk ralat 429/503.
• Gunakan gerbang (CometAPI) atau papan pemuka vendor untuk memantau kuota dan menetapkan amaran. CometAPI menyediakan analitik penggunaan yang boleh membantu mengesan lonjakan kos dengan cepat.

Panggilan fungsi / alat / reka bentuk agen

Anggap panggilan alat sebagai tahap yang berbeza: model mencadangkan alat + argumen, anda sahkan/benarkan dan kemudian jalankan alat di sisi pelayan. Jangan sekali-kali melaksanakan arahan alat yang tidak dipercayai secara membuta tuli. Qwen 3.5 mempromosikan pola alat terbina; amalkan pengesahan input dan kawalan akses yang ketat.

Perspektif penutup: apa yang perlu diperhatikan seterusnya

Keluaran Qwen 3.5 sempena Tahun Baru Lunar adalah strategik: ia menggabungkan ciri agen lanjutan, pengendalian konteks besar, dan kos operasi yang lebih rendah ke dalam penawaran berat terbuka dan dihoskan. Naratif pembangun segera adalah kukuh: pelbagai cara untuk mencuba model (API dihoskan seperti CometAPI, pengehosan awan melalui Alibaba Cloud, atau berat dihoskan sendiri) dan sokongan perkakasan pantas (AMD).

Para pembangun boleh mengakses Qwen 3.5 API melalui CometAPI sekarang. Untuk bermula, terokai keupayaan model dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda mengintegrasi.

Sedia untuk bermula?→ Daftar untuk Qwen-3.5 hari ini !

Jika anda mahu mengetahui lebih banyak tip, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!