Spesifikasi teknikal (jadual rujukan ringkas)
| Item | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen3.5-Flash (dihoskan) |
|---|---|---|---|---|
| Skala parameter | ~122B (sederhana-besar) | ~27B (padat) | ~35B (MoE / hibrid A3B) | Sepadan dengan pemberat 35B-A3B (dihoskan) |
| Nota seni bina | Hibrid (gated delta + perhatian MoE dalam keluarga model) | Transformer padat | Varian jarang / Mixture-of-Experts (A3B) | Seni bina yang sama seperti 35B-A3B, dengan ciri pengeluaran |
| Modaliti input / output | Teks, bahasa-penglihatan (token multimodal gabungan awal); I/O gaya chat | Teks, sokongan V+L | Teks + penglihatan (panggilan alat agentik disokong) | Teks + penglihatan; integrasi alat rasmi & output API |
| Konteks maksimum lalai (setempat / standard) | Boleh dikonfigurasikan (besar) โ keluarga ini menyokong konteks yang sangat panjang | Boleh dikonfigurasikan | 262,144 token (contoh konfigurasi setempat standard) | 1,000,000 token (lalai untuk Flash yang dihoskan). |
| Penyajian / API | Serasi dengan chat completions gaya OpenAI; vLLM / SGLang / Transformers disyorkan | Sama | Sama (contoh CLI / arahan vLLM dalam kad model) | API dihoskan (Alibaba Cloud Model Studio / Qwen Chat); kebolehcerapan pengeluaran & penskalaan tambahan. |
| Kes penggunaan tipikal | Ejen, penaakulan, bantuan pengekodan, tugasan dokumen panjang, pembantu multimodal | Inferens ringan / GPU tunggal, tugasan agentik dengan jejak lebih kecil | Penerapan ejen pengeluaran, tugasan multimodal konteks panjang | SaaS ejen pengeluaran: konteks panjang, penggunaan alat, inferens terurus |
Apakah itu Qwen-3.5 Flash
Qwen-3.5 Flash ialah tawaran pengeluaran / dihoskan bagi keluarga Qwen3.5 yang dipetakan kepada pemberat terbuka 35B-A3B tetapi menambah keupayaan pengeluaran: konteks lalai yang diperluas (diiklankan sehingga 1 juta token untuk produk yang dihoskan), integrasi alat rasmi, dan endpoint inferens terurus untuk memudahkan aliran kerja agentik serta penskalaan. Ringkasnya: Flash = varian 35B A3B yang dihoskan di awan dan sedia untuk pengeluaran, dengan kejuruteraan tambahan untuk konteks panjang, penggunaan alat, dan daya pemprosesan.
Siri Qwen-3.5 Flash ialah sebahagian daripada โSiri model sederhanaโ Qwen 3.5 yang lebih luas, yang merangkumi beberapa model seperti:
- Qwen3.5-Flash
- Qwen3.5-35B-A3B
- Qwen3.5-122B-A10B
- Qwen3.5-27B
Dalam barisan ini, Qwen3.5-Flash ialah versi API pengeluaranโpada asasnya versi 35B yang pantas dan boleh diterapkan yang dioptimumkan untuk pembangun dan perusahaan. ๐ Flash pada asasnya ialah โlapisan runtime perusahaanโ yang dibina di atas model 35B-A3B.
Ciri utama Qwen-3.5 Flash
- Asas bahasa-penglihatan bersatu โ dilatih dengan token multimodal gabungan awal supaya teks dan imej diproses dalam satu aliran yang koheren (meningkatkan penaakulan dan tugasan agentik visual).
- Seni bina hibrid / cekap โ rangkaian gated delta + corak sparse Mixture-of-Experts (MoE) pada sesetengah saiz (A3B menandakan varian jarang), memberikan pertukaran keupayaan tinggi bagi setiap pengiraan.
- Sokongan konteks panjang โ keluarga ini menyokong konteks setempat yang sangat panjang (contoh konfigurasi menunjukkan sehingga 262,144 token secara setempat) dan produk Flash yang dihoskan menggunakan konteks lalai 1,000,000 token untuk aliran kerja pengeluaran. Ini ditala untuk rantaian agentik, QA dokumen, dan sintesis berbilang dokumen.
- Penggunaan alat agentik โ sokongan asli dan parser untuk panggilan alat, saluran penaakulan, dan โthinkingโ atau pensampelan spekulatif yang membolehkan model merancang serta memanggil API atau alat luaran secara berstruktur.
Prestasi penanda aras Qwen-3.5 Flash
| Benchmark / Category | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | (Flash aligns w/ 35B-A3B) |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (knowledge) | 86.7 | 86.1 | 85.3 (35B) | Flash โ profil diterbitkan 35B-A3B. |
| C-Eval (Chinese exam) | 91.9 | 90.5 | 90.2 | |
| IFEval (instruction following) | 93.4 | 95.0 | 91.9 | |
| AA-LCR (long context reasoning) | 66.9 | 66.1 | 58.5 | (konfigurasi setempat menunjukkan persediaan konteks panjang sehingga 262k token; Flash mengiklankan 1M lalai). |
Ringkasan: varian sederhana dan lebih kecil Qwen3.5 (contohnya 27B, 122B A10B) mengecilkan jurang dengan model frontier pada banyak penanda aras pengetahuan dan arahan, manakala 35B-A3B (dan Flash) mensasarkan pertukaran untuk pengeluaran (daya pemprosesan + konteks panjang) dengan skor MMLU/C-Eval yang kompetitif berbanding model yang lebih besar.
๐ Bagaimana Qwen-3.5 Flash Sesuai dalam Keluarga Qwen 3.5
Anggap siri ini seperti berikut:
| Model | Peranan |
|---|---|
| Qwen3.5-Flash | โก API pengeluaran pantas |
| Qwen3.5-35B-A3B | ๐ง Model teras seimbang |
| Qwen3.5-122B-A10B | ๐ Kuasa penaakulan lebih tinggi |
| Qwen3.5-27B | ๐ป Model setempat lebih kecil dan cekap |
๐ Flash = tahap kecerdasan yang sama seperti 35B, tetapi dioptimumkan untuk penerapan.
Bila Perlu Menggunakan Qwen-3.5 Flash
Gunakannya jika anda memerlukan:
- AI masa nyata (chatbot, pembantu)
- Ejen AI dengan alat (carian, API, automasi)
- Analisis dokumen besar atau kod
- API pengeluaran berskala tinggi
Cara mengakses API Qwen-3.5 Flash
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Log masuk keย cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk keย konsol CometAPI anda. Dapatkan kunci API kelayakan akses bagi antara muka. Klik โAdd Tokenโ pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan hantar.
Langkah 2: Hantar Permintaan ke API Qwen-3.5 Flash
Pilih endpoint โqwen3.5-flashโ untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar daripada akaun anda. base url ialahย Chat Completions
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan contentโitulah yang akan dijawab oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.
Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan
Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas diproses, API akan memberikan status tugasan dan data output.