Spesifikasi teknikal (jadual rujukan ringkas)
| Item | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen3.5-Flash (hosted) |
|---|---|---|---|---|
| Skala parameter | ~122B (sederhana-besar) | ~27B (dense) | ~35B (MoE / hibrid A3B) | Sejajar dengan pemberat 35B-A3B (dihoskan) |
| Nota seni bina | Hibrid (delta berpagar + perhatian MoE dalam keluarga model) | Transformer dense | Varian sparse / Mixture-of-Experts (A3B) | Seni bina yang sama seperti 35B-A3B, dengan ciri pengeluaran |
| Modaliti input / output | Teks, bahasa-penglihatan (token multimodal early fusion); I/O gaya chat | Teks, sokongan V+L | Teks + penglihatan (panggilan alat agentik disokong) | Teks + penglihatan; integrasi alat rasmi & output API |
| Konteks maksimum lalai (tempatan / standard) | Boleh dikonfigurasi (besar) โ keluarga ini menyokong konteks yang sangat panjang | Boleh dikonfigurasi | 262,144 token (contoh konfigurasi tempatan 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 arahan CLI / vLLM dalam kad model) | API dihoskan (Alibaba Cloud Model Studio / Qwen Chat); kebolehmerhatian dan penskalaan tambahan untuk pengeluaran. |
| Kes penggunaan tipikal | Ejen, penaakulan, bantuan pengekodan, tugasan dokumen panjang, pembantu multimodal | Inferens ringan / GPU tunggal, tugasan agentik dengan jejak sumber lebih kecil | Penempatan ejen pengeluaran, tugasan multimodal berkonteks panjang | SaaS ejen pengeluaran: konteks panjang, penggunaan alat, inferens terurus |
Apakah itu Qwen-3.5 Flash
Qwen-3.5 Flash ialah penawaran pengeluaran / dihoskan bagi keluarga Qwen3.5 yang memetakan kepada pemberat terbuka 35B-A3B tetapi menambah keupayaan pengeluaran: konteks lalai yang diperluas (diiklankan sehingga 1M token untuk produk yang dihoskan), integrasi alat rasmi, dan endpoint inferens terurus untuk memudahkan aliran kerja agentik serta penskalaan. Ringkasnya: Flash = varian 35B A3B berasaskan awan yang sedia untuk pengeluaran dengan kejuruteraan tambahan untuk konteks panjang, penggunaan alat, dan throughput.
Siri Qwen-3.5 Flash adalah sebahagian daripada Qwen 3.5 โMedium model seriesโ 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 digunakan terus 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 early fusion supaya teks dan imej diproses dalam aliran yang koheren (meningkatkan penaakulan dan tugasan agentik visual).
- Seni bina hibrid / cekap โ rangkaian delta berpagar + corak sparse Mixture-of-Experts (MoE) dalam sesetengah saiz (A3B menandakan varian sparse), memberikan pertukaran antara keupayaan tinggi dan kos pengiraan.
- Sokongan konteks panjang โ keluarga ini menyokong konteks tempatan yang sangat panjang (contoh konfigurasi menunjukkan sehingga 262,144 token secara tempatan) dan produk Flash yang dihoskan menggunakan konteks 1,000,000 token secara lalai 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 dan 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 (pengetahuan) | 86.7 | 86.1 | 85.3 (35B) | Flash โ profil terbitan 35B-A3B. |
| C-Eval (peperiksaan Cina) | 91.9 | 90.5 | 90.2 | |
| IFEval (mengikut arahan) | 93.4 | 95.0 | 91.9 | |
| AA-LCR (penaakulan konteks panjang) | 66.9 | 66.1 | 58.5 | (konfigurasi tempatan menunjukkan persediaan konteks panjang sehingga 262k token; Flash mengiklankan 1M lalai). |
Ringkasan: varian sederhana dan lebih kecil Qwen3.5 (contohnya, 27B, 122B A10B) merapatkan jurang dengan model frontier pada banyak penanda aras pengetahuan dan pematuhan arahan, manakala 35B-A3B (dan Flash) menyasarkan pertukaran pengeluaran (throughput + 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
Bayangkan siri ini seperti berikut:
| Model | Peranan |
|---|---|
| Qwen3.5-Flash | โก API pengeluaran pantas |
| Qwen3.5-35B-A3B | ๐ง Model teras yang seimbang |
| Qwen3.5-122B-A10B | ๐ Kuasa penaakulan lebih tinggi |
| Qwen3.5-27B | ๐ป Model tempatan yang lebih kecil dan cekap |
๐ Flash = tahap kecerdasan yang sama seperti 35B, tetapi dioptimumkan untuk penempatan.
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 ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke konsol CometAPI anda. Dapatkan kunci API kelayakan akses untuk antaramuka tersebut. 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 di laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda. URL asas ialah Chat Completions
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan contentโini ialah kandungan 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.