Tekniske spesifikasjoner for Qwen3.5-397B-A17B
| Element | Qwen3.5-397B-A17B (åpne vekter, ettertrenet) |
|---|---|
| Modellfamilie | Qwen3.5 (Tongyi Qwen-serien, Alibaba) |
| Arkitektur | Hybrid Mixture-of-Experts (MoE) + Gated DeltaNet; multimodal trening med tidlig fusjon |
| Totalt antall parametere | ~397 milliarder (totalt) |
| Aktive parametere (A17B) | ~17 milliarder aktive per token (glissen ruting) |
| Inndatatyper | Tekst, bilde, video (multimodal tidlig fusjon) |
| Utdatatyper | Tekst (chat, kode, RAG-utdata), bilde-til-tekst, multimodale svar |
| Innebygd kontekstvindu | 262,144 token (innebygd ISL) |
| Utvidbar kontekst | Opptil ~1,010,000 token via YaRN/ RoPE-skalering (plattformavhengig) |
| Maksimalt antall utdata-token | Avhengig av rammeverk/tjeneste (eksempler viser 81,920–131,072 i veiledninger) |
| Språk | 200+ språk og dialekter |
| Utgivelsesdato | 16. februar 2026 (utgivelse med åpne vekter) |
| Lisens | Apache‑2.0 (åpne vekter på Hugging Face / ModelScope) |
Hva er Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B er den første utgivelsen med åpne vekter i Alibaba sin Qwen3.5-familie: en stor, multimodal Mixture‑of‑Experts grunnmodell trent med mål for tidlig fusjon mellom syn og språk, og optimalisert for agentiske arbeidsflyter. Modellen eksponerer full kapasitet i en arkitektur med 397B‑parametere, samtidig som den bruker glissen ruting (suffikset «A17B») slik at bare ~17B parametere er aktive per token—som gir en balanse mellom kunnskapskapasitet og inferenseffektivitet.
Denne utgivelsen er beregnet på forskere og ingeniørteam som trenger en åpen, distribuerbar og multimodal grunnmodell som kan lange kontekster, visuell forståelse og RAG/agentiske applikasjoner.
Hovedfunksjoner i Qwen3.5-397B-A17B
- Glissen MoE med effektivitet i aktive parametere: Stor global kapasitet (397B) med per-token-aktivitet sammenlignbar med en tett 17B-modell, reduserer FLOPS per token samtidig som kunnskapsmangfoldet bevares.
- Innebygd multimodalitet (tidlig fusjon): Trenet til å håndtere tekst, bilder og video via en enhetlig tokenisering og enkoderstrategi for kryss-modalt resonnement.
- Støtte for svært lange kontekster: Innebygd inndatasekvenslengde på 262K token og dokumenterte måter å utvide til ~1M+ token ved bruk av RoPE/YARN-skalering for gjenfinning og langdokument-pipeliner.
- Tenkemodus og agentverktøy: Støtte for interne resonnementsspor og et agentisk utføringsmønster; eksempler inkluderer aktivering av verktøykall og integrasjon med kodefortolker.
- Åpne vekter og bred kompatibilitet: Utgitt under Apache‑2.0 på Hugging Face og ModelScope, med førsteparts integrasjonsveiledninger for Transformers, vLLM, SGLang og fellesskapsrammeverk.
- Bedriftsvennlig språkdekning: Omfattende flerspråklig trening (200+ språk), samt instruksjoner og oppskrifter for utrulling i stor skala.
Qwen3.5-397B-A17B vs utvalgte modeller
| Modell | Kontekstvindu (innebygd) | Styrke | Typiske kompromisser |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (innebygd) | Multimodal MoE, åpne vekter, 397B kapasitet med 17B aktive | Store modellartefakter, krever distribuert drift for full ytelse |
| GPT-5.2 (representativ lukket) | ~400K (rapportert for noen varianter) | Høy resonneringsnøyaktighet for én tett modell | Lukkede vekter, høyere inferenskostnad i skala |
| LLaMA‑stil tett 70B | ~128K (varierer) | Enklere inferensstakk, lavere VRAM for tette kjøretider | Lavere parameterkapasitet relativt til MoEs global kunnskap |
Kjente begrensninger og driftsmessige hensyn
- Minnefotavtrykk: Glissen MoE krever fortsatt lagring av store vektfiler; drift krever betydelig lagringsplass og enhetsminne sammenlignet med en tett 17B-klone.
- Ingeniørmessig kompleksitet: Optimal gjennomstrømning krever nøye parallellisering (tensor/pipeline) og rammeverk som vLLM eller SGLang; naiv drift på én GPU er upraktisk.
- Token-økonomi: Selv om beregning per token reduseres, øker svært lange kontekster fortsatt I/O, størrelsen på KV-cache og fakturering hos administrerte tilbydere.
- Sikkerhet og vernetiltak: Åpne vekter øker fleksibiliteten, men flytter ansvaret for sikkerhetsfiltrering, overvåking og distribusjonsvernetiltak til operatøren.
Representative bruksområder
- Forskning og modelanalyse: Åpne vekter muliggjør reproducerbar forskning og fellesskapsdrevet evaluering.
- Lokale multimodale tjenester: Bedrifter som trenger dataresidens kan distribuere og kjøre syn+tekst-arbeidsbelastninger lokalt.
- RAG og langdokument-pipeliner: Innebygd støtte for lange kontekster hjelper med én-pass resonnering over store korpus.
- Kodeintelligens og agentverktøy: Analyser monorepoer, generer patcher og kjør agentiske verktøykallsløkker i kontrollerte miljøer.
- Flerspråklige applikasjoner: Språkstøtte med høy dekning for globale produkter.
Slik får du tilgang til og integrerer Qwen3.5-397B-A17B
Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker hos oss ennå, registrer deg først. Logg inn på din CometAPI console. Hent API-nøkkelen for tilgang til grensesnittet. Klikk «Add Token» ved API-token i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til Qwen3.5-397B-A17B API
Velg endepunktet «Qwen3.5-397B-A17B» for å sende API-forespørselen og angi forespørselsinnholdet. Forespørselsmetode og -innhold hentes fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for enkelhets skyld. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Hvor du kaller den: [Chat] format.
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i feltet content—det er dette modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å få det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API-responsen for å få det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.