ModellerPriserBedrift
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Selskap
Om ossBedrift
Ressurser
AI-modellerBloggEndringsloggStøtte
TjenestevilkårPersonvernerklæring
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3.5-plus
Q

qwen3.5-plus

Inndata:$0.32/M
Utdata:$1.92/M
Qwen3.5 native vision-language-seriens Plus-modeller er bygget på en hybrid arkitektur som integrerer lineære oppmerksomhetsmekanismer med glisne mixture-of-experts-modeller, noe som gir høyere effektivitet under inferens.
Ny
Kommersiell bruk
Playground
Oversikt
Funksjoner
Priser
API
Versjoner

Tekniske spesifikasjoner for Qwen3.5‑Plus

ElementQwen3.5‑Plus (spesifikasjoner for hostet API)
ModellfamilieQwen3.5 (Alibaba Tongyi Qianwen)
ArkitekturStorskala MoE-grunnmodell med multimodale utvidelser
InndatatyperTekst, bilde (vision)
UtdatatyperTekst (resonnering, kode, analyse)
KontekstvinduOpptil 1 000 000 tokens (Plus / hostet nivå)
Maks utdata-tokensAvhenger av leverandøren (langformat støttes)
ResonneringsmoduserRask / Thinking (dyptgående resonnering)
VerktøybrukInnebygd søk, kodefortolker, agentarbeidsflyter
Språk200+ språk
DistribusjonHostet API (OpenAI-kompatibelt format)

Hva er Qwen3.5‑Plus

Qwen3.5‑Plus er den produksjonsklare, hostede API-varianten av Alibabas Qwen3.5-familie av grunnmodeller. Den er bygget på den samme storskalaarkitekturen som modellen med åpne vekter Qwen3.5‑397B, men utvider den med betydelig større kontekstkapasitet, adaptive resonneringsmoduser og integrert verktøybruk utviklet for virkelige bruksområder.

I motsetning til den åpne basismodellen (som vanligvis støtter opptil 256K tokens), er Qwen3.5‑Plus optimalisert for resonnering med ultralang kontekst, autonome agentarbeidsflyter og dokument- og kodeanalyse i bedriftsmålestokk.

Hovedfunksjoner i Qwen3.5‑Plus

  • Forståelse av ultralang kontekst: Støtter opptil 1 million tokens, noe som muliggjør analyse av hele kodebaser, store juridiske korpuser eller samtalelogger over flere dager i én enkelt økt.
  • Adaptive resonneringsmoduser: Utviklere kan velge rask generering av svar eller dypere “thinking”-moduser for kompleks resonnering og planlegging i flere trinn.
  • Integrert verktøybruk: Innebygd støtte for søk og kodefortolkerverktøy gjør at modellen kan utvide resonneringen med eksterne data og kjørbar logikk.
  • Multimodale egenskaper: Godtar både tekst- og bildeinndata, noe som muliggjør arbeidsflyter for dokument + visuell resonnering, diagramtolkning og multimodal analyse.
  • Flerspråklig dekning: Utformet for global bruk, med sterk ytelse på mer enn 200 språk.
  • API-klart for produksjon: Leveres som en hostet tjeneste med OpenAI-kompatible forespørsels-/svarformater, noe som reduserer integrasjonsfriksjon.

Benchmark-ytelse for Qwen3.5‑Plus

Offentlig rapportering fra Alibaba og uavhengige evalueringer indikerer at Qwen3.5‑Plus oppnår konkurransedyktige eller bedre resultater sammenlignet med andre modeller i frontsjiktet på en rekke benchmarktester for resonnering, flerspråklighet og lang kontekst.

Viktige høydepunkter i posisjoneringen:

  • Sterk nøyaktighet i resonnering over lange dokumenter takket være utvidet konteksthåndtering
  • Konkurransedyktig ytelse på benchmarktester for resonnering og kunnskap sammenlignet med ledende proprietære modeller
  • Gunstig forhold mellom kostnad og ytelse for inferensarbeidsbelastninger i stor skala

Merk: Nøyaktige benchmarkresultater varierer etter evalueringsprotokoll og oppdateres jevnlig av leverandøren.

Qwen3.5‑Plus vs. andre modeller i frontsjiktet

ModellKontekstvinduStyrkerTypiske avveininger
Qwen3.5‑Plus1M tokensLangkontekstresonnering, agentarbeidsflyter, kostnadseffektivitetKrever nøye tokenhåndtering
Gemini 3 Pro~1M tokensSterk multimodal resonneringHøyere kostnad i noen regioner
GPT‑5.2 Pro~400K tokensTopp nøyaktighet i resonneringMindre kontekstvindu

Qwen3.5‑Plus er spesielt attraktiv når kontekstlengde og agentlignende arbeidsflyter betyr mer enn marginale gevinster i nøyaktighet ved kort kontekst.

Kjente begrensninger

  • Kompleksitet i tokenhåndtering: Ekstremt lange kontekster kan øke ventetid og kostnad hvis ledetekster ikke er nøye strukturert.
  • Kun hostede funksjoner: Noen egenskaper (f.eks. kontekst på 1M tokens, integrerte verktøy) er ikke tilgjengelige i varianter med åpne vekter.
  • Transparens i benchmarktester: Som med mange hostede modeller i frontsjiktet kan detaljerte benchmarkoppdelinger være begrenset eller bli oppdatert over tid.

Representative bruksområder

  1. Dokumentintelligens for virksomheter — analyser kontrakter, etterlevelsesarkiver eller forskningskorpuser ende til ende.
  2. Kodeforståelse i stor skala — resonnér på tvers av monorepoer, avhengighetsgrafer og lange historikker for issues.
  3. Autonome agenter — kombiner resonnering, verktøybruk og minne for arbeidsflyter i flere trinn.
  4. Flerspråklig kundeintelligens — behandle og resonnér over globale, flerspråklige datasett.
  5. Søkeutvidet analyse — integrer gjenfinning og resonnering for oppdatert innsikt.

Slik får du tilgang til Qwen3.5‑Plus via API

Qwen3.5‑Plus nås gjennom hostede API-er levert av CometAPI og kompatible gatewayer. API-et følger generelt forespørselsformater i OpenAI-stil, noe som muliggjør enkel integrasjon med eksisterende SDK-er og agentrammeverk.

Utviklere bør velge Qwen3.5‑Plus når applikasjonene deres krever svært lang kontekst, multimodal resonnering og produksjonsklar orkestrering av verktøy.

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ennå ikke er bruker hos oss, vennligst registrer deg først. Logg inn i CometAPI-konsollen. Hent tilgangslegitimasjonen API key for grensesnittet. Klikk på “Add Token” under API token i det personlige senteret, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx, og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til qwen3.5-plus pro API

Velg endepunktet “qwen3.5-plus” for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og forespørselskroppen 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 det kalles: Chat-format.

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet — dette er det modellen vil svare på. Behandle API-svaret for å få det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-svaret for å få det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdatadata.

FAQ

What is Qwen3.5-Plus and how does it differ from the open-weight Qwen3.5-397B model?

Qwen3.5-Plus er den hostede API-versjonen av Alibabas Qwen3.5-familie, bygget på grunnmodellen med 397B parametere. Den legger til et kontekstvindu på 1 million token og adaptiv verktøybruk (f.eks. søk og kodefortolker) for produksjonsbruk, i motsetning til basemodellen som støtter 256K token som standard.

What is the maximum context window supported by Qwen3.5-Plus?

Qwen3.5-Plus støtter et utvidet kontekstvindu på 1 million token, noe som gjør den egnet til forståelse av svært lange dokumenter og arbeidsflyter for flerstegsresonnering.

Which built-in capabilities and modes does Qwen3.5-Plus offer?

Modellen inkluderer flere driftsmoduser, som ‘thinking’ for resonnering, ‘fast’ for raske svar, og adaptiv verktøybruk inkludert integrasjon av nettsøk og kodefortolker.

How does Qwen3.5-Plus compare to major competitors like Gemini 3 Pro or GPT-5.2?

Alibaba hevder at Qwen3.5-Plus matcher eller overgår ytelsen på mange benchmarks sammenlignet med modeller som Googles Gemini 3 Pro, samtidig som den tilbyr betydelig lavere kostnad per token.

What types of tasks and use cases is Qwen3.5-Plus best suited for?

Med sitt utvidede kontekstvindu og multimodale/agent-evner er Qwen3.5-Plus ideell for analyse av lange dokumenter, kodegenerering, multimodal resonnering, autonome agentarbeidsflyter, søk-forsterkede oppgaver og kompleks planlegging. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

Is Qwen3.5-Plus multilingual and multimodal?

Ja — i likhet med den underliggende Qwen3.5-arkitekturen håndterer Qwen3.5-Plus tekst- og bildeinput og støtter over 200 språk, noe som muliggjør globale bruksområder og multimodal interaksjon. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

Can I integrate Qwen3.5-Plus with existing OpenAI-compatible APIs and SDKs?

Ja — den støtter OpenAI-kompatible API-kall, noe som muliggjør enkel integrasjon med verktøy og SDK-er som følger standard LLM-forespørsel-/svarformater.

What are known limitations or practical considerations when using Qwen3.5-Plus?

På grunn av det enorme kontekstvinduet og den kraftige ‘thinking’-modusen er det nødvendig med nøye utforming for å unngå unødvendig kostnadsvekst; lange kontekster kan øke token-bruk og fakturering dersom de ikke håndteres effektivt.

Funksjoner for qwen3.5-plus

Utforsk nøkkelfunksjonene til qwen3.5-plus, designet for å forbedre ytelse og brukervennlighet. Oppdag hvordan disse mulighetene kan være til nytte for prosjektene dine og forbedre brukeropplevelsen.

Priser for qwen3.5-plus

Utforsk konkurransedyktige priser for qwen3.5-plus, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan qwen3.5-plus kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)Rabatt
Inndata:$0.32/M
Utdata:$1.92/M
Inndata:$0.4/M
Utdata:$2.4/M
-20%

Eksempelkode og API for qwen3.5-plus

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for qwen3.5-plus for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til qwen3.5-plus i prosjektene dine.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus-2026-02-15",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus-2026-02-15",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" }
  ],
  model: "qwen3.5-plus-2026-02-15",
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5-plus-2026-02-15",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'

Versjoner av qwen3.5-plus

Grunnen til at qwen3.5-plus har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.
VersjonBeskrivelseTilgang
qwen3.5-plusGenerell versjon✅
qwen3.5-plus-2026-02-152026-02-15 Standardversjon✅
qwen3.5-plus-thinkingTankevariasjoner✅

Flere modeller

C

Claude Opus 4.7

Inndata:$4/M
Utdata:$20/M
Den mest intelligente modellen for agenter og koding
C

Claude Opus 4.6

Inndata:$4/M
Utdata:$20/M
Claude Opus 4.6 er en stor språkmodell i «Opus»-klassen fra Anthropic, lansert i februar 2026. Den er posisjonert som en arbeidshest for arbeidsflyter innen kunnskapsarbeid og forskning — med forbedringer i resonnering over lange kontekster, flertrinns planlegging, verktøybruk (inkludert agentbaserte programvarearbeidsflyter) og oppgaver på datamaskin, som automatisk generering av lysbilder og regneark.
A

Claude Sonnet 4.6

Inndata:$2.4/M
Utdata:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vår mest kapable Sonnet-modell hittil. Det er en fullstendig oppgradering av modellens ferdigheter innen koding, bruk av datamaskin, resonnering over lange kontekster, agentplanlegging, kunnskapsarbeid og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindu på 1M token i beta.
O

GPT-5.4 nano

Inndata:$0.16/M
Utdata:$1/M
GPT-5.4 nano er utviklet for oppgaver der hastighet og kostnader er viktigst, som klassifisering, datauttrekk, rangering og underagenter.
O

GPT-5.4 mini

Inndata:$0.6/M
Utdata:$3.6/M
GPT-5.4 mini bringer styrkene fra GPT-5.4 til en raskere, mer effektiv modell, designet for arbeidslaster i stor skala.
Q

Qwen3.6-Plus

Inndata:$0.32/M
Utdata:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus er nå tilgjengelig, med forbedrede kodeutviklingsmuligheter og høyere effektivitet i multimodal gjenkjenning og inferens, noe som gjør Vibe Coding-opplevelsen enda bedre.

Relaterte blogger

Google Gemma 4: Den komplette guiden til Googles KI-modell med åpen kildekode (2026)
Apr 5, 2026

Google Gemma 4: Den komplette guiden til Googles KI-modell med åpen kildekode (2026)

Gemma 4 er Google DeepMinds nyeste åpne modelfamilie, lansert 31. mars 2026 og offentlig kunngjort 2. april 2026. Den er designet for avansert resonnering, agentbaserte arbeidsflyter, multimodal forståelse og effektiv utrulling på tvers av telefoner, bærbare PC-er, arbeidsstasjoner og edge-enheter. Google sier at familien leveres i fire versjoner — E2B, E4B, 26B A4B og 31B Dense — med opptil 256K kontekst, støtte for mer enn 140 språk, åpne vekter og en Apache 2.0-lisens.
Hva er Qwen 3.5-Max? Gjør en oppsiktsvekkende debut: Hopper til femteplass på den globale rangeringen
Mar 22, 2026
qwen3-5-max

Hva er Qwen 3.5-Max? Gjør en oppsiktsvekkende debut: Hopper til femteplass på den globale rangeringen

Qwen 3.5-Max er en neste generasjons stor språkmodell (LLM) utviklet av Alibaba under Qwen 3.5-familien. Den utnytter Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur, avanserte resonneringsevner og agentiske AI-funksjoner for å levere ytelse i verdensklasse innen koding, matematikk, multimodal resonnering og autonom oppgaveutførelse. Tidlige referansetester viser at den overgår mange konkurrerende modeller og rangerer blant de ledende globale AI-systemene i 2026.
Slik bruker du Qwen 3.5 API
Feb 18, 2026
qwen-3-5

Slik bruker du Qwen 3.5 API

På månenyttårsaften (Feb 16–17, 2026) lanserte Alibaba Group sin neste generasjons modell, Qwen 3.5 — en multimodal, agentkapabel modell posisjonert for det selskapet kaller en "agentic AI"-æra. Bransjedekningen fremhevet påstander om store effektivitetsgevinster og kostnadsbesparelser, samt rask støtte fra maskinvare- og skyleverandører. CometAPI er et alternativ for utviklere som ønsker hostet API-tilgang eller en OpenAI-kompatibel integrasjon, mens AMD annonserte GPU-støtte fra dag 0 for modellen på sin Instinct-linje. ByteDance er en av de viktigste innenlandske konkurrentene som lanserte oppgraderinger i samme høytidsperiode. OpenAI forblir et referansepunkt for sammenligning i benchmarktester og integrasjonsstil.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Hvilken er best i 2026
Feb 17, 2026
qwen3-5
minimax-m2-5
glm-5

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Hvilken er best i 2026

Qwen 3.5 retter seg mot storskala, lavkost agentbaserte multimodale arbeidslaster med et glissent Mixture-of-Experts (MoE)-design og massiv aktivert kapasitet; Minimax M2.5 vektlegger kostnadseffektiv, sanntids agentgjennomstrømning med lave driftskostnader; GLM-5 fokuserer på tung resonnering, agenter med lang kontekst og ingeniørarbeidsflyter via en svært stor MoE-lignende arkitektur optimalisert for token-effektivitet. Det «beste» avhenger av om du prioriterer rå resonnerings-/kodekvalitet, agentgjennomstrømning og kostnad, eller åpen kildekode-fleksibilitet og ingeniørarbeidsflyter med lang kontekst.