Tekniske spesifikasjoner for Qwen3.5-397B-A17B
| Egenskap | 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 (sparsom ruting) |
| Inndatatyper | Tekst, bilde, video (multimodal tidlig fusjon) |
| Utdatatyper | Tekst (chat, kode, RAG-utdata), bilde‑til‑tekst, multimodale svar |
| Opprinnelig kontekstvindu | 262,144 tokens (native ISL) |
| Utvidbar kontekst | Opptil ~1,010,000 tokens via YaRN/ RoPE‑skalering (plattformavhengig) |
| Maks utdata‑tokens | Rammeverk-/serving‑avhengig (eksempler viser 81,920–131,072 i veiledningene) |
| Språk | 200+ språk og dialekter |
| Utgivelsesdato | February 16, 2026 (open-weight release) |
| 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 Alibabas Qwen3.5‑familie: en stor, multimodal Mixture‑of‑Experts grunnmodell trent med visjon–språk‑mål for tidlig fusjon og optimalisert for agentbaserte arbeidsflyter. Modellen eksponerer hele kapasiteten til en arkitektur med 397B parametere, samtidig som den bruker sparsom ruting (suffikset “A17B”) slik at bare ~17B parametere er aktive per token—noe som gir en balanse mellom kunnskapskapasitet og inferenseffektivitet.
Denne utgivelsen er ment for forskere og ingeniørteam som trenger en åpen, distribuerbar og multimodal grunnmodell som kan håndtere resonnering over lange kontekster, visuell forståelse og retrieval‑forsterkede/agentbaserte applikasjoner.
Hovedfunksjoner ved Qwen3.5-397B-A17B
- Sparsom MoE med effektivitet i aktive parametere: Stor global kapasitet (397B) med per‑token‑aktivitet på nivå med en 17B dense‑modell, reduserer FLOPS per token samtidig som kunnskapsmangfoldet bevares.
- Naturlig multimodalitet (tidlig fusjon): Trent til å håndtere tekst, bilder og video via en enhetlig tokeniserings- og encoderstrategi for tverrmodalt resonnement.
- Svært lang kontekststøtte: Opprinnelig inndatasekvenslengde på 262K tokens og dokumenterte veier for å utvide til ~1M+ tokens med RoPE/YaRN‑skalering for retrieval og langdokument‑pipeliner.
- Tenkemodus og agentverktøy: Støtte for interne resonnementsspor og et agentbasert kjøremønster; eksempler inkluderer aktivering av verktøykall og integrering av kodefortolker.
- Åpne vekter og bred kompatibilitet: Utgitt under Apache‑2.0 på Hugging Face og ModelScope, med førsteparts integrasjonsguider for Transformers, vLLM, SGLang og community‑rammeverk.
- Bedriftsvennlig språkdekning: Omfattende flerspråklig trening (200+ språk), pluss instruksjoner og oppskrifter for utrulling i stor skala.
Qwen3.5-397B-A17B vs. utvalgte modeller
| Modell | Kontekstvindu (opprinnelig) | Styrke | Typiske avveininger |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (opprinnelig) | Multimodal MoE, åpne vekter, 397B kapasitet med 17B aktive | Store modellartefakter, krever distribuert hosting for full ytelse |
| GPT-5.2 (representativ lukket) | ~400K (rapportert for noen varianter) | Høy resonneringsnøyaktighet i én tett modell | Lukkede vekter, høyere inferenskostnad i skala |
| LLaMA‑stil dense 70B | ~128K (varierer) | Enklere inferensstakk, lavere VRAM for dense‑kjøringer | Lavere parameterkapasitet relativt til MoEs globale kunnskap |
Kjente begrensninger og operasjonelle hensyn
- Minnefotavtrykk: Sparsom MoE krever fortsatt lagring av store vektfiler; hosting krever betydelig lagring og enhetsminne sammenlignet med en 17B tett klon.
- Ingeniørmessig kompleksitet: Optimal gjennomstrømning krever nøye parallellisering (tensor/pipeline) og rammeverk som vLLM eller SGLang; naiv hosting på én GPU er upraktisk.
- Tokenøkonomi: Selv om per‑token‑beregning er redusert, øker svært lange kontekster fortsatt I/O, KV‑cache‑størrelse og fakturering hos administrerte leverandører.
- Sikkerhet og vern: Åpne vekter øker fleksibiliteten, men flytter ansvaret for sikkerhetsfiltrering, overvåking og distribusjonsvern til operatøren.
Representative brukstilfeller
- Forskning og modellanalyse: Åpne vekter muliggjør reproduserbar forskning og fellesskapsdrevet evaluering.
- Lokale multimodale tjenester: Bedrifter som trenger dataresidens kan distribuere og kjøre visjon+tekst‑arbeidslaster lokalt.
- RAG og langdokument‑pipeliner: Opprinnelig lang‑kontekst‑støtte hjelper enkeltpass‑resonnering over store tekstmengder.
- Kodeintelligens og agentverktøy: Analysere monorepoer, generere patcher og kjøre agentbaserte verktøykall‑sløyfer i kontrollerte miljøer.
- Flerspråklige applikasjoner: Høy språkdekning 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 ennå, registrer deg først. Logg inn i din CometAPI‑konsoll. Hent tilgangslegitimasjonen API‑nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API‑token i 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 sett forespørselens body. Forespørselsmetode og body hentes fra vår nettsides API‑dokumentasjon. Vår nettside tilbyr også Apifox‑test for din bekvemmelighet. 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. Prosesser API‑responsen for å hente det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Prosesser API‑responsen for å hente det genererte svaret. Etter prosessering svarer API‑et med oppgavestatus og utdata.