Tekniske spesifikasjoner for Qwen3.5-397B-A17B
| Punkt | Qwen3.5-397B-A17B (open-weight 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 |
| Nativt kontekstvindu | 262 144 tokens (nativ ISL) |
| Utvidbar kontekst | Opptil ~1 010 000 tokens via YaRN/ RoPE‑skalering (plattformavhengig) |
| Maks utdata‑tokens | Avhengig av rammeverk/serving (eksempler viser 81 920–131 072 i veiledninger) |
| Språk | 200+ språk og dialekter |
| Utgivelsesdato | 16. februar 2026 (open‑weight‑utgivelse) |
| Lisens | Apache‑2.0 (åpne vekter på Hugging Face / ModelScope) |
Hva er Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B er den første open‑weight‑utgivelsen i Alibaba sin Qwen3.5‑familie: en stor, multimodal Mixture‑of‑Experts‑grunnlagsmodell trent med visjon–språk‑mål med tidlig fusjon og optimalisert for agentbaserte arbeidsflyter. Modellen eksponerer full kapasitet av en 397B‑parameterarkitektur samtidig som den bruker glissen ruting (suffikset «A17B») slik at bare ~17B parametere er aktive per token—noe som gir en balanse mellom kunnskapskapasitet og inferens‑effektivitet.
Denne utgivelsen er ment for forskere og ingeniørteam som trenger en åpen, distribuerbar og multimodal grunnlagsmodell som kan langkontekst‑resonnering, visuell forståelse og retrieval‑augmented/agentiske applikasjoner.
Hovedfunksjoner i Qwen3.5-397B-A17B
- Spars MoE med aktiv‑parameter‑effektivitet: Stor global kapasitet (397B) med per‑token‑aktivitet sammenlignbar med en tett 17B‑modell, som senker FLOPS per token samtidig som kunnskapsmangfold bevares.
- Nativ multimodalitet (tidlig fusjon): Trenet til å håndtere tekst, bilder og video via en enhetlig tokeniserings‑ og enkoder‑strategi for kryss‑modal resonnement.
- Svært lang‑kontekst‑støtte: Nativ inndatasekvenslengde på 262K tokens og dokumenterte veier for å utvide til ~1M+ tokens ved å bruke RoPE/YARN‑skalering for innhenting og langdokument‑pipeliner.
- Tenkemodus og agentverktøy: Støtte for interne resonnementsspor og et agentisk utføringsmønster; eksempler inkluderer aktivering av verktøykall og integrasjon med kode‑tolk.
- Åpne vekter og bred kompatibilitet: Utgitt under Apache‑2.0 på Hugging Face og ModelScope, med førsteparts integrasjonsguider 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 (nativt) | Styrke | Typiske avveininger |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (nativt) | Multimodal MoE, åpne vekter, 397B kapasitet med 17B aktiv | Store modellartefakter, krever distribuert hosting for full ytelse |
| GPT-5.2 (representativ lukket) | ~400K (rapportert for noen varianter) | Høy resonnementspresisjon i tett enkeltmodell | Lukkede vekter, høyere inferenskostnad i skala |
| LLaMA‑stil tett 70B | ~128K (varierer) | Enklere inferensstakk, lavere VRAM for tette kjøremiljøer | Lavere parameterkapasitet relativt til MoEs globale kunnskap |
Kjente begrensninger og driftsmessige hensyn
- Minnefotavtrykk: Glissent MoE krever fortsatt lagring av store vektfiler; drift krever betydelig lagringsplass og enhetsminne sammenlignet med en tett 17B‑klon.
- Ingeniørmessig kompleksitet: Optimal gjennomstrømning krever nøye parallellisering (tensor/pipeline) og rammeverk som vLLM eller SGLang; naiv hosting på én GPU er upraktisk.
- Token‑økonomi: Selv om beregning per token er redusert, øker svært lange kontekster fortsatt I/O, KV‑cache‑størrelse og fakturering hos administrerte leverandører.
- Sikkerhet og sikkerhetsrekkverk: Åpne vekter øker fleksibiliteten, men flytter ansvaret for sikkerhetsfiltrering, overvåkning og utrullingsrekkverk til operatøren.
Representative bruksområder
- Forskning og modelanalyse: Åpne vekter muliggjør reproducerbar forskning og fellesskapsdrevet evaluering.
- Lokale multimodale tjenester: Bedrifter med krav til dataresidens kan distribuere og kjøre visjon+tekst‑arbeidslaster lokalt.
- RAG‑ og langdokument‑pipeliner: Nativ langkontekst‑støtte hjelper en‑pass‑resonnement over store korpora.
- Kodeintelligens og agentverktøy: Analyser monorepoer, generer patcher, og kjør agentiske 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 brukeren vår ennå, vennligst registrer deg først. Logg inn i CometAPI console. Hent tilgangslegitimasjonens API‑nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API token i det personlige senteret, få 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 request body. Forespørselsmetode og request body hentes fra vår nettsides API‑dokumentasjon. Nettstedet vårt 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—det er dette modellen vil svare på . Behandle API‑responsen for å hente det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API‑responsen for å hente det genererte svaret. Etter behandling svarer API‑et med oppgavestatus og utdata.