Qwen-3.5 på månenyttår — slår den det proprietære toppsjiktet i 2026

Den 16. februar 2026 — tidsfestet til å sammenfalle med det høyprofilerte øyeblikket på kinesisk nyttårsaften — annonserte Alibaba lanseringen av Qwen 3.5, den neste store iterasjonen av deres flaggskipfamilie med store språk- og multimodale modeller.

Qwen-varianter lukker gapet mot topp lukkede modeller, mens andre kinesiske lanseringer som GLM-5 og MiniMax M2.5 også flytter grensene. På rene benchmark-tak leder noen proprietære konfigurasjoner (spesialiserte GPT/Gemini/Claude-varianter) fortsatt i smale nisjer, men Qwen-3.5s kombinasjon av åpne vekter, multimodale agentfunksjoner og mye lavere driftskostnad gjør den til den mest disruptive nykommeren tidlig i 2026.

Hva er Qwen3.5, egentlig?

Qwen3.5 er den nyeste generasjonen av Alibabas grunnmodellsfamilie med åpne vekter og multimodalitet (åpne vekter for noen varianter pluss et lukket/«plus»-nivå for et tilbud med høyere ytelse) utformet for såkalte «agentiske» arbeidsflyter — dvs. modeller som kan oppfatte (visuell + tekst), resonere over flere steg og utløse verktøy eller handlinger. Alibabas kunngjøring rammer inn Qwen3.5 som et hopp i ytelse + kostnad over Qwen3 og tidligere varianter, med native bilde-tekst-/agentiske kapabiliteter og støtte for store kontekstvinduer.

Publiserte versjoner

Alibaba publiserte minst to varianter:

Hva er Qwen3.5s nøkkelfunksjoner?

Nedenfor er en detaljert oversikt over de viktigste innovasjonene bak Qwen3.5 og hvordan de sammenlignes med topp lukkede modeller:

1. Hybridarkitektur og inferenseffektivitet

Qwen3.5 kombinerer:

• Sparse MoE-lag — for effektiv skalering
• Gated Delta-nettverk med lineær oppmerksomhet — for raskere token-prosessering
• Massivt kontekstvindu — opptil 1M tokens (utvidbart), som muliggjør utvidede oppgaverekker som lange videoer eller kodebaser uten plassholder-kompromisser

Vurdering: Qwen3.5s hybridarkitektur er særlig godt egnet for effektiv inferens med mange tokens, et konkurransefortrinn i reell produksjonsbruk der gjennomstrømning og kostnad betyr mye.

---

2. Agentiske kapabiliteter

«Agentisk AI» refererer til modeller som autonomt operasjonaliserer oppgaver — tar beslutninger, handler på GUI-mål eller utfører flerstegslogikk uten menneskelige prompter.

Alibabas offisielle kunngjøringer fastslår at Qwen3.5:

• Utfører flerstegsoppgaver autonomt på tvers av mobil- og desktopapplikasjoner
• Støtter visuelle agentoppgaver, som GUI-manipulasjon og videoforståelse
• Inkluderer utvidet resonnering og oppgaveplanlegging

Dette posisjonerer Qwen3.5 ikke bare som en samtale-LLM, men som et fundament for autonome AI-arbeidsflyter — for tiden en fremvoksende front i AI-forskning og -utrulling.

3. Multimodalitet og språkdekning

En av Qwen3.5s mest fremtredende funksjoner er innebygd multimodal kapasitet: den håndterer tekst-, bilde- og videoinndata sømløst — et kjennetegn ved neste generasjons AI-systemer. I tillegg er språkstøtten dramatisk utvidet og dekker nå 201 språk og dialekter (opp fra 119 i Qwen3), som i stor grad utvider global anvendelse.

4. Multimodal intelligens

I motsetning til de fleste tradisjonelle språkmodeller som kun utmerker seg i tekst, muliggjør Qwen 3.5s bilde-tekst-integrasjon funksjoner som:

• Forståelse av lange videoer — angivelig støtte for opptil 2 timer med kontinuerlig videoinndata.
• Visuell resonnering og tolkning — på tvers av oppgaver som bildgjenkjenning, bildeteksting og visuell kommandofortolkning.
• GUI- og kodesyntese — f.eks. konvertere visuelle UI-mockups til fungerende kode.

Disse funksjonene posisjonerer den ikke bare som en LLM, men som et multimodalt fundament for autonome agenter.

Hvordan presterer Qwen-3.5 på benchmarker

Kjerne-resonnering og kunnskapsevalueringer

Følgende tabell oppsummerer publiserte benchmark-tall som sammenligner Qwen3.5 med store proprietære motparter:

• TAU2-Bench (verktøyutførelse + resonnering): Qwen3.5 (åpen 397B-variant) — ~87.1; GPT-5.2-konfigurasjoner ligger ofte i høye 80–90 på TAU-suiter i leverandørtabeller.
• BFCL-V4 (funksjons-/verktøy-kalling): Qwen3.5 — ~72.9; topp lukkede modeller i leverandørledertabeller viser høyere verdier (GPT-5.2 / Claude Opus-varianter ligger ~77–78 for noen konfigurasjoner). BFCL måler nøyaktig funksjonsvalg, argumentmontasje og verktøyorkestrering.
• VITA-Bench (multimodale agentiske interaksjoner): Qwen3.5 — ~49.7; konkurrerende lukkede modeller viser et spenn: noen har høyere enkeltmodal visuell resonnering, men Qwens integrerte multimodale agenttall er konkurransedyktige.
• DeepPlanning (planlegging over lang horisont): Qwen3.5 — ~34.3; DeepPlanning er en nyere, tøffere test fokusert på flerdagers planlegging og langhorisonterte steg (paper: arXiv). Skårer på tvers av alle grensemodeller viser rom for forbedring; Qwen viser forbedret agentisk langhorisontkapasitet sammenlignet med tidligere Qwen-iterasjoner.
• MMLU / MMMLU / kunnskapsoppgaver: Qwen3.5 — MMLU/varianter rapportert ~88–89 (leverandørtall), som plasserer den i øvre sjikt for generell kunnskap/resonnering sammenlignet med tidligere Qwen-versjoner.

Hva disse tallene innebærer: Qwen3.5 scorer spesielt godt på flerverktøy- og multimodale agentiske topplister (BFCL, TAU2-varianter, VITA), noe som stemmer overens med Alibabas uttalte produktmål (agenter som handler i apper). På standard resonnerings- eller kodearbeidsområder er modellen konkurransedyktig, men ikke en entydig, gjennomgående dominator over de sterkeste lukkede systemene — snarere plasserer den seg i toppsjiktet og lukker gap i mange praktiske områder. Qwen3.5 matcher eller knapt overgår ledende lukkede modeller i utvalgte oppgaver — særlig kunnskapsresonnering, multimodal forståelse og agentarbeidsflyter.

Overgår Qwen3.5 toppnivå lukkede modeller i 2026?

Dette er kjernespørsmålet — og svaret krever nøye nyansering. De fleste nøytrale AI-analytikere vil karakterisere Qwen3.5 som konkurransedyktig med den høyeste klassen av lukkede modeller i 2026, og — i reelle kost–verdi-terminer — ofte overlegent for mange praktiske bruksområder, spesielt der multimodalitet og kontekstlengde er kritisk.

Ja — i spesifikke benchmarker og kostmetrikker

Effektivitet og prising: På tokenkostnad, inferenshastighet og implementeringskostnad ligger Qwen3.5 betydelig foran.

Benchmark-ytelse: Rapporterte resultater viser at Qwen3.5 matcher eller overgår GPT-5.2 og Gemini 3 Pro i kunnskapsresonnering (MMLU-Pro) og avanserte resonneringsbenchmarker. I agentiske oppgaver hevder den ytelse over Gemini 3 Pro og GPT-5.2.

Agentkapabiliteter: Qwen3.5s arkitektur virker særlig sterk i agentiske testsett der multimodalitet og utvidet kontekst betyr mye. I agentiske oppgaver hevder den ytelse over Gemini 3 Pro og GPT-5.2.

Scenarioer der Qwen-3.5 sannsynligvis vil overgå

1. Storskala, latensfølsomme inferensstakker der gjennomstrømningsforbedringer konverteres direkte til kostnadsbesparelser (f.eks. kundesamtaler i høy volum, bulk kodegenerering). Qwen-3.5s gjennomstrømmingspåstander gjør den attraktiv.
2. On-premise, personvernsensitive utrullinger der åpne vekter og lokal finjustering er essensielle (helsevesen, regulerte sektorer). Den åpne lisensen reduserer leverandørbinding.
3. Agentiske multimodale pipeliner integrert i proprietære apper der de native visjon-til-handling-løpene reduserer integrasjonskompleksitet og forbedrer end-to-end-suksessrater.

Pris og rabatt: Kosteffektivitet som et konkurransefortrinn

En av de mest dramatiske differensiererne for Qwen3.5 er prising — både dens absolutte kostnad og hvordan den sammenlignes med USA-baserte proprietære systemer.

API- og tokenprising

*Konvertert fra rapportert lokal prising; omtrentlige verdier for sammenlignende kontekst.

Innsikt: Qwen3.5s egen pris — på omtrent 1/18 av noen proprietære modeller — endrer fundamentalt kost–ytelse for bedrifts- og utviklerøkosystemer. Lavere tokenkostnader reduserer dramatisk driftskostnader ved utrulling, spesielt for storskalainferensoppgaver.

Strategisk og markedsmessig påvirkning

Qwen3.5s kombinasjon av åpen lisensiering (Apache 2.0), multimodal kapasitet, agentisk beredskap og lav prising kan omforme globale AI-utrullingsmønstre — spesielt for internasjonale utviklere som prioriterer kostnad og fleksibilitet.

I tillegg kan denne lanseringen akselerere konkurransedynamikken:

• Økt press på lukkede leverandører for å tilby bedre prising eller åpne vekter.
• Mer adopsjon av AI i lokale bedriftsystemer der kostnadsbegrensninger historisk har begrenset utrulling.
• Utvidet forskningsinnovasjon på grunn av åpen tilgang og bidrag fra fellesskapet på plattformer som Hugging Face og Alibabas eget utviklerøkosystem.

Konklusjon

Qwen3.5s lansering på kinesisk nyttårsaften har sannsynligvis satt en ny standard i AI-landskapet 2026. Selv om proprietære systemer som GPT-5.2, Claude Opus 4.5 og Gemini 3 Pro fortsatt er formidable, matcher eller overgår Qwen3.5 ytelsen deres i mange oppgaver — og gjør det med dramatisk lavere kostnader og bred multimodal kapasitet.

I benchmarkevalueringer plasserer mange ledende mål Qwen3.5 på eller over ytelsesnivået til topp lukkede modeller; på kost og inferenseffektivitet er den avgjort overlegen.

Utviklere kan få tilgang til Qwen 3.5 API via CometAPI nå. For å komme i gang, utforsk modellens kapabiliteter i Playground og se API guide for detaljerte instruksjoner. Før tilgang, sørg for at du har logget inn på CometAPI og hentet API-nøkkelen. CometAPI tilbyr en pris langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med integrasjonen.

Klar til å starte?→ Sign up fo Qwen-3.5 today !

Hvis du vil ha flere tips, veiledninger og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!