Qwen Blogg
Qwen3.7 Plus API-priser 2026: Kostnader, Cache & Batch
Se hvordan kostnadene for Qwen3.7 Plus API varierer etter Alibaba-rute, kontekstlengde, cache-bruk og Batch jobs, med CometAPI-priser inkludert for sammenligning.
Hvordan koble Open WebUI til AI-modeller ved hjelp av CometAPI
Lær hvordan du kobler Open WebUI til 500+ AI-modeller ved hjelp av CometAPI. Konfigurer den OpenAI-kompatible gatewayen for å spare 20–40 % på API-kostnader i produksjon.
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.
.webp&w=3840&q=75)
Qwen image 2.0: Funksjon, ytelsesbenchmarker og praktiske prompter (2026)
Alibabas bildemodell av neste generasjon — Qwen Image 2.0 — kom som et pragmatisk, produksjonsorientert steg innen multimodale grunnmodeller: nativ 2K-generering, tekstgjengivelse på profesjonelt nivå og en arkitektur som forener generering og redigering for å forenkle arbeidsflyter. Målet: å gi designere, produktteam og ingeniører én enkelt modell som kan skape publiseringsklar grafikk (infografikk, plakater, PPT-lysbilder) og også utføre redigering med høy nøyaktighet — uten å sy sammen tre eller fire separate modeller.
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
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.
Qwen-3.5 på månenyttår — slår den det proprietære toppsjiktet i 2026
Alibabas nye Qwen3.5 er et stort steg fremover — det lukker gapet til, og i noen agentbaserte / multimodale arbeidslaster hevder paritet eller fordel over, visse topp moderne proprietære modeller på en rekke offentlige referansetester og interne tester. Likevel avhenger «outperform» av arbeidslasten: på agentbasert verktøybruk, multimodal dokument-/videoforståelse og kostnad per inferens rapporteres Qwen3.5 å være svært konkurransedyktig (og i noen leverandørdiagrammer foran). Den praktiske konklusjonen: Qwen3.5 fremstår som en genuin frontier-kandidat tidlig i 2026 — for mange bedriftsrettede agentbaserte og multimodale brukstilfeller er den nå et viabelt primæralternativ.
Hvordan bruke Qwen3-max thinking
Alibaba sin Qwen3-Max-Thinking — den «tenkende» varianten i den massive Qwen3-familien — har blitt en av årets store nyheter innen KI: et flaggskip med over en billion parametere, fininnstilt for dyp resonnering, forståelse av lange kontekster og agentbaserte arbeidsflyter. Kort sagt er dette leverandørens grep for å gi applikasjoner en langsommere, mer sporbar «System-2»-tenkemåte: modellen svarer ikke bare; den kan også vise (og bruke) steg, verktøy og mellomkontroller på en kontrollert måte.