Specyfikacja techniczna Qwen3.5‑Plus
| Element | Qwen3.5‑Plus (specyfikacja hostowanego API) |
|---|---|
| Rodzina modeli | Qwen3.5 (Alibaba Tongyi Qianwen) |
| Architektura | Wielkoskalowa architektura MoE z rozszerzeniami multimodalnymi |
| Typy danych wejściowych | Tekst, Obraz (wizyjny) |
| Typy danych wyjściowych | Tekst (rozumowanie, kod, analiza) |
| Okno kontekstu | Do 1,000,000 tokenów (Plus / warstwa hostowana) |
| Maks. liczba tokenów wyjściowych | Zależne od dostawcy (obsługa długiej formy) |
| Tryby rozumowania | Fast / Thinking (głębokie rozumowanie) |
| Wykorzystanie narzędzi | Wbudowane wyszukiwanie, interpreter kodu, przepływy pracy agentów |
| Języki | 200+ języków |
| Wdrożenie | Hostowane API (format kompatybilny z OpenAI) |
Czym jest Qwen3.5‑Plus
Qwen3.5‑Plus to produkcyjna, hostowana wersja API rodziny modeli Qwen3.5 od Alibaba. Zbudowany na tej samej wielkoskalowej architekturze co model z otwartymi wagami Qwen3.5‑397B, ale rozszerzony o znacząco większą pojemność kontekstu, adaptacyjne tryby rozumowania oraz zintegrowane użycie narzędzi zaprojektowane dla zastosowań w rzeczywistych warunkach.
W odróżnieniu od bazowego otwartego modelu (który zwykle obsługuje do 256K tokenów), Qwen3.5‑Plus jest zoptymalizowany pod kątem rozumowania w ultra‑długim kontekście, autonomicznych przepływów pracy agentów oraz analizy dokumentów i kodu w skali przedsiębiorstwa.
Główne funkcje Qwen3.5‑Plus
- Zrozumienie ultra‑długiego kontekstu: Obsługuje do 1 milion tokenów, umożliwiając analizę całych baz kodu, dużych korpusów prawniczych lub wielodniowych zapisów rozmów w pojedynczej sesji.
- Adaptacyjne tryby rozumowania: Programiści mogą wybierać szybkie generowanie odpowiedzi lub głębsze tryby „thinking” dla złożonego, wieloetapowego rozumowania i planowania.
- Zintegrowane użycie narzędzi: Wbudowana obsługa wyszukiwania i interpretera kodu pozwala modelowi wzbogacać rozumowanie danymi zewnętrznymi i wykonywalną logiką.
- Możliwości multimodalne: Przyjmuje zarówno dane tekstowe, jak i obrazowe, umożliwiając rozumowanie dokumentów + wizualne, interpretację diagramów oraz multimodalne przepływy analityczne.
- Obsługa wielu języków: Zaprojektowany do globalnego użycia, z wysoką wydajnością w ponad 200 językach.
- Gotowe do produkcji API: Dostarczane jako usługa hostowana z formatami żądań/odpowiedzi kompatybilnymi z OpenAI, co zmniejsza trudności integracyjne.
Wyniki benchmarków Qwen3.5‑Plus
Publiczne raporty od Alibaba i niezależne ewaluacje wskazują, że Qwen3.5‑Plus osiąga konkurencyjne lub lepsze wyniki w porównaniu z innymi modelami klasy frontier na szeregu benchmarków rozumowania, wielojęzyczności i długiego kontekstu.
Najważniejsze wyróżniki pozycjonowania:
- Wysoka dokładność rozumowania nad długimi dokumentami dzięki rozszerzonej obsłudze kontekstu
- Konkurencyjna wydajność w benchmarkach rozumowania i wiedzy względem wiodących modeli własnościowych
- Korzystny stosunek kosztu do wydajności dla zadań wnioskowania na dużą skalę
Uwaga: Dokładne wyniki benchmarków różnią się w zależności od protokołu oceny i są okresowo aktualizowane przez dostawcę.
Qwen3.5‑Plus vs inne modele czołowe
| Model | Okno kontekstu | Mocne strony | Typowe kompromisy |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5‑Plus | 1M tokenów | Rozumowanie w długim kontekście, przepływy pracy agentów, efektywność kosztowa | Wymaga ostrożnego zarządzania tokenami |
| Gemini 3 Pro | ~1M tokenów | Silne rozumowanie multimodalne | Wyższy koszt w niektórych regionach |
| GPT‑5.2 Pro | ~400K tokenów | Szczytowa dokładność rozumowania | Mniejsze okno kontekstu |
Qwen3.5‑Plus jest szczególnie atrakcyjny, gdy długość kontekstu i przepływy pracy w stylu agentów mają większe znaczenie niż marginalne zyski w dokładności dla krótkiego kontekstu.
Znane ograniczenia
- Złożoność zarządzania tokenami: Skrajnie długie konteksty mogą zwiększyć opóźnienia i koszt, jeśli prompty nie są starannie konstruowane.
- Funkcje wyłącznie w wersji hostowanej: Niektóre możliwości (np. kontekst 1M tokenów, zintegrowane narzędzia) nie są dostępne w wariantach z otwartymi wagami.
- Przejrzystość benchmarków: Jak w przypadku wielu hostowanych modeli czołowych, szczegółowe rozbicie wyników może być ograniczone lub aktualizowane z czasem.
Reprezentatywne przypadki użycia
- Firmowa inteligencja dokumentowa — analiza umów, archiwów zgodności lub korpusów badawczych end‑to‑end.
- Zrozumienie kodu na dużą skalę — rozumowanie w obrębie monorepozytoriów, grafów zależności i długich historii zgłoszeń.
- Autonomiczne agenty — łączenie rozumowania, użycia narzędzi i pamięci w wieloetapowych przepływach pracy.
- Wielojęzyczna inteligencja klienta — przetwarzanie i rozumowanie nad globalnymi, wielojęzycznymi zbiorami danych.
- Analiza wspierana wyszukiwaniem — integracja wyszukiwania i rozumowania dla aktualnych wniosków.
Jak uzyskać dostęp do Qwen3.5‑Plus przez API
Do Qwen3.5‑Plus uzyskuje się dostęp poprzez hostowane interfejsy API dostarczane przez CometAPI i kompatybilne bramy. API na ogół stosuje formaty żądań w stylu OpenAI, co umożliwia bezproblemową integrację z istniejącymi SDK i frameworkami agentów.
Programiści powinni wybierać Qwen3.5‑Plus, gdy ich aplikacje wymagają bardzo długiego kontekstu, rozumowania multimodalnego oraz gotowej do produkcji orkiestracji narzędzi.
Krok 1: Zarejestruj klucz API
Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej CometAPI console. Uzyskaj klucz API dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i prześlij.
Krok 2: Wyślij żądania do qwen3.5-plus pro API
Wybierz punkt końcowy “qwen3.5-plus”, aby wysłać żądanie API i ustaw treść żądania. Metodę żądania i treść żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona oferuje także test Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Gdzie wywołać: format Chat.
Wstaw swoje pytanie lub żądanie do pola content—na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.