Specyfikacje techniczne Qwen3.5-397B-A17B
| Element | Qwen3.5-397B-A17B (z otwartymi wagami, po dodatkowym treningu) |
|---|---|
| Rodzina modeli | Qwen3.5 (seria Tongyi Qwen, Alibaba) |
| Architektura | Hybrydowy Mixture‑of‑Experts (MoE) + Gated DeltaNet; trening multimodalny z wczesną fuzją |
| Łączna liczba parametrów | ~397 miliardów (łącznie) |
| Aktywne parametry (A17B) | ~17 miliardów aktywnych na token (routowanie rzadkie) |
| Typy wejścia | Tekst, obraz, wideo (wczesna fuzja multimodalna) |
| Typy wyjścia | Tekst (czat, kod, wyniki RAG), obraz‑na‑tekst, odpowiedzi multimodalne |
| Natywne okno kontekstu | 262,144 tokenów (natywne ISL) |
| Rozszerzalny kontekst | Do ~1,010,000 tokenów dzięki skalowaniu YaRN/ RoPE (zależne od platformy) |
| Maksymalna liczba tokenów wyjściowych | Zależne od frameworka/serwera (przykłady w przewodnikach pokazują 81,920–131,072) |
| Języki | 200+ języków i dialektów |
| Data wydania | 16 lutego 2026 (wydanie z otwartymi wagami) |
| Licencja | Apache‑2.0 (otwarte wagi na Hugging Face / ModelScope) |
Czym jest Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B to pierwsze wydanie z otwartymi wagami w rodzinie Qwen3.5 firmy Alibaba: duży, multimodalny model bazowy typu mixture‑of‑experts trenowany z celami wczesnej fuzji wizja–język i zoptymalizowany pod przepływy pracy typu agent. Model udostępnia pełną pojemność architektury o 397B parametrach, jednocześnie wykorzystując rzadkie routowanie (sufiks „A17B”), dzięki czemu na token aktywnych jest tylko ~17B parametrów — co zapewnia równowagę między pojemnością wiedzy a efektywnością wnioskowania.
To wydanie jest przeznaczone dla badaczy i zespołów inżynierskich, które potrzebują otwartego, wdrażalnego, multimodalnego modelu bazowego zdolnego do rozumowania na długich kontekstach, rozumienia wizualnego oraz aplikacji wspomaganych wyszukiwaniem i agentowych.
Główne cechy Qwen3.5-397B-A17B
- Rzadkie MoE z efektywnością aktywnych parametrów: Duża globalna pojemność (397B) przy aktywności na token porównywalnej z gęstym modelem 17B, co obniża FLOPS na token przy zachowaniu różnorodności wiedzy.
- Natywna multimodalność (wczesna fuzja): Trenowany do obsługi tekstu, obrazów i wideo dzięki zunifikowanej tokenizacji i strategii enkodera dla międzymodalnego rozumowania.
- Bardzo długi kontekst: Natywna długość sekwencji wejściowej 262K tokenów oraz udokumentowane ścieżki rozszerzenia do ~1M+ tokenów przy użyciu skalowania RoPE/YARN dla wyszukiwania i przetwarzania długich dokumentów.
- Tryb myślenia i narzędzia agentowe: Wsparcie dla wewnętrznych śladów rozumowania i wzorca wykonywania typu agent; przykłady obejmują wywołania narzędzi i integrację z interpreterem kodu.
- Otwarte wagi i szeroka kompatybilność: Wydany na licencji Apache‑2.0 na Hugging Face i ModelScope, z oficjalnymi przewodnikami integracji dla Transformers, vLLM, SGLang oraz społecznościowych frameworków.
- Przyjazne dla przedsiębiorstw pokrycie językowe: Szerokie szkolenie wielojęzyczne (200+ języków) oraz instrukcje i procedury wdrożenia na dużą skalę.
Qwen3.5-397B-A17B vs wybrane modele
| Model | Okno kontekstu (natywne) | Mocne strony | Typowe kompromisy |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (natywne) | Multimodalne MoE, otwarte wagi, pojemność 397B z 17B aktywnymi | Duże artefakty modelu, wymagane rozproszone hostowanie dla pełnej wydajności |
| GPT-5.2 (przedstawiciel zamknięty) | ~400K (zgłaszane dla niektórych wariantów) | Wysoka dokładność wnioskowania gęstego pojedynczego modelu | Zamknięte wagi, wyższy koszt wnioskowania na skalę |
| Gęsty 70B w stylu LLaMA | ~128K (różnie) | Prostszy stos wnioskowania, niższe wymagania VRAM dla gęstych środowisk uruchomieniowych | Mniejsza pojemność parametrów względem globalnej wiedzy MoE |
Znane ograniczenia i kwestie operacyjne
- Ślad pamięciowy: Rzadkie MoE nadal wymaga przechowywania dużych plików wag; hostowanie wymaga znacznej pamięci masowej i pamięci urządzenia w porównaniu z gęstym odpowiednikiem 17B.
- Złożoność inżynieryjna: Optymalna przepustowość wymaga starannego zrównoleglenia (tensor/pipeline) i użycia frameworków takich jak vLLM lub SGLang; naiwne hostowanie na pojedynczym GPU jest niepraktyczne.
- Ekonomia tokenów: Choć obliczenia na token są zredukowane, bardzo długie konteksty wciąż zwiększają I/O, rozmiar pamięci podręcznej KV oraz koszty u dostawców zarządzanych.
- Bezpieczeństwo i zabezpieczenia: Otwarte wagi zwiększają elastyczność, ale przenoszą odpowiedzialność za filtrowanie bezpieczeństwa, monitorowanie i zabezpieczenia wdrożeniowe na operatora.
Reprezentatywne przypadki użycia
- Badania i analiza modeli: Otwarte wagi umożliwiają replikowalne badania i ewaluację napędzaną przez społeczność.
- Lokalne usługi multimodalne: Przedsiębiorstwa wymagające rezydencji danych mogą wdrażać i uruchamiać lokalnie obciążenia wizja+tekst.
- Potoki RAG i długich dokumentów: Natywne wsparcie długiego kontekstu ułatwia jednoprzebiegowe rozumowanie nad dużymi korpusami.
- Inteligencja kodu i narzędzia agentowe: Analizuj monorepozytoria, generuj łatki i uruchamiaj agentowe pętle wywołań narzędzi w kontrolowanych środowiskach.
- Aplikacje wielojęzyczne: Szerokie wsparcie językowe dla produktów globalnych.
Jak uzyskać dostęp i zintegrować Qwen3.5-397B-A17B
Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API
Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej CometAPI console. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wysyłaj żądania do interfejsu API Qwen3.5-397B-A17B
Wybierz endpoint „Qwen3.5-397B-A17B”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metodę i treść żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona udostępnia także test Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Gdzie wywoływać: format Chat.
Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to model odpowie. 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.