Especificações técnicas (tabela de referência rápida)
| Item | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen3.5-Flash (hosted) |
|---|---|---|---|---|
| Parameter scale | ~122B (médio-grande) | ~27B (denso) | ~35B (MoE / híbrido A3B) | Corresponde aos pesos 35B-A3B (hospedado) |
| Architecture notes | Híbrida (gated delta + atenção MoE na família) | Transformer denso | Variante esparsa / Mixture-of-Experts (A3B) | Mesma arquitetura do 35B-A3B, recursos de produção |
| Input / output modalities | Texto, visão‑linguagem (tokens multimodais de fusão precoce); E/S estilo chat | Texto, suporte V+L | Texto + visão (suporta chamadas de ferramentas orientadas a agentes) | Texto + visão; integrações oficiais de ferramentas e saídas de API |
| Default maximum context (local / standard) | Configurável (grande) — a família suporta contextos muito longos | Configurável | 262,144 tokens (exemplo de configuração local padrão) | 1,000,000 tokens (padrão para o Flash hospedado). |
| Serving / API | Compatível com conclusões de chat no estilo OpenAI; vLLM / SGLang / Transformers recomendados | Mesmo | Mesmo (exemplos de comandos CLI / vLLM no cartão do modelo) | API hospedada (Alibaba Cloud Model Studio / Qwen Chat); observabilidade e escalabilidade adicionais para produção. |
| Typical use cases | Agentes, raciocínio, assistência a código, tarefas com documentos longos, assistentes multimodais | Inferência leve/em uma única GPU, tarefas orientadas a agentes com pegada menor | Implantações de agentes em produção, tarefas multimodais de longo contexto | SaaS de agentes em produção: longo contexto, uso de ferramentas, inferência gerenciada |
O que é o Qwen-3.5 Flash
Qwen-3.5 Flash é a oferta de produção/hospedada da família Qwen3.5 que corresponde ao peso aberto 35B-A3B, mas adiciona capacidades de produção: contexto padrão estendido (anunciado em até 1M tokens para o produto hospedado), integrações oficiais de ferramentas e endpoints de inferência gerenciados para simplificar fluxos de trabalho orientados a agentes e escalabilidade. Em resumo: Flash = a variante 35B A3B hospedada na nuvem e pronta para produção, com engenharia extra para longo contexto, uso de ferramentas e throughput.
A Série Qwen-3.5 Flash faz parte da “série de modelos médios” Qwen 3.5, que inclui vários modelos como:
- Qwen3.5-Flash
- Qwen3.5-35B-A3B
- Qwen3.5-122B-A10B
- Qwen3.5-27B
Dentro desta linha, o Qwen3.5-Flash é a versão de API para produção — essencialmente a versão rápida e implantável do modelo 35B otimizada para desenvolvedores e empresas. 👉 Flash é essencialmente a “camada de runtime corporativa” construída sobre o modelo 35B-A3B.
Principais recursos do Qwen-3.5 Flash
- Base unificada de visão‑linguagem — treinada com tokens multimodais de fusão precoce para que texto e imagens sejam processados em um fluxo coerente (melhora o raciocínio e tarefas visuais orientadas a agentes).
- Arquitetura híbrida/eficiente — redes gated delta + padrões esparsos de Mixture‑of‑Experts (MoE) em alguns tamanhos (A3B denota uma variante esparsa), oferecendo um equilíbrio de alta capacidade por computação.
- Suporte a longo contexto — a família suporta contextos locais muito longos (configurações de exemplo mostram até 262,144 tokens localmente) e o produto Flash hospedado tem por padrão um contexto de 1,000,000 tokens para fluxos de trabalho de produção. Isso é ajustado para cadeias de agentes, QA de documentos e síntese multi‑documento.
- Uso de ferramentas orientadas a agentes — suporte nativo e analisadores para chamadas de ferramentas, pipelines de raciocínio e “pensamento” ou amostragem especulativa que permitem ao modelo planejar e chamar APIs ou ferramentas externas de forma estruturada.
Desempenho em benchmarks do Qwen-3.5 Flash
| Benchmark / Categoria | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | (Flash alinhado a 35B-A3B) |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (conhecimento) | 86.7 | 86.1 | 85.3 (35B) | Flash ≈ perfil publicado do 35B-A3B. |
| C-Eval (exame chinês) | 91.9 | 90.5 | 90.2 | |
| IFEval (seguimento de instruções) | 93.4 | 95.0 | 91.9 | |
| AA-LCR (raciocínio de longo contexto) | 66.9 | 66.1 | 58.5 | (configurações locais mostram cenários de longo contexto de até 262k tokens; o Flash anuncia 1M como padrão). |
Resumo: os modelos médios e menores da linha Qwen3.5 (por exemplo, 27B, 122B A10B) reduzem a distância em relação aos modelos de ponta em muitos benchmarks de conhecimento e instrução, enquanto o 35B-A3B (e o Flash) buscam trade-offs de produção (throughput + longo contexto) com pontuações MMLU/C-Eval competitivas em relação a modelos maiores.
🆚 Como o Qwen-3.5 Flash se encaixa na família Qwen 3.5
| Modelo | Papel |
|---|---|
| Qwen3.5-Flash | ⚡ API de produção rápida |
| Qwen3.5-35B-A3B | 🧠 Modelo central equilibrado |
| Qwen3.5-122B-A10B | 🏆 Maior poder de raciocínio |
| Qwen3.5-27B | 💻 Modelo local menor e eficiente |
👉 Flash = o mesmo nível de inteligência do 35B, mas otimizado para implantação.
Quando usar o Qwen-3.5 Flash
Use-o se você precisar:
- IA em tempo real (chatbots, assistentes)
- Agentes de IA com ferramentas (busca, APIs, automação)
- Análise de documentos ou código em grande escala
- APIs de produção em larga escala
Como acessar a API do Qwen-3.5 Flash
Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a chave de API de credencial de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: Envie solicitações para a API do Qwen-3.5 Flash
Selecione o endpoint “qwen3.5-flash” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação de API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. A URL base é Chat Completions
Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é a isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: Recuperar e verificar resultados
Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.