Технические характеристики (краткая справочная таблица)
| Параметр | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen3.5-Flash (hosted) |
|---|---|---|---|---|
| Масштаб параметров | ~122B (средне-крупная) | ~27B (плотная) | ~35B (MoE / гибрид A3B) | Соответствует весам 35B-A3B (hosted) |
| Примечания по архитектуре | Гибридная (gated delta + MoE-внимание в семействе) | Плотный трансформер | Разреженный вариант Mixture-of-Experts (A3B) | Та же архитектура, что и 35B-A3B, производственные возможности |
| Входные/выходные модальности | Текст, визуально-языковая (раннее объединение мультимодальных токенов); ввод/вывод в стиле чата | Текст, поддержка V+L | Текст + зрение (поддерживаются агентные вызовы инструментов) | Текст + зрение; официальные интеграции инструментов и API-выводы |
| Максимальный контекст по умолчанию (локально/стандарт) | Настраиваемый (большой) — семейство поддерживает очень длинные контексты | Настраиваемый | 262,144 токенов (пример стандартной локальной конфигурации) | 1,000,000 токенов (значение по умолчанию для размещённой версии Flash). |
| Сервис / API | Совместим с chat completions в стиле OpenAI; рекомендуются vLLM / SGLang / Transformers | То же | То же (примеры команд CLI / vLLM в карточке модели) | Хостинговый API (Alibaba Cloud Model Studio / Qwen Chat); дополнительные средства наблюдаемости и масштабирования для продакшена. |
| Типичные сценарии использования | Агенты, рассуждение, помощь в программировании, задачи с длинными документами, мультимодальные ассистенты | Лёгкий инференс на одной GPU, агентные задачи с меньшим следом | Продакшн-развёртывания агентов, мультимодальные задачи с длинным контекстом | Продакшн SaaS для агентов: длинный контекст, использование инструментов, управляемый инференс |
What is Qwen-3.5 Flash
Qwen-3.5 Flash — это продуктовая/облачная версия семейства Qwen3.5, соответствующая открытым весам 35B-A3B, но с добавленными продакшен-возможностями: расширенный контекст по умолчанию (заявлено до 1M токенов для hosted-продукта), официальные интеграции инструментов и управляемые конечные точки инференса для упрощения агентных рабочих процессов и масштабирования. Короче: Flash = облачная, готовая к продакшену вариация 35B A3B с дополнительной инженерной проработкой для длинного контекста, использования инструментов и пропускной способности.
Серия Qwen-3.5 Flash — часть более широкой Qwen 3.5 “Medium model series”, в которую входят:
- Qwen3.5-Flash
- Qwen3.5-35B-A3B
- Qwen3.5-122B-A10B
- Qwen3.5-27B
В этой линейке Qwen3.5-Flash — это производственная версия API — по сути быстрая, готовая к развёртыванию версия модели 35B, оптимизированная для разработчиков и предприятий. 👉 Flash по сути — это “enterprise runtime layer”, построенный поверх модели 35B-A3B.
Основные возможности Qwen-3.5 Flash
- Единая визуально-языковая основа — обучен с ранним объединением мультимодальных токенов, так что текст и изображения обрабатываются в едином потоке (улучшает рассуждение и визуальные агентные задачи).
- Гибридная/эффективная архитектура — gated delta networks + разреженные шаблоны Mixture-of-Experts (MoE) в некоторых размерах (A3B обозначает разреженный вариант), обеспечивая высокий уровень возможностей на единицу вычислений.
- Поддержка длинного контекста — семейство поддерживает очень длинные локальные контексты (пример конфигураций показывает до 262,144 токенов локально), а размещённый продукт Flash по умолчанию предоставляет 1,000,000 токенов для производственных рабочих процессов. Это настроено для агентных цепочек, QA по документам и мультидокументного синтеза.
- Агентное использование инструментов — нативная поддержка и парсеры для вызовов инструментов, конвейеров рассуждения и “thinking” или speculative sampling, позволяющие модели планировать и вызывать внешние API или инструменты в структурированном виде.
Benchmark performance of Qwen-3.5 Flash
| Бенчмарк / Категория | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen3.5-27B | Qwen3.5-35B-A3B | (Flash aligns w/ 35B-A3B) |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (знания) | 86.7 | 86.1 | 85.3 (35B) | Flash ≈ опубликованному профилю 35B-A3B. |
| C-Eval (китайский экзамен) | 91.9 | 90.5 | 90.2 | |
| IFEval (следование инструкциям) | 93.4 | 95.0 | 91.9 | |
| AA-LCR (рассуждение с длинным контекстом) | 66.9 | 66.1 | 58.5 | (локальные конфигурации демонстрируют настройки с длинным контекстом до 262k токенов; Flash заявляет 1M по умолчанию). |
Итог: варианты Qwen3.5 среднего и меньшего размера (например, 27B, 122B A10B) сокращают разрыв с фронтирными моделями по многим знаниям и инструкционным бенчмаркам, тогда как 35B-A3B (и Flash) нацелены на продакшен-компромиссы (пропускная способность + длинный контекст) с конкурентными показателями MMLU/C-Eval по сравнению с более крупными моделями.
🆚 Как Qwen-3.5 Flash вписывается в семейство Qwen 3.5
Представьте серию так:
| Модель | Роль |
|---|---|
| Qwen3.5-Flash | ⚡ Быстрый продакшен-API |
| Qwen3.5-35B-A3B | 🧠 Сбалансированная базовая модель |
| Qwen3.5-122B-A10B | 🏆 Более высокая способность к рассуждениям |
| Qwen3.5-27B | 💻 Меньшая, эффективная локальная модель |
👉 Flash = тот же уровень “интеллекта”, что 35B, но оптимизирован для развёртывания.
Когда использовать Qwen-3.5 Flash
Используйте, если вам нужны:
- AI в реальном времени (чат-боты, ассистенты)
- AI-агенты с инструментами (поиск, API, автоматизация)
- Анализ больших документов или кода
- Масштабируемые продакшен-API
Как получить доступ к API Qwen-3.5 Flash
Шаг 1: Получите API-ключ
Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите API-ключ доступа к интерфейсу. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправьте запросы в API Qwen-3.5 Flash
Выберите конечную точку “qwen3.5-flash”, чтобы отправить API‑запрос, и задайте тело запроса. Метод и тело запроса получаются из документации API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тестирование через Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. базовый URL — Chat Completions
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — на это модель и ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.