Технические характеристики Qwen3.5‑Plus
| Параметр | Qwen3.5‑Plus (hosted API specs) |
|---|---|
| Семейство моделей | Qwen3.5 (Alibaba Tongyi Qianwen) |
| Архитектура | Крупномасштабная базовая архитектура MoE с мультимодальными расширениями |
| Типы ввода | Text, Image (vision) |
| Типы вывода | Text (reasoning, code, analysis) |
| Окно контекста | До 1,000,000 токенов (Plus / уровень хостинга) |
| Макс. выходных токенов | Зависит от провайдера (поддерживаются длинные ответы) |
| Режимы рассуждения | Fast / Thinking (глубокое рассуждение) |
| Использование инструментов | Встроенный поиск, интерпретатор кода, агентные рабочие процессы |
| Языки | 200+ языков |
| Развёртывание | Hosted API (совместимый с форматом OpenAI) |
Что такое Qwen3.5‑Plus
Qwen3.5‑Plus — промышленный, размещённый вариант API семейства базовых моделей Alibaba Qwen3.5. Он построен на той же крупномасштабной архитектуре, что и модель с открытыми весами Qwen3.5‑397B, но расширяет её за счёт значительно большей ёмкости контекста, адаптивных режимов рассуждения и интегрированного использования инструментов, предназначенных для реальных приложений.
В отличие от базовой открытой модели (которая обычно поддерживает до 256K токенов), Qwen3.5‑Plus оптимизирован для ультрадлинного контекста, автономных агентных рабочих процессов и анализа документов и кода в масштабах предприятия.
Основные возможности Qwen3.5‑Plus
- Понимание ультрадлинного контекста: Поддерживает до 1 миллиона токенов, что позволяет анализировать целые кодовые базы, крупные юридические корпуса или многодневные журналы диалогов в одной сессии.
- Адаптивные режимы рассуждения: Разработчики могут выбирать быстрый режим генерации или более глубокий режим "thinking" для сложных многошаговых рассуждений и планирования.
- Интегрированное использование инструментов: Нативная поддержка инструментов поиска и интерпретатора кода позволяет модели дополнять рассуждения внешними данными и исполняемой логикой.
- Мультимодальные возможности: Принимает текст и изображения, обеспечивая совместное документально‑визуальное рассуждение, интерпретацию диаграмм и мультимодальные аналитические рабочие процессы.
- Многоязычное покрытие: Разработан для глобального использования и демонстрирует высокую эффективность более чем на 200 языках.
- Готовность к промышленной эксплуатации: Поставляется как размещаемый сервис с форматом запросов/ответов, совместимым с OpenAI, что снижает трение при интеграции.
Результаты на бенчмарках Qwen3.5‑Plus
Публичные отчёты Alibaba и независимые оценки указывают, что Qwen3.5‑Plus достигает конкурентных или превосходящих результатов по сравнению с другими моделями фронтир‑класса на ряде бенчмарков по рассуждению, многоязычности и длинному контексту.
Ключевые тезисы позиционирования:
- Высокая точность рассуждений по длинным документам благодаря расширенной работе с контекстом
- Конкурентная производительность на бенчмарках по рассуждению и знаниям относительно ведущих проприетарных моделей
- Благоприятное соотношение цена/производительность для крупномасштабных нагрузок на инференс
Примечание: Точные показатели бенчмарков зависят от протокола оценки и периодически обновляются провайдером.
Qwen3.5‑Plus и другие передовые модели
| Модель | Окно контекста | Сильные стороны | Типичные компромиссы |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5‑Plus | 1M токенов | Длинноконтекстное рассуждение, агентные рабочие процессы, экономическая эффективность | Требует аккуратного управления токенами |
| Gemini 3 Pro | ~1M токенов | Сильные мультимодальные рассуждения | Более высокая стоимость в некоторых регионах |
| GPT‑5.2 Pro | ~400K токенов | Максимальная точность рассуждений | Меньшее окно контекста |
Qwen3.5‑Plus особенно привлекателен, когда длина контекста и агентные рабочие процессы важнее, чем маргинальные улучшения точности в коротком контексте.
Известные ограничения
- Сложность управления токенами: Чрезвычайно длинные контексты могут повышать задержку и стоимость, если промпты не структурированы тщательно.
- Функции только в хостинге: Некоторые возможности (например, контекст на 1M токенов, интегрированные инструменты) недоступны в вариантах с открытыми весами.
- Прозрачность бенчмарков: Как и у многих размещённых передовых моделей, детализированные результаты бенчмарков могут быть ограничены или меняться со временем.
Типичные сценарии использования
- Корпоративная интеллектуальная обработка документов — анализ контрактов, архивов комплаенса или исследовательских корпусов от начала до конца.
- Крупномасштабное понимание кода — рассуждение на уровне монорепозиториев, графов зависимостей и длинной истории задач.
- Автономные агенты — сочетание рассуждений, использования инструментов и памяти для многошаговых рабочих процессов.
- Многоязычная аналитика клиентов — обработка и рассуждения над глобальными, многоязычными наборами данных.
- Аналитика с поддержкой поиска — интеграция ретривера и рассуждений для актуальных инсайтов.
Как получить доступ к Qwen3.5‑Plus через API
Доступ к Qwen3.5‑Plus осуществляется через размещённые API, предоставляемые CometAPI и совместимыми шлюзами. API в целом следует форматам запросов в стиле OpenAI, что упрощает интеграцию с существующими SDK и агентными фреймворками.
Разработчикам следует выбирать Qwen3.5‑Plus, когда их приложения требуют очень длинного контекста, мультимодальных рассуждений и готовой к производству оркестрации инструментов.
Шаг 1: Регистрация API‑ключа
Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не являетесь нашим пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Авторизуйтесь в своей CometAPI console. Получите учётные данные — API‑ключ интерфейса. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправка запросов в qwen3.5-plus pro API
Выберите endpoint “qwen3.5-plus” для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из нашей документации API на сайте. Наш сайт также предоставляет тест в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. Где вызывать: формат Чат.
Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на него модель даст ответ. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.
Шаг 3: Получение и проверка результатов
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API отвечает статусом задачи и выходными данными.