
Посмотрите, как стоимость использования API Qwen3.7 Plus меняется в зависимости от маршрута Alibaba, длины контекста, использования кэша и пакетных заданий, при этом для сравнения включены тарифы CometAPI.

Узнайте, как подключить Open WebUI к 500+ моделям ИИ с помощью CometAPI. Настройте совместимый с OpenAI шлюз, чтобы сэкономить 20-40% на затратах на API в продакшене.

Qwen 3.5-Max — это большая языковая модель (LLM) нового поколения, разработанная компанией Alibaba в рамках семейства Qwen 3.5. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), продвинутые возможности рассуждения и агентные возможности ИИ, чтобы обеспечивать передовые результаты в областях программирования, математики, мультимодального рассуждения и автономного выполнения задач. Ранние бенчмарки показывают, что она превосходит многие конкурирующие модели и входит в число ведущих мировых ИИ-систем в 2026 году.
.webp&w=3840&q=75)
Модель для изображений нового поколения от Alibaba — Qwen Image 2.0 — стала прагматичным, ориентированным на продакшен шагом в области мультимодальных базовых моделей с нативной 2K-генерацией, рендерингом текста профессионального уровня и архитектурой, объединяющей генерацию и редактирование для упрощения пайплайнов. Цель — дать дизайнерам, продуктовым командам и инженерам единую модель, способную создавать готовую к публикации графику (инфографику, постеры, слайды PPT) и выполнять высокоточное редактирование — без необходимости сшивать три или четыре отдельные модели.

В канун Лунного Нового года (16–17 февраля 2026 года) Alibaba Group выпустила своё следующее поколение модели Qwen 3.5 — мультимодальную модель с агентными возможностями, ориентированную на то, что компания называет эпохой «агентного ИИ». Отраслевые публикации подчеркнули заявления о значительном повышении эффективности и снижении стоимости, а также о быстром подключении поддержки со стороны производителей аппаратного обеспечения и облачных провайдеров. CometAPI — вариант для разработчиков, которым нужен хостинговый доступ к API или совместимая с OpenAI интеграция, тогда как AMD объявила о поддержке GPU Day-0 для модели на своей линейке Instinct. ByteDance — один из основных внутренних конкурентов, выпустивший обновления в тот же праздничный период. OpenAI остаётся точкой отсчёта для сравнения по бенчмаркам и стилю интеграции.

Qwen 3.5 нацелена на крупномасштабные, недорогие агентные мультимодальные нагрузки с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) и колоссальной активируемой емкостью; Minimax M2.5 делает упор на экономичную пропускную способность агентов в реальном времени при низких эксплуатационных затратах; GLM-5 ориентируется на сложные рассуждения, агентов с длинным контекстом и инженерные рабочие процессы за счёт очень крупной архитектуры в стиле MoE, оптимизированной по эффективности использования токенов. То, что считать «лучшим», зависит от того, чему вы отдаёте приоритет: чистому качеству рассуждений/кодирования, пропускной способности и затратам агентов или гибкости решений с открытым исходным кодом и инженерным рабочим процессам с длинным контекстом.

Новый Qwen3.5 от Alibaba — значительный шаг вперёд: он сокращает разрыв и в ряде агентных / мультимодальных сценариев заявляет паритет или преимущество над некоторыми передовыми закрытыми моделями по результатам множества публичных бенчмарков и внутренних тестов. Однако «превосходство» зависит от сценария: в агентном использовании инструментов, понимании мультимодальных документов/видео и стоимости одного инференса Qwen3.5, по сообщениям, крайне конкурентоспособен (и в некоторых диаграммах поставщиков — впереди). Практический вывод: Qwen3.5 выглядит реальным претендентом на переднем крае в начале 2026 года — для многих корпоративных агентных и мультимодальных сценариев он теперь жизнеспособен как основной вариант.
Qwen3-Max-Thinking от Alibaba — «мыслящий» вариант масштабного семейства Qwen3 — стал одной из главных новостей в сфере ИИ в этом году: флагман с числом параметров более триллиона, настроенный на глубокое рассуждение, работу с длинным контекстом и агентные рабочие процессы. Вкратце, это шаг поставщика к тому, чтобы дать приложениям более медленный и более отслеживаемый режим мышления «System‑2»: модель не просто отвечает — она может демонстрировать (и использовать) шаги, инструменты и промежуточные проверки контролируемым образом.