วิธีใช้ Qwen 3.5 API

ในคืนวันตรุษจีน (Feb 16–17, 2026) Alibaba Group เปิดตัวโมเดลยุคถัดไป Qwen 3.5 — โมเดลมัลติโหมดที่มีความสามารถเชิงตัวแทน (agent-capable) ซึ่งวางตำแหน่งสำหรับสิ่งที่บริษัทเรียกว่า “agentic AI” อุตสาหกรรมรายงานถึงการอ้างว่ามีการเพิ่มขึ้นอย่างมากด้านประสิทธิภาพและต้นทุน และการสนับสนุนที่รวดเร็วจากผู้ผลิตฮาร์ดแวร์และคลาวด์ CometAPI เป็นตัวเลือกสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการการเข้าถึง API แบบโฮสต์หรือการผสานแบบเข้ากันได้กับ OpenAI ขณะที่ AMD ประกาศการรองรับ GPU แบบ Day-0 สำหรับโมเดลบนไลน์ Instinct ByteDance เป็นหนึ่งในคู่แข่งภายในประเทศหลักที่ออกอัปเกรดช่วงวันหยุดเดียวกัน OpenAI ยังคงเป็นจุดอ้างอิงเพื่อการเปรียบเทียบทั้งด้านเบนช์มาร์กและสไตล์การผสานระบบ

Qwen 3.5 คืออะไร?

Qwen 3.5 ของ Alibaba เป็นรุ่นล่าสุดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แบบมัลติโหมดของบริษัท วางตำแหน่งสำหรับยุค “agentic AI” — โมเดลที่ไม่เพียงตอบคำถาม แต่ยังสามารถจัดการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน เรียกใช้เครื่องมือ ทำงานกับภาพ/วิดีโอ และทำงานข้ามขอบเขตของแอปพลิเคชัน โมเดลประกาศต่อสาธารณะในช่วงเทศกาลตรุษจีน (ช่วงเวลาเปิดตัวรายงานประมาณ 16 February 2026) ซึ่งเป็นวันที่มีกลยุทธ์เพื่อประชาสัมพันธ์ผลิตภัณฑ์ในจีนและดึงความสนใจผู้ใช้ในช่วงการใช้งานพุ่งสูง Qwen 3.5 มอบการปรับปรุงต้นทุนและปริมาณงานอย่างมีนัยสำคัญเหนือรุ่นก่อน โดยเน้นที่บริบทยาวและระบบอัตโนมัติแบบเอเย่นต์

โดยสรุป ข้ออ้างเชิงเทคนิคและธุรกิจที่แตกต่างของ Qwen 3.5 ได้แก่:

สถาปัตยกรรมมัลติโหมดแบบเนทีฟรองรับอินพุตและเอาต์พุตข้อความ ภาพ และวิดีโอ (agentic workflows) ความสามารถใหม่ในโมเดลในการเรียกใช้เครื่องมือ กระทำบนคอนเทนต์เบราว์เซอร์ และเชื่อมโยงขั้นตอน (พฤติกรรมเชิงตัวแทน) คุณสมบัติเหล่านี้ปลดล็อกระบบอัตโนมัติ—การกรอกฟอร์ม เวิร์กโฟลว์ครบวงจร—แต่ต้องการการควบคุมด้านความปลอดภัยที่เข้มแข็งขึ้น
สถาปัตยกรรมผสมแบบ mixture-of-experts โดยมีจำนวนพารามิเตอร์รวมขนาดใหญ่มาก แต่มีชุดที่ใช้งานจริงต่อการ forward pass เล็กกว่า — บันทึกเชิงเทคนิคสาธารณะระบุสถาปัตยกรรมเช่น “397B total / 17B active” สำหรับหนึ่งในเวอร์ชัน Qwen3.5 ที่ใช้ในการเสิร์ฟแบบมีประสิทธิภาพ การออกแบบนี้ให้ความสามารถสูงควบคู่กับประสิทธิภาพการอนุมานที่ดีขึ้น
เบนช์มาร์กที่แข่งขันได้เมื่อเทียบกับโมเดลชั้นนำแบบปิด โดย Alibaba อ้างข้อได้เปรียบด้านต้นทุนและผลลัพธ์เทียบเท่าหรือดีกว่าในงานจริงจำนวนมาก

รุ่นที่คุณจะพบ

qwen3.5-397b-a17b(Open/weights release): เช็คพอยต์ที่ดาวน์โหลดได้และฟอร์กจากชุมชน (สำหรับการดีพลอยในเครื่องและแบบปรับแต่งเอง) ดูที่รีโพสิทอรีทางการและมิเรอร์
qwen3.5-plus (Hosted “Plus” variant): ให้บริการเต็มรูปแบบบน Alibaba Cloud Model Studio พร้อมหน้าต่างบริบทใหญ่ที่สุดและเครื่องมือในตัว (tool calling ผู้ช่วยโค้ด การดึงข้อมูลเว็บ) รุ่นนี้คือเวอร์ชันที่ลูกค้าองค์กรน่าจะเรียกใช้ผ่าน API เพื่อความเชื่อถือได้และการสเกล

คุณสมบัติเด่นของ Qwen-3.5 มีอะไรบ้าง?

สถาปัตยกรรมและไฮไลท์ด้านการฝึก

ด้านล่างเป็นตารางคุณสมบัติโดยสรุปกับการเปิดตัว:

คุณสมบัติ	Qwen-3.5 (รายละเอียดสาธารณะ)	ผลกระทบเชิงปฏิบัติ
สถาปัตยกรรม	ไฮบริด: linear attention + sparse MoE + dense transformer backbones.	ปริมาณการดีโค้ดและประสิทธิภาพการสเกลดีกว่าโมเดล dense ล้วน.
มัลติโหมด	ความสามารถ vision–language แบบเอเย่นต์โดยเนทีฟ (กระทำข้าม UI ต่าง ๆ).	เปิดทางให้ควบคุมแอป/เอเย่นต์หลายขั้นตอน ไม่ใช่แค่ตอบคำถามข้อความ-ภาพ.
ซีรีส์โมเดลและน้ำหนักเปิด	การปล่อยอย่างน้อยหนึ่งเวอร์ชัน “open-weights” (เช่น Qwen3.5-397B-A17B).	รองรับ on-prem และการ fine-tune โดยบุคคลที่สาม; เร่งการประเมินจากชุมชน.
ภาษา	>200 ภาษาและสำเนียง (ตามคำอ้างในการปล่อย).	ครอบคลุมระดับสากลสำหรับงานโลคัลไลซ์และเอเย่นต์หลายภาษา.
RL / agents	การสเกลสภาพแวดล้อม RL ขนาดใหญ่และสายงานฝึกเอเย่นต์.	ปรับปรุงการวางแผนระยะยาวและการเรียงลำดับการกระทำในงานจริง.

มัลติโหมดและการกระทำเชิงตัวแทน

Qwen-3.5 ถูกออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับ agentic workflows — หมายความว่าโมเดลถูกออกแบบไม่เพียงให้ตอบ แต่ให้วางแผน เชื่อมโยงการกระทำ (API, การโต้ตอบ UI, การจัดการไฟล์) และผสานอินพุตภาพ (ภาพหน้าจอ, UI DOM, ภาพ) เข้ากับลูปการตัดสินใจ Alibaba เน้นการหลอมรวม vision–language แบบเนทีฟและฮุกควบคุมที่แน่นขึ้นสำหรับการทำงานข้ามขอบเขตแอปบนมือถือและเดสก์ท็อป

สถาปัตยกรรมไฮบริด (โฟกัสที่ประสิทธิภาพ)

เอกสารของ Alibaba และสรุปจากอุตสาหกรรมระบุว่า Qwen-3.5 ใช้กลไก linear attention ร่วมกับการ route แบบ sparse Mixture-of-Experts (MoE) ทำให้จำนวนพารามิเตอร์ที่ “ถูกเปิดใช้งานจริง” สำหรับพรอมต์ทั่วไปต่ำกว่าตัวเลขหัวข้อ ผลที่ได้ในทางปฏิบัติ: ความสามารถสูงต่อหน่วยคอมพิวต์และต้นทุนอนุมานต่ำลง — บริษัทอ้างว่าลดต้นทุนการปรับใช้ได้สูงสุด ~60% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน

หน้าต่างบริบทและการรองรับหลายภาษา

บันทึกสาธารณะระบุว่าหน้าต่างบริบทขยายใหญ่ขึ้น (พูดถึง 256k โทเคนสำหรับบางเวอร์ชัน open weights ในตระกูล Qwen) และขยายการรองรับภาษา (Alibaba เพิ่มภาษา/สำเนียงอย่างต่อเนื่องในแต่ละเจเนอเรชัน Qwen) ผลลัพธ์: การจัดการเอกสารยาวและงานเอเย่นต์ข้ามภาษาได้ดีขึ้น

ฉันจะเข้าถึง Qwen 3.5 ผ่าน CometAPI ได้อย่างไร?

CometAPI มอบเกตเวย์แบบรวมที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับโมเดลกว่า 500+ รุ่น (รวม Qwen ที่โฮสต์หรือเอนด์พอยต์จากบุคคลที่สาม) เลเยอร์นี้ทำให้โค้ดของคุณสลับผู้ให้บริการได้โดยมีแรงเสียดทานต่ำ โดย CometAPI ทำการทำให้ผลลัพธ์เป็นมาตรฐานและมีการวิเคราะห์การใช้งานพร้อมการคิดค่าบริการตามการใช้จริง

ขั้นตอน: โฟลว์พื้นฐานเพื่อเรียก Qwen 3.5 ผ่าน CometAPI

ลงทะเบียนและรับ API key จากแดชบอร์ด CometAPI
เลือกเวอร์ชัน Qwen 3.5 ในรายการโมเดลของ CometAPI (เช่น qwen3.5-plus หรือ qwen3.5-397b-a17b) โดยปกติ CometAPI จะเปิดเผยชื่อโมเดลของผู้ให้บริการเป็นสตริงที่คุณส่งในฟิลด์ model
ทำคำขอ Chat Completion โดยใช้เอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI (ตัวอย่าง base URL: https://api.cometapi.com/v1). คุณสามารถใช้ SDK ของ OpenAI หรือ HTTP ตรง เอกสารของ CometAPI แสดงทั้งสองวิธี และแนะนำให้ตั้งค่า base URL ของไลบรารีให้ชี้ไปยัง CometAPI เพื่อให้โค้ดที่ใช้ OpenAI อยู่แล้วทำงานต่อได้โดยแทบไม่ต้องเปลี่ยน

ตัวอย่างขั้นต่ำ

cURL (การเรียกแชตแบบง่าย)

export COMETAPI_KEY="sk-xxxx"
curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5-plus",
    "messages":[
      {"role":"system","content":"You are a concise engineering assistant."},
      {"role":"user","content":"Summarize the tradeoffs between retrieval-augmented generation and fine-tuning."}
    ],
    "max_tokens": 512
  }'

Python (OpenAI client with base_url override)

# Using the OpenAI-compatible client pattern many API hubs support:
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_COMETAPI_KEY", base_url="https://api.cometapi.com/v1")

resp = client.chat.completions.create(
  model="qwen3.5-plus",
  messages=[
    {"role":"system","content":"You are a concise engineering assistant."},
    {"role":"user","content":"Explain how to implement streaming responses in production (short)."}
  ],
  max_tokens=400
)
print(resp.choices[0].message.content)

หมายเหตุ: CometAPI ทำให้ความแตกต่างระหว่างผู้ขายหลายรายเป็นมาตรฐาน; โปรดดูรายชื่อโมเดลของ CometAPI เพื่อเลือกชื่อสตริงที่ตรงสำหรับแต่ละเวอร์ชัน Qwen

การเรียกใช้ความสามารถด้านภาพ/มัลติโหมดผ่านเกตเวย์

หากต้องการใช้ความสามารถด้านภาพ (ภาพ + ข้อความ) CometAPI มักจะเปิดเผยความสามารถของผู้ขายผ่าน API เดียว แต่บางครั้งต้องแนบข้อมูลไบนารี/ภาพหรือ URL ที่ลงนาม รูปแบบทั่วไปคือรวม input_image (หรือพารามิเตอร์เฉพาะผู้ขาย) และตั้งค่า model เป็นเวอร์ชันมัลติโหมดของ Qwen-3.5 ที่เหมาะสม

Qwen 3.5 มีค่าใช้จ่ายเท่าไหร่?

ราคาผ่าน API และโทเคนของ Aliyun

โมเดล	โทเคนอินพุตต่อคำขอ	ราคาอินพุต (ต่อ 1M โทเคน)	ราคาเอาต์พุต (ต่อ 1M โทเคน)	โควตาฟรี (หมายเหตุ)
โหมดไม่คิด	โหมดคิด (CoT + response)
qwen3.5-plus	0<Token≤256K	$0.4	$2.4	$2.4	โควตาฟรี 1 ล้านโทเคนต่อรุ่น มีผล 90 วันหลังเปิดใช้งาน Model Studio
256K<Token≤1M	$1.2	$7.2	$7.2
qwen3.5-plus-2026-02-15	0<Token≤256K	$0.4	$2.4	$2.4
256K<Token≤1M	$1.2	$7.2	$7.2

การกำหนดราคาสำหรับ qwen3.5-plus บน CometAPI

CometAPI มีการคิดค่าบริการแบบจ่ายตามการใช้จริง และช่วยรวมศูนย์การเรียกเก็บเงินข้ามผู้ให้บริการ; ราคาต่อโทเคนที่แน่นอนขึ้นกับผู้ให้บริการต้นทางและมาร์จิน/ส่วนลดที่ CometAPI นำไปใช้ ในทางปฏิบัติ การใช้เกตเวย์อย่าง CometAPI ทำให้การสลับผู้ให้บริการและการวิเคราะห์การใช้งานง่ายขึ้นด้วยต้นทุนเล็กน้อย — เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการความซ้ำซ้อนแบบหลายผู้ขายหรืออยากเปรียบเทียบประสิทธิภาพเทียบราคาหากไม่อยากรื้อระบบ

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ qwen3.5-plus ซึ่งออกแบบมาให้เหมาะกับงบประมาณและการใช้งานที่หลากหลาย แผนแบบยืดหยุ่นของเราช่วยให้คุณจ่ายเฉพาะสิ่งที่ใช้ ทำให้สเกลได้ง่ายตามความต้องการที่เพิ่มขึ้น มาดูกันว่า qwen3.5-plus จะเพิ่มศักยภาพให้โปรเจ็กต์ของคุณได้อย่างไร โดยยังคงบริหารต้นทุนได้

ราคา Comet (USD / M Tokens)	ราคา Official (USD / M Tokens)	ส่วนลด
อินพุต:$0.32/M; เอาต์พุต:$1.92/M	อินพุต:$0.4/M; เอาต์พุต:$2.4/M	-20%

ฉันสามารถรัน Qwen 3.5 ในสถานที่ (on-prem) หรือบนอินฟราสตรักเชอร์แบบกำหนดเองได้ไหม?

ได้ แต่มีข้อพึงระวัง:

รุ่นใหญ่ (พารามิเตอร์ระดับหลายร้อยพันล้าน) ต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง (หลาย ๆ A100/H100 หรือคลัสเตอร์ AMD Instinct) การรองรับแบบ Day-0 สำหรับ Qwen 3.5 บน GPU AMD Instinct; โปรเจ็กต์ชุมชน (vLLM, HF) มีสูตรสำหรับดีพลอยสแต็กอนุมานที่ปรับแต่ง คาดว่าจะต้องใช้ความพยายามทางวิศวกรรมอย่างมากและต้นทุนฮาร์ดแวร์สูงสำหรับสเกลโปรดักชัน
เวอร์ชัน Qwen ที่เบากว่า (ชุดพารามิเตอร์เล็กกว่า น้ำหนักแบบ Qwen-Turbo) โฮสต์ได้ง่ายกว่าและมีประโยชน์สำหรับงานโปรดักชันจำนวนมากด้วยความสมดุลคุณภาพ/ต้นทุนที่ยอมรับได้

หากข้อกำหนดด้านคอมพลายแอ็นซ์หรือการตั้งถิ่นฐานข้อมูลบังคับให้ดีพลอยในสถานที่ ให้พิจารณาแนวทางไฮบริด: รัน embeddings และ retrieval ในเครื่อง แล้วเรียกใช้ Qwen แบบโฮสต์สำหรับงานมัลติโหมดหรือเอเย่นต์ที่ซับซ้อน

มีตัวเลือกคลาวด์หรือโฮสต์ใดบ้าง?

Alibaba Cloud Model Studio: มีเอนด์พอยต์ Qwen แบบโฮสต์ อินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ OpenAI และเครื่องมือผสาน (RAG, ทูลคิต) ดีสำหรับทีมที่ใช้งาน Alibaba Cloud อยู่แล้ว
API จากบุคคลที่สาม (CometAPI เป็นต้น): ทางเลือกที่เร็วเพื่อทดลองโมเดลหลายแบบ สลับผู้ขายแบบไม่ผูกมัด และเปรียบเทียบต้นทุน
น้ำหนักเปิด/โฮสต์เอง: หากต้องการความเป็นเจ้าของข้อมูลเต็มรูปแบบ ดาวน์โหลด open weights และให้บริการบนคลัสเตอร์ของคุณ (สแต็ก NCCL/ROCm หรือ CUDA)

ฮาร์ดแวร์: ใช้ GPU และสแต็กใด?

การรองรับ AMD แบบ Day-0: AMD ประกาศเครื่องมือ ROCm และคอนเทนเนอร์ Day-0 สำหรับ Qwen 3.5 บน GPU Instinct — มีประโยชน์หากคุณดีพลอยบนฮาร์ดแวร์ AMD สำหรับฝั่ง NVIDIA คอนเทนเนอร์ปรับแต่งและการรองรับ Triton มีแนวโน้มจะออกตามมาเร็ว
การปรับอนุมานให้เหมาะสม: การทำ quantization (INT8/4), การแบ่งเทนเซอร์, และการปรับ route ของ MoE ลดความต้องการเมมโมรีและคอมพิวต์; เลือกขนาดโมเดลให้เหมาะสม สำหรับเอเย่นต์แบบเรียลไทม์ ให้เลือกรุ่นพารามิเตอร์ต่ำพร้อมการ batching เชิงรุกและ beam width เล็ก

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเมื่อผสาน Qwen 3.5

ด้านล่างคือกฎและแพทเทิร์นเชิงวิศวกรรม — สกัดจากเอกสารผู้ขาย รีวิวช่วงแรก และแนวปฏิบัติของ LLM มาตรฐาน — เพื่อสร้างระบบที่แข็งแรง, สเกลได้ และคุ้มต้นทุน

การเขียนพรอมต์และสุขอนามัยของ system message

ใช้ข้อความ system อย่างชัดเจนเพื่อกำหนดบุคลิก, งบโทเคน, และรูปแบบผลลัพธ์
ให้ใช้พรอมต์สั้นและมีโครงสร้างสำหรับ JSON หรือฟังก์ชันที่คาดเดาได้; สำรองการร้องขอ chain-of-thought ยาวไว้เฉพาะเมื่อจำเป็น (มีต้นทุนสูงและอาจเพิ่ม latency) เลือก “Non-Thinking” สำหรับคำตอบแบบตรงไปตรงมา และสลับเป็น “Thinking” สำหรับการให้เหตุผลหนัก

การจัดการโทเคนและบริบท (สำคัญเมื่อใช้หน้าต่าง 1M)

แบ่งเอกสารยาว และใช้ retrieval augmentation เพื่อทำให้บริบทที่ใช้งานเล็กลง; แม้ Qwen Plus รองรับ 1M โทเคน การส่งบริบทใหญ่ในทุกคำขอมีค่าใช้จ่ายสูง ทางเลือก: ทำดัชนีเอกสาร ดึงส่วนที่เกี่ยวข้อง และใส่เฉพาะส่วนที่จำเป็น
ใช้ embeddings + เวกเตอร์ฐานข้อมูลเพื่อทำ retrieval ก่อน; จากนั้นเรียกโมเดลโดยแนบบริบทที่ดึงมาและคำสั่งสั้น ๆ รูปแบบ RAG นี้ช่วยลดค่าโทเคนและ latency

กลยุทธ์ลดต้นทุน

ควบคุมขนาดเอาต์พุต ด้วย max_tokens และคำสั่งชัดเจนเช่น “ตอบให้ไม่เกิน N คำ”
ใช้โหมดไม่คิด สำหรับเทมเพลตและคำตอบสั้น ๆ; สำรอง chain-of-thought ไว้เมื่อคุณภาพที่เพิ่มขึ้นคุ้มค่าเท่านั้น เอกสารของ Alibaba จับคู่โหมดคิดแบบไฮบริดกับส่วนผสมของต้นทุน/ประสิทธิภาพ
Batch คำขอ เท่าที่ทำได้ (หลายพรอมต์ในคำขอเดียว) เพื่อลดโอเวอร์เฮดสำหรับงานที่เน้น throughput
ติดตามโทเคนต่อคำขอ และ latency ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์จากผู้ให้บริการ (CometAPI มีแดชบอร์ดการใช้งาน) เฝ้าดูพรอมต์ที่มีต้นทุนสูงสุดเพื่อตั้งเป้าลดต้นทุน

ความเชื่อถือได้และการจำกัดอัตรา

ใช้ exponential backoff + jitter สำหรับข้อผิดพลาด 429/503
ใช้เกตเวย์ (CometAPI) หรือแดชบอร์ดผู้ขายเพื่อมอนิเตอร์โควตาและตั้งการแจ้งเตือน CometAPI มีการวิเคราะห์การใช้งานช่วยจับสไปค์ของต้นทุนได้เร็ว

การเรียกฟังก์ชัน/เครื่องมือ/การออกแบบเอเย่นต์

ปฏิบัติต่อการเรียกเครื่องมือเป็นสเตจที่แยกต่างหาก: โมเดลเสนอเครื่องมือ + อาร์กิวเมนต์, คุณตรวจสอบ/อนุญาต แล้วจึงรันเครื่องมือฝั่งเซิร์ฟเวอร์ อย่าเรียกใช้คำสั่งเครื่องมือที่ไม่น่าเชื่อถือโดยไม่ตรวจสอบ Qwen 3.5 โปรโมตแพทเทิร์นเครื่องมือในตัว; จงใช้การตรวจสอบอินพุตและการควบคุมการเข้าถึงอย่างเข้มงวด

มุมมองส่งท้าย: สิ่งที่ควรจับตา

การเปิดตัว Qwen 3.5 ช่วงตรุษจีนเป็นยุทธศาสตร์: รวบรวมความสามารถเชิงเอเย่นต์ขั้นสูง การจัดการบริบทใหญ่ และต้นทุนการดำเนินงานที่ต่ำลงเข้าไว้ในทั้งรุ่นน้ำหนักเปิดและบริการโฮสต์ เรื่องราวสำหรับนักพัฒนาทันทีแข็งแรง: มีหลายวิธีให้ลองโมเดล (API โฮสต์อย่าง CometAPI โฮสต์คลาวด์ผ่าน Alibaba Cloud หรือโฮสต์น้ำหนักเอง) และการรองรับฮาร์ดแวร์เร็ว (AMD)

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Qwen 3.5 API ผ่าน CometAPI ได้แล้ว เริ่มต้นสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู API guide สำหรับคำแนะนำรายละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับ API key แล้ว CometAPI มีราคาต่ำกว่าราคา official อย่างมากเพื่อช่วยให้คุณผสานงานได้ง่าย

พร้อมเริ่มหรือยัง?→ สมัครใช้งาน Qwen-3.5 วันนี้

หากต้องการเคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม ติดตามเราได้บน VK, X และ Discord!