Qwen3.5-397B-A17B'nin teknik özellikleri
| Öğe | Qwen3.5-397B-A17B (açık ağırlıklar, sonradan eğitilmiş) |
|---|---|
| Model ailesi | Qwen3.5 (Tongyi Qwen serisi, Alibaba) |
| Mimari | Hibrit Mixture‑of‑Experts (MoE) + Gated DeltaNet; erken‑füzyon çok modlu eğitim |
| Toplam parametre | ~397 milyar (toplam) |
| Etkin parametreler (A17B) | ~token başına 17 milyar etkin parametre (seyrek yönlendirme) |
| Girdi türleri | Metin, Görsel, Video (çok modlu erken füzyon) |
| Çıktı türleri | Metin (sohbet, kod, RAG çıktıları), görselden metne, çok modlu yanıtlar |
| Yerel bağlam penceresi | 262,144 token (yerel ISL) |
| Genişletilebilir bağlam | YaRN/ RoPE ölçekleme ile ~1,010,000 token'a kadar (platforma bağlı) |
| Maksimum çıktı token'ları | Çerçeve/sunucuya bağlı (kılavuzlarda örnekler 81,920–131,072 gösterir) |
| Diller | 200+ dil ve lehçe |
| Yayın tarihi | 16 Şubat 2026 (açık ağırlıklar sürümü) |
| Lisans | Apache‑2.0 (Hugging Face / ModelScope üzerinde açık ağırlıklar) |
Qwen3.5-397B-A17B nedir
Qwen3.5-397B-A17B, Alibaba’nın Qwen3.5 ailesindeki ilk açık ağırlık sürümüdür: erken füzyon görsel‑dil hedefleriyle eğitilmiş ve ajan odaklı iş akışları için optimize edilmiş, büyük, çok modlu bir uzmanlar karışımı temel modelidir. Model, 397B parametreli bir mimarinin tüm kapasitesini ortaya koyarken seyrek yönlendirme kullanır (“A17B” soneki), böylece her token başına yalnızca ~17B parametre etkin olur—bilgi kapasitesi ile çıkarım verimliliği arasında denge sağlar.
Bu sürüm, uzun bağlam akıl yürütme, görsel anlama ve geri getirmeyle güçlendirilmiş/ajan odaklı uygulamalara uygun, açık, dağıtılabilir ve çok modlu bir temel modele ihtiyaç duyan araştırmacılar ve mühendislik ekipleri için tasarlanmıştır.
Qwen3.5-397B-A17B'nin başlıca özellikleri
- Etkin parametre verimliliğiyle seyrek MoE: Büyük küresel kapasite (397B) ve token başına etkinlik 17B yoğun modele kıyasla benzer, token başına FLOPS’u düşürürken bilgi çeşitliliğini korur.
- Yerel çok modluluk (erken füzyon): Metin, görsel ve videoyu çapraz modlu akıl yürütme için birleşik bir tokenize etme ve kodlayıcı stratejisiyle işlemek üzere eğitildi.
- Çok uzun bağlam desteği: 262K token yerel girdi dizi uzunluğu ve RAG ile uzun belge hatları için RoPE/YARN ölçeklemesi kullanarak ~1M+ token’a kadar uzatma yolları belgelidir.
- Düşünme modu ve ajan araçları: İçsel akıl yürütme izleri ve ajan odaklı yürütme deseni desteği; örnekler arasında araç çağrılarının etkinleştirilmesi ve kod yorumlayıcı entegrasyonu bulunur.
- Açık ağırlıklar ve geniş uyumluluk: Apache‑2.0 kapsamında Hugging Face ve ModelScope’da yayımlandı; Transformers, vLLM, SGLang ve topluluk çerçeveleri için birinci taraf entegrasyon kılavuzları.
- Kurumsal kullanım dostu dil kapsamı: Geniş çok dilli eğitim (200+ dil), ayrıca ölçekli dağıtım için talimatlar ve tarifler.
Qwen3.5-397B-A17B ve seçili modeller
| Model | Bağlam penceresi (yerel) | Güçlü yön | Tipik ödünleşimler |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (yerel) | Çok modlu MoE, açık ağırlıklar, 17B etkin parametreyle 397B kapasite | Büyük model artefaktları, tam performans için dağıtık barındırma gerekir |
| GPT-5.2 (temsili kapalı) | ~400K (bazı varyantlar için raporlandı) | Tek bir yoğun modelde yüksek akıl yürütme doğruluğu | Kapalı ağırlıklar, ölçekte daha yüksek çıkarım maliyeti |
| LLaMA‑tarzı yoğun 70B | ~128K (değişken) | Daha basit çıkarım yığını, yoğun çalışma zamanları için daha düşük VRAM | MoE’nin küresel bilgi kapasitesine kıyasla daha düşük parametre kapasitesi |
Bilinen sınırlamalar ve operasyonel hususlar
- Bellek ayak izi: Seyrek MoE hâlâ büyük ağırlık dosyalarının saklanmasını gerektirir; barındırma, 17B yoğun bir klona kıyasla önemli depolama ve cihaz belleği talep eder.
- Mühendislik karmaşıklığı: En uygun verim için dikkatli paralelleştirme (tensör/boru hattı) ve vLLM veya SGLang gibi çerçeveler gerekir; naif tek GPU barındırma pratik değildir.
- Token ekonomisi: Token başına hesap azalsa da, çok uzun bağlamlar yine de G/Ç’yi, KV önbellek boyutunu ve yönetilen sağlayıcılar için faturalandırmayı artırır.
- Güvenlik ve koruyucu önlemler: Açık ağırlıklar esnekliği artırır, ancak güvenlik filtreleme, izleme ve dağıtım korumaları sorumluluğunu işletmeciye kaydırır.
Temsili kullanım senaryoları
- Araştırma ve model analizi: Açık ağırlıklar, tekrarlanabilir araştırma ve topluluk odaklı değerlendirmeyi mümkün kılar.
- Şirket içi çok modlu hizmetler: Veri yerleşimi gereksinimi olan işletmeler, görsel+metin iş yüklerini yerel olarak dağıtıp çalıştırabilir.
- RAG ve uzun belge hatları: Yerel uzun bağlam desteği, büyük külliyat üzerinde tek geçişte akıl yürütmeye yardımcı olur.
- Kod zekâsı ve ajan araçları: Monorepoları analiz edin, yamalar üretin ve kontrollü ortamlarda ajan araç‑çağrı döngülerini çalıştırın.
- Çok dilli uygulamalar: Küresel ürünler için yüksek kapsamlı dil desteği.
Qwen3.5-397B-A17B'ye nasıl erişilir ve entegre edilir
Adım 1: API anahtarı için kaydolun
cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz, lütfen önce kayıt olun. CometAPI konsolunuza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API belirteci bölümünde “Add Token”a tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: Qwen3.5-397B-A17B API'sine istek gönderin
API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için “Qwen3.5-397B-A17B” uç noktasını seçin. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından alınır. Kolaylığınız için web sitemiz Apifox testi de sağlar. <YOUR_API_KEY> öğesini hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarıyla değiştirin. Nerede çağrılır: Chat formatı.
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin—modelin yanıtlayacağı kısım budur. API yanıtını işleyerek üretilen cevabı alın.
Adım 3: Sonuçları alın ve doğrulayın
API yanıtını işleyerek üretilen cevabı alın. İşlemeden sonra, API görev durumunu ve çıktı verilerini içeren bir yanıt verir.