Qwen3.5-397B-A17B’nin teknik özellikleri
| Öğe | Qwen3.5-397B-A17B (açık ağırlık sonradan eğitilmiş) |
|---|---|
| Model ailesi | Qwen3.5 (Tongyi Qwen serisi, Alibaba) |
| Mimari | Hibrit Uzman Karışımı (MoE) + Gated DeltaNet; erken füzyon çok modlu eğitim |
| Toplam parametreler | ~397 milyar (toplam) |
| Etkin parametreler (A17B) | ~17 milyar token başına etkin (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 sayısı | Çatı/sunucuya bağlı (kılavuzlarda 81,920–131,072 örnekleri gösteriliyor) |
| Diller | 200+ dil ve lehçe |
| Yayın tarihi | 16 Şubat 2026 (açık ağırlık 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 temelli iş akışları için optimize edilmiş, büyük, çok modlu Uzman Karışımı tabanlı bir temel model. Model, seyrek yönlendirme (son ek “A17B”) kullanırken 397B parametreli bir mimarinin tam kapasitesini açığa çıkarır; böylece token başına yalnızca ~17B parametre etkin olur ve bilgi kapasitesi ile çıkarım verimliliği arasında denge sağlar.
Bu sürüm, uzun bağlam akıl yürütme, görsel anlama ve geri getirme ile artırılmış/ajan temelli uygulamalar için 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 17B yoğun modele kıyaslanabilir token başına etkinlik; token başına FLOPS’u düşürürken bilgi çeşitliliğini korur.
- Doğal çok modluluk (erken füzyon): Metin, görsel ve videoyu çapraz modlu akıl yürütme için birleşik bir belirteçleme ve kodlayıcı stratejisiyle ele alacak şekilde eğitildi.
- Çok uzun bağlam desteği: Yerel girdi dizi uzunluğu 262K token ve geri getirme ile uzun belge boru hatları için RoPE/YaRN ölçekleme kullanarak ~1M+ tokene uzatmanın belgelenmiş yolları.
- Düşünme modu ve ajan araçları: İçsel akıl yürütme izleri ve ajan temelli yürütme deseni desteği; örnekler arasında araç çağrılarını ve kod yorumlayıcı entegrasyonunu etkinleştirme yer alır.
- Açık ağırlıklar ve geniş uyumluluk: Apache‑2.0 altında Hugging Face ve ModelScope’ta yayımlandı; Transformers, vLLM, SGLang ve topluluk çatıları için birinci taraf entegrasyon kılavuzları.
- Kurumsal kullanım dostu dil kapsamı: Geniş çok dilli eğitim (200+ dil) ve ölçekli dağıtım için yönergeler ile tarifler.
Qwen3.5-397B-A17B ve seçili modeller
| Model | Bağlam penceresi (yerel) | Güçlü yön | Tipik ödünler |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (yerel) | Çok modlu MoE, açık ağırlıklar, 17B etkin ile 397B kapasite | Büyük model artifaktları, tam performans için dağıtık barındırma gerektirir |
| GPT-5.2 (temsilî kapalı) | ~400K (bazı varyantlar için rapor) | Yoğun tek model akıl yürütmede yüksek doğruluk | Kapalı ağırlıklar, ölçekte daha yüksek çıkarım maliyeti |
| LLaMA‑tarz yoğun 70B | ~128K (değişken) | Daha basit çıkarım yığını, yoğun çalışma zamanları için daha düşük VRAM | MoE’nin küresel bilgi kapasitesine kıyasla daha az parametre kapasitesi |
Bilinen sınırlamalar ve operasyonel hususlar
- Bellek ayak izi: Seyrek MoE yine de büyük ağırlık dosyalarının depolanmasını gerektirir; barındırma, 17B yoğun eşdeğerine kıyasla önemli depolama ve aygıt belleği ister.
- Mühendislik karmaşıklığı: En uygun çıktı için dikkatli paralelleştirme (tensor/pipeline) ve vLLM veya SGLang gibi çatıların kullanımı gerekir; saf tek GPU barındırma pratik değildir.
- Token ekonomisi: Token başına hesap daha düşük olsa da, çok uzun bağlamlar I/O’yu, KV önbellek boyutunu ve yönetilen sağlayıcılar için faturalamayı artırır.
- Güvenlik ve korumalar: Açık ağırlıklar esnekliği artırır ancak güvenlik filtreleme, izleme ve dağıtım korumaları sorumluluğunu operatöre kaydırır.
Temsilî 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 yerelde dağıtıp çalıştırabilir.
- RAG ve uzun belge boru hatları: Yerel uzun bağlam desteği, büyük külliyat üzerinde tek geçişli akıl yürütmeye yardımcı olur.
- Kod zekâsı ve ajan araçları: Monorepo’ları analiz edin, yamalar üretin ve kontrollü ortamlarda ajan temelli araç çağrısı döngülerini çalıştırın.
- Çok dilli uygulamalar: Küresel ürünler için yüksek kapsama sahip dil desteği.
Qwen3.5-397B-A17B’ye nasıl erişilir ve entegre edilir
Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun
cometapi.com’a giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz, lütfen önce kaydolun. CometAPI konsolunuza giriş yapın. Arayüzün erişim kimliği olan API anahtarını alın. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token”ı tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: Qwen3.5-397B-A17B API’sine İstek Gönderin
API isteği göndermek için “Qwen3.5-397B-A17B” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. 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 anahtarınızla değiştirin. Nereden çağırılır: Sohbet biçimi.
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin—modelin yanıtlayacağı kısım burasıdır. Oluşturulan yanıtı almak için API çıktısını işleyin.
Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın
API yanıtını işleyerek oluşturulan yanıtı alın. İşlemenin ardından API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.