Qwen3.5-397B-A17B کی تکنیکی خصوصیات
| Item | Qwen3.5-397B-A17B (open-weight post-trained) |
|---|---|
| Model family | Qwen3.5 (Tongyi Qwen series, Alibaba) |
| Architecture | Hybrid Mixture-of-Experts (MoE) + Gated DeltaNet; early-fusion multimodal training |
| Total parameters | ~397 billion (total) |
| Active parameters (A17B) | ~17 billion active per-token (sparse routing) |
| Input types | متن، تصویر، ویڈیو (ملٹی موڈل early-fusion) |
| Output types | متن (چیٹ، کوڈ، RAG outputs)، image-to-text، ملٹی موڈل جوابات |
| Native context window | 262,144 tokens (native ISL) |
| Extensible context | YaRN/ RoPE scaling کے ذریعے ~1,010,000 tokens تک (platform-dependent) |
| Max output tokens | Framework/serve-dependent (guides میں 81,920–131,072 کی مثالیں دکھائی گئی ہیں) |
| Languages | 200+ زبانیں اور لہجے |
| Release date | February 16, 2026 (open-weight release) |
| License | Apache‑2.0 (Hugging Face / ModelScope پر open weights) |
Qwen3.5-397B-A17B کیا ہے
Qwen3.5-397B-A17B Alibaba کی Qwen3.5 فیملی کی پہلی open‑weight ریلیز ہے: ایک بڑا، ملٹی موڈل mixture‑of‑experts foundation model جو early‑fusion vision–language objectives کے ساتھ تربیت دیا گیا ہے اور agentic workflows کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ یہ ماڈل 397B‑parameter architecture کی مکمل صلاحیت فراہم کرتا ہے جبکہ sparse routing ("A17B" suffix) استعمال کرتا ہے تاکہ فی token صرف ~17B parameters فعال ہوں—اس طرح علمی صلاحیت اور inference efficiency کے درمیان توازن قائم ہوتا ہے۔
یہ ریلیز ان محققین اور engineering teams کے لیے ہے جنہیں ایک open، deployable، اور multimodal foundation model درکار ہو جو long‑context reasoning، visual understanding، اور retrieval‑augmented/agentic applications انجام دے سکے۔
Qwen3.5-397B-A17B کی اہم خصوصیات
- Active-parameter efficiency کے ساتھ Sparse MoE: بڑی global capacity (397B) کے ساتھ per‑token activity ایک 17B dense model کے برابر، جس سے فی token FLOPS کم ہوتے ہیں جبکہ knowledge diversity برقرار رہتی ہے۔
- Native multimodality (early fusion): متن، تصاویر، اور ویڈیو کو cross-modal reasoning کے لیے ایک unified tokenization اور encoder strategy کے ذریعے سنبھالنے کی تربیت دی گئی ہے۔
- بہت طویل context کی سپورٹ: 262K tokens کی native input sequence length اور retrieval اور long-document pipelines کے لیے RoPE/YARN scaling کے ذریعے ~1M+ tokens تک توسیع کے documented طریقے۔
- Thinking mode اور agent tooling: internal reasoning traces اور agentic execution pattern کی سپورٹ؛ مثالوں میں tool calls کو فعال کرنا اور code interpreter integration شامل ہیں۔
- Open-weight اور وسیع compatibility: Apache‑2.0 کے تحت Hugging Face اور ModelScope پر جاری کیا گیا، اور Transformers، vLLM، SGLang اور community frameworks کے لیے first‑party integration guides دستیاب ہیں۔
- Enterprise-friendly language coverage: وسیع multilingual training (200+ زبانیں)، نیز scale پر deployment کے لیے instructions اور recipes۔
Qwen3.5-397B-A17B بمقابلہ منتخب ماڈلز
| Model | Context window (native) | Strength | Typical trade-offs |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (native) | Multimodal MoE، open weights، 397B capacity with 17B active | بڑے model artifacts، مکمل کارکردگی کے لیے distributed hosting درکار |
| GPT-5.2 (representative closed) | ~400K (reported for some variants) | اعلیٰ single‑model dense reasoning accuracy | Closed weights، scale پر زیادہ inference cost |
| LLaMA‑style dense 70B | ~128K (varies) | سادہ inference stack، dense runtimes کے لیے کم VRAM | MoE global knowledge کے مقابلے میں کم parameter capacity |
معروف حدود اور operational considerations
- Memory footprint: Sparse MoE کے باوجود بڑے weight files ذخیرہ کرنے پڑتے ہیں؛ hosting کے لیے ایک 17B dense clone کے مقابلے میں نمایاں storage اور device memory درکار ہوتی ہے۔
- Engineering complexity: بہترین throughput کے لیے محتاط parallelism (tensor/pipeline) اور vLLM یا SGLang جیسے frameworks درکار ہیں؛ سادہ single‑GPU hosting عملی نہیں۔
- Token economics: اگرچہ per‑token compute کم ہو جاتا ہے، لیکن بہت طویل contexts پھر بھی I/O، KV cache size، اور managed providers کے لیے billing بڑھا دیتے ہیں۔
- Safety & guardrails: Open weights لچک بڑھاتے ہیں لیکن safety filtering، monitoring، اور deployment guardrails کی ذمہ داری operator پر منتقل کر دیتے ہیں۔
نمائندہ استعمال کے کیسز
- تحقیق اور model analysis: Open weights قابلِ تکرار تحقیق اور community-driven evaluation کو ممکن بناتے ہیں۔
- On‑premise multimodal services: وہ enterprises جنہیں data residency درکار ہو، vision+text workloads کو مقامی طور پر deploy اور run کر سکتی ہیں۔
- RAG اور long‑document pipelines: Native long‑context support بڑے corpora پر single‑pass reasoning میں مدد دیتی ہے۔
- Code intelligence اور agent tooling: monorepos کا تجزیہ کریں، patches تیار کریں، اور controlled environments میں agentic tool‑call loops چلائیں۔
- Multilingual applications: عالمی مصنوعات کے لیے وسیع language support۔
Qwen3.5-397B-A17B تک رسائی اور integration کیسے کریں
Step 1: API Key کے لیے Sign Up کریں
cometapi.com میں لاگ ان کریں۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں، تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI console میں سائن ان کریں۔ interface کی access credential API key حاصل کریں۔ personal center میں API token کے تحت “Add Token” پر کلک کریں، token key حاصل کریں: sk-xxxxx اور submit کریں۔
Step 2: Qwen3.5-397B-A17B API کو Requests بھیجیں
API request بھیجنے کے لیے “Qwen3.5-397B-A17B” endpoint منتخب کریں اور request body سیٹ کریں۔ request method اور request body ہماری website API doc سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ ہماری website آپ کی سہولت کے لیے Apifox test بھی فراہم کرتی ہے۔ <YOUR_API_KEY> کو اپنے account سے حاصل کردہ حقیقی CometAPI key سے replace کریں۔ Where to call it: Chat format۔
اپنا سوال یا request content field میں درج کریں—یہی وہ چیز ہے جس کا model جواب دے گا۔ generated answer حاصل کرنے کے لیے API response کو process کریں۔
Step 3: نتائج حاصل کریں اور verify کریں
generated answer حاصل کرنے کے لیے API response کو process کریں۔ processing کے بعد، API task status اور output data کے ساتھ جواب دیتا ہے۔