如何使用 Qwen 3.5 API

在农历除夕（2026 年 2 月 16–17 日），Alibaba Group 发布了其下一代模型 Qwen 3.5——一款多模态、具备代理能力的模型，定位于公司所称的“agentic AI”时代。行业报道强调了效率与成本的大幅提升，以及来自硬件与云厂商的快速支持。CometAPI 为希望使用托管 API 访问或 OpenAI 兼容集成的开发者提供了选项，而 AMD 宣布其 Instinct 系列在 Day-0 即支持该模型的 GPU。ByteDance 是在同一假期窗口发布升级的主要国内竞争者之一。OpenAI 仍然是基准测试与集成风格对比的重要参考点。

什么是 Qwen 3.5？

Alibaba 的 Qwen 3.5 是公司最新一代的多模态大型语言模型（LLM），定位于所谓的“agentic AI”时代——不仅能回答问题，还可编排多步工作流、调用工具、处理图像/视频，并在跨应用边界执行动作。该模型在农历新年期间公开宣布（报道的发布时间窗口约为 2026 年 2 月 16 日），这一时间点在中国有助于产品宣传并在假期流量高峰期吸引用户注意。Qwen 3.5 在其前代基础上显著提升了成本效率与吞吐能力，同时专注于长上下文与代理式自动化。

简而言之，关于 Qwen 3.5 的技术与业务差异化主张包括：

• 原生多模态架构，支持文本、图像与视频输入输出（代理型工作流）；新增模型内能力可调用工具、作用于浏览器内容并串联步骤（代理行为）。这些特性解锁了自动化——表单填写、端到端工作流——但也对更强的安全控制提出了要求。
• 混合 Mixture-of-Experts 架构：总参数量极大，但每次前向仅激活较小子集——公开技术说明指示某些 Qwen3.5 变体采用类似“397B 总参数 / 17B 激活”的结构以实现高效服务。此设计在推理效率提升的同时提供高能力。
• 与全球领先闭源模型的竞争性基准，Alibaba 声称在许多实际任务上实现成本优势与相当或更优的效果。

你会遇到的版本

• qwen3.5-397b-a17b(开放权重发布)：可下载的检查点与社区分支（用于本地与自定义部署）。参见官方项目仓库与镜像。
• qwen3.5-plus（托管 “Plus” 变体）：在 Alibaba Cloud Model Studio 上全托管，具有最大上下文窗口与内置工具（工具调用、代码助手、网页抽取）。企业客户很可能通过 API 调用这一版本以获得可靠性与规模保障。

Qwen-3.5 的主打特性有哪些？

架构与训练亮点

以下为发布时的精要特性表：

多模态与代理式动作

Qwen-3.5 明确面向代理型工作流而设计——这意味着模型不仅回答，还能规划、串联动作（API、UI 交互、文件操作），并将视觉输入（截图、UI DOM、图像）融入其决策循环。Alibaba 强调原生的视觉–语言融合，以及更紧密的控制钩子，用于在移动与桌面应用边界执行任务。

混合架构（聚焦效率）

根据 Alibaba 的资料与行业摘要，Qwen-3.5 采用了线性注意力机制与稀疏 Mixture-of-Experts 路由的混合方案，使得对于常见提示的有效参数激活远低于标称参数量。实际收益：在单位算力下获得更高能力与更低推理成本——官方声称相较先前版本可实现约 60% 更低的部署成本。

上下文窗口与多语支持

公开信息显示扩展了上下文窗口（Qwen 家族中的某些开放权重变体提到 256k tokens），并进一步拓展语言覆盖（Alibaba 在各代 Qwen 中持续扩大语言/方言支持）。结果是：在长文档与跨语言代理任务上表现更好。

如何通过 CometAPI 访问 Qwen 3.5？

CometAPI 提供统一的、OpenAI 兼容的网关，覆盖 500+ 模型（包括托管的 Qwen 或第三方端点）。这种抽象让你的代码在最小改动下切换供应商，同时 CometAPI 负责响应规范化、用量分析与按量计费。

通过 CometAPI 调用 Qwen 3.5 的步骤

1. 从 CometAPI 控制台注册并获取 API 密钥。
2. 在 CometAPI 模型列表中选择 Qwen 3.5 变体（例如 qwen3.5-plus 或 qwen3.5-397b-a17b）。CometAPI 通常将供应商特定的模型名作为字符串暴露，你需要在 model 字段中传入。
3. 使用其 OpenAI 兼容的端点发起 Chat Completion 请求（基础 URL 示例：https://api.cometapi.com/v1). 你可以使用 OpenAI SDK 或原始 HTTP。CometAPI 文档展示了两种方式，并建议将你的客户端库的 base URL 绑定到 CometAPI 端点，这样现有 OpenAI 代码几乎无需改动即可运行。

最小示例

cURL（简单聊天调用）

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（使用 OpenAI 客户端并覆盖 base_url）

# 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)

注意：CometAPI 对多家供应商的差异做了规范化处理；请在 CometAPI 模型列表中查找每个 Qwen 变体的准确字符串名称。

通过网关调用图像/多模态能力

如果你想使用视觉功能（图像 + 文本），CometAPI 通常通过统一 API 暴露供应商能力，但可能需要附加二进制/图像数据或签名 URL。通用模式是包含 input_image（或供应商特定参数），并将 model 设置为相应的多模态 Qwen-3.5 变体。

Qwen 3.5 的价格是多少？

Aliyun 的 API 与 Token 定价

CometAPI 中 qwen3.5-plus 的定价

CometAPI 提供按量付费，并帮助在多供应商间统一计费；其每 token 的具体价格取决于上游供应商以及 CometAPI 的加成/折扣。在实践中，使用 CometAPI 这类网关能以少量额外成本带来供应商切换与用量分析的便利——适合需要多供应商冗余，或希望在无需重构的情况下对比性能与价格的团队。

探索 qwen3.5-plus 的竞争性定价，满足不同预算与使用需求。我们的灵活方案确保你只为实际用量付费，便于随着需求增长进行扩展。在控制成本的同时，让 qwen3.5-plus 高效增强你的项目。

我可以在本地或自定义基础设施上运行 Qwen 3.5 吗？

可以，但需注意以下事项：

• 大型变体（数百亿级以上参数）需要专用硬件（多张 A100/H100 或 AMD Instinct 集群）。Qwen 3.5 在 AMD Instinct GPU 上提供 Day-0 支持；社区项目（vLLM、HF）提供用于部署优化推理栈的示例。若要达到生产级规模，预计需要大量工程投入与高硬件成本。
• Qwen 家族中更轻量的变体（较小参数规模、类似 Qwen-Turbo 的权重）更易于托管，并能在许多生产任务中实现可接受的质量/成本权衡。

如果合规或数据驻留要求本地部署，可考虑混合方案：在本地运行嵌入与检索，遇到复杂的多模态或代理任务再调用托管的 Qwen。

有哪些云或托管选项？

• Alibaba Cloud Model Studio：提供托管的 Qwen 端点、OpenAI 兼容接口与集成工具（RAG、工具包）。适合已在使用 Alibaba Cloud 的团队。
• 第三方 API（CometAPI 等）：适合多模型实验、供应商无关的切换与成本对比的快速尝试。
• 开放权重/自托管：如需完全的数据本地化，可下载开放权重并在你的集群上部署（NCCL/ROCm 或 CUDA 栈）。

硬件：支持哪些 GPU 与栈？

• Day-0 AMD 支持：AMD 宣布为 Qwen 3.5 提供 Day-0 ROCm 工具与容器，适用于在 AMD 硬件上部署。对 NVIDIA 团队而言，优化容器与 Triton 支持也可能很快跟进。
• 推理优化：量化（INT8/4）、张量切分与 MoE 路由优化可降低内存与算力需求；请按需选择模型大小。对于实时代理，优先选择参数更小、可进行激进批处理与较小 beam 宽度的模型。

集成 Qwen 3.5 的最佳实践

以下为基于厂商文档、早期评测与标准 LLM 工程实践提炼的可操作规则与工程模式，帮助你构建稳健、可扩展且具成本效率的系统。

提示词与 system 消息规范

• 使用明确的 system 消息设定角色、token 预算与输出格式。
• 偏好简短、结构化的提示以获得可预测的 JSON 或函数输出；仅在必要时使用较长的思维链提示（其成本更高且可能增加延迟）。在“Thinking”与“Non-Thinking”模式间权衡——对确定性的简洁回答选“Non-Thinking”，重推理时再切换到“Thinking”。

Token 与上下文管理（在 1M 窗口下尤为关键）

• 切分长文档并进行检索增强，以保持活跃上下文较小；即使 Qwen Plus 支持 1M tokens，也不建议每次都传入超大上下文，因为这很昂贵。更好的方式是：先对文档建立索引，检索相关片段，仅包含必要内容。
• 优先使用嵌入 + 向量数据库进行检索；再将检索到的上下文与简明指令一并传给模型。该 RAG 模式可降低 token 成本与延迟。

成本优化策略

• 通过 max_tokens 与明确的“在 N 个词内回答”指令控制输出长度。
• 在模板化与短回答中使用非思维模式；仅在质量提升足以抵消成本时启用思维链。Alibaba 文档清晰映射了混合思维模式与成本/性能的权衡。
• 批量请求（一次请求包含多个提示），以摊薄吞吐型工作负载的开销。
• 使用供应商分析工具跟踪每次请求的 tokens 与延迟（CometAPI 提供使用量仪表盘）。监控按成本排序的 Top-N 提示以定位优化目标。

可靠性与速率限制

• 对 429/503 错误实现指数退避 + 抖动。
• 使用网关（CometAPI）或供应商控制台监控配额并设置告警。CometAPI 的用量分析可帮助你快速发现成本峰值。

函数调用 / 工具 / 代理设计

将工具调用视为独立阶段：模型提出工具与参数建议，你在服务端验证/授权后再执行工具。切勿盲目执行不受信任的工具指令。Qwen 3.5 宣称内置工具化模式；务必采用严格的输入校验与访问控制。

结语展望：接下来值得关注什么

Qwen 3.5 的农历新年发布具有战略意义：它将先进的代理特性、超大上下文处理与更低运营成本打包到开放权重与托管两类产品形态中。对开发者而言，短期故事很强：多种方式尝试模型（如 CometAPI 等托管 API、通过 Alibaba Cloud 部署、或自托管权重），以及快速的硬件支持（AMD）。

开发者现在即可通过 Qwen 3.5 API 与 CometAPI 进行访问。要开始，请在 Playground 探索模型能力，并查阅 API 指南 获取详细说明。访问前，请确保已登录 CometAPI 并获取 API 密钥。CometAPI 提供远低于官方的价格，帮助你快速集成。

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