Qwen3.5-397B-A17B 的技术规格
| 项目 | Qwen3.5-397B-A17B（开放权重后训练版） |
|---|---|
| 模型家族 | Qwen3.5（Tongyi Qwen 系列，Alibaba） |
| 架构 | 混合专家模型（MoE）+ Gated DeltaNet；早期融合的多模态训练 |
| 总参数量 | ~397 billion（总计） |
| 活跃参数（A17B） | 每个 token 约有 ~17 billion 活跃参数（稀疏路由） |
| 输入类型 | 文本、图像、视频（多模态早期融合） |
| 输出类型 | 文本（聊天、代码、RAG 输出）、图像转文本、多模态响应 |
| 原生上下文窗口 | 262,144 tokens（原生 ISL） |
| 可扩展上下文 | 通过 YaRN/ RoPE 缩放可达 ~1,010,000 tokens（取决于平台） |
| 最大输出 tokens | 取决于框架/服务（指南中的示例为 81,920–131,072） |
| 支持语言 | 200+ 种语言与方言 |
| 发布日期 | 2026 年 2 月 16 日（开放权重发布） |
| 许可协议 | Apache‑2.0（开放权重发布于 Hugging Face / ModelScope） |
什么是 Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B 是 Alibaba 的 Qwen3.5 家族中的首个开放权重发布：一个大型、多模态的混合专家基础模型，使用早期融合的视觉–语言训练目标，并针对智能体工作流进行了优化。该模型在采用稀疏路由（“A17B” 后缀）的同时，展现出 397B 参数架构的全部容量，使得每个 token 仅有 ~17B 参数处于激活状态——在知识容量与推理效率之间取得平衡。
本次发布面向需要开放、可部署的多模态基础模型的研究人员与工程团队，该模型能够进行长上下文推理、视觉理解，以及检索增强/智能体应用。
Qwen3.5-397B-A17B 的主要特性
- 稀疏 MoE 与活跃参数效率： 全局容量巨大（397B），每个 token 的活跃参数规模可与 17B 稠密模型相当，在保留知识多样性的同时降低每 token 的 FLOPS。
- 原生多模态（早期融合）： 通过统一的分词与编码器策略进行训练，可处理文本、图像与视频，实现跨模态推理。
- 超长上下文支持： 原生输入序列长度为 262K tokens，并提供使用 RoPE/YARN 缩放扩展至 ~1M+ tokens 的路径，适用于检索与长文档流程。
- 思考模式与智能体工具链： 支持内部推理轨迹与智能体式执行模式；示例包括启用工具调用与集成代码解释器。
- 开放权重与广泛兼容性： 在 Hugging Face 与 ModelScope 上以 Apache‑2.0 发布，提供面向 Transformers、vLLM、SGLang 及社区框架的官方集成指南。
- 面向企业的语言覆盖： 进行了广泛的多语言训练（200+ 种语言），并提供规模化部署的说明与实践方案。
Qwen3.5-397B-A17B 与精选模型对比
| 模型 | 上下文窗口（原生） | 优势 | 常见权衡 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K（原生） | 多模态 MoE、开放权重、397B 容量且 17B 活跃 | 模型工件较大，需要分布式托管以发挥全部性能 |
| GPT-5.2（代表性闭源） | ~400K（部分变体据称如此） | 单模型稠密推理精度高 | 权重闭源，规模化推理成本更高 |
| LLaMA‑style 稠密 70B | ~128K（因实现而异） | 推理栈更简单，稠密运行时所需 VRAM 更低 | 相较于 MoE 的全局知识，参数容量更小 |
已知限制与运维考量
- 内存占用： 稀疏 MoE 仍需存储大型权重文件；与 17B 稠密模型的克隆相比，托管需要显著的存储与设备内存。
- 工程复杂度： 要获得最佳吞吐需谨慎设计并行（张量/流水线）并使用如 vLLM 或 SGLang 等框架；朴素的单 GPU 托管不可行。
- Token 经济性： 尽管每 token 的计算降低，但超长上下文仍会增加 I/O、KV 缓存大小，以及托管服务的计费。
- 安全与防护栏： 开放权重提升了灵活性，但将安全过滤、监控与部署防护栏的责任转移给运营方。
代表性用例
- 研究与模型分析：开放权重支持可复现研究与社区驱动的评估。
- 本地多模态服务：需要数据驻留的企业可在本地部署并运行视觉+文本工作负载。
- RAG 与长文档流水线：原生长上下文支持有助于对大型语料进行单次推理。
- 代码智能与智能体工具链：分析单一仓库（monorepo），生成补丁，并在受控环境中运行智能体的工具调用循环。
- 多语言应用：高覆盖度的语言支持，适用于全球化产品。
如何获取与集成 Qwen3.5-397B-A17B
步骤 1：注册获取 API Key
登录 cometapi.com。如果你尚未成为我们的用户，请先注册。登录你的 CometAPI console。获取接口的访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击“Add Token”，获取 token key：sk-xxxxx 并提交。
步骤 2：向 Qwen3.5-397B-A17B API 发送请求
选择“Qwen3.5-397B-A17B”端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可在我们网站的 API 文档中获取。我们的网站也提供 Apifox 测试以供便利。将 <YOUR_API_KEY> 替换为你账户中的实际 CometAPI key。调用位置： Chat 格式。
将你的问题或请求插入 content 字段——模型将对此进行响应。处理 API 响应以获取生成的答案。
步骤 3：检索并验证结果
处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 将返回任务状态与输出数据。