Qwen3.5‑Plus 技术规格
| 项目 | Qwen3.5‑Plus(托管 API 规格) |
|---|---|
| 模型家族 | Qwen3.5(阿里巴巴通义千问) |
| 架构 | 大规模 MoE 基础架构,具备多模态扩展 |
| 输入类型 | 文本、图像(视觉) |
| 输出类型 | 文本(推理、代码、分析) |
| 上下文窗口 | 最多 1,000,000 tokens(Plus/托管层) |
| 最大输出 tokens | 取决于提供方(支持长文本) |
| 推理模式 | 快速 / 思考(深度推理) |
| 工具使用 | 内置搜索、代码解释器、智能体工作流 |
| 语言 | 覆盖 200+ 种语言 |
| 部署 | 托管 API(兼容 OpenAI 格式) |
什么是 Qwen3.5‑Plus
Qwen3.5‑Plus 是阿里巴巴 Qwen3.5 基础模型家族的生产级托管 API 变体。它与开放权重的 Qwen3.5‑397B 模型采用相同的大规模架构,但在此基础上扩展了显著更大的上下文容量、自适应推理模式,以及面向真实应用的集成工具使用能力。
不同于基础开放模型(通常支持最多 256K tokens),Qwen3.5‑Plus 针对超长上下文推理、自主智能体工作流,以及企业级文档与代码分析进行了优化。
Qwen3.5‑Plus 的主要特性
- 超长上下文理解:支持最多 1,000,000 tokens,可在单次会话中分析完整代码库、大型法律语料或跨多天的对话日志。
- 自适应推理模式:开发者可在快速响应或更深入的“思考”模式之间选择,以应对复杂的多步推理与规划。
- 集成式工具使用:原生支持搜索与代码解释器工具,使模型能够利用外部数据与可执行逻辑增强推理能力。
- 多模态能力:同时接受文本与图像输入,支持文档+视觉推理、图表解读与多模态分析工作流。
- 多语言覆盖:面向全球使用,在 200 多种语言上表现强劲。
- 生产就绪的 API:以托管服务交付,采用兼容 OpenAI 的请求/响应格式,降低集成成本。
Qwen3.5‑Plus 的基准表现
来自阿里巴巴与独立评测的公开报告显示,Qwen3.5‑Plus 在一系列推理、多语言与长上下文基准上相较其他前沿模型取得了具竞争力或更优的结果。
定位要点:
- 凭借扩展的上下文处理能力,在长文档推理上具备较高准确性
- 在推理与知识基准上相对领先的商用模型表现具竞争力
- 面向大规模推理任务具有良好的性价比
注意:具体基准分数因评测协议而异,且由提供方定期更新。
Qwen3.5‑Plus 与其他前沿模型对比
| 模型 | 上下文窗口 | 优势 | 典型权衡 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5‑Plus | 1M tokens | 长上下文推理、智能体工作流、成本效率 | 需要谨慎进行 token 管理 |
| Gemini 3 Pro | ~1M tokens | 强大的多模态推理 | 在部分地区成本更高 |
| GPT‑5.2 Pro | ~400K tokens | 顶级推理准确性 | 上下文窗口较小 |
当上下文长度与智能体式工作流比短上下文的边际准确性更重要时,Qwen3.5‑Plus 尤具吸引力。
已知限制
- Token 管理复杂性:如果未谨慎构造提示,极长上下文可能增加延迟与成本。
- 仅托管可用的特性:某些能力(如 1M token 上下文、集成工具)在开放权重变体中不可用。
- 基准透明度:与许多托管前沿模型类似,详细基准拆分可能有限或会随时间更新。
代表性用例
- 企业文档智能——端到端分析合同、合规档案或研究语料。
- 大规模代码理解——跨单体仓库、依赖图与长历史问题进行推理。
- 自主智能体——结合推理、工具使用与记忆,执行多步骤工作流。
- 多语言客户智能——处理并推理全球、多语言数据集。
- 搜索增强的分析——集成检索与推理以获得最新洞见。
如何通过 API 访问 Qwen3.5‑Plus
可通过 CometAPI 及兼容网关提供的托管 API 进行访问。该 API 基本遵循 OpenAI 风格的请求格式,便于与现有 SDK 与智能体框架集成。
当应用需要非常长的上下文、多模态推理以及生产就绪的工具编排时,开发者应选择 Qwen3.5‑Plus。
步骤 1:注册获取 API Key
登录 cometapi.com。如果您还不是我们的用户,请先注册。登录您的 CometAPI 控制台。获取接口的访问凭据 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-plus pro API 发送请求
选择“qwen3.5-plus”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 测试以便您使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账号中的实际 CometAPI 密钥。调用位置:Chat 格式。
将您的问题或请求插入 content 字段——这是模型将要响应的内容。处理 API 响应以获得生成的答案。
步骤 3:获取并验证结果
处理 API 响应以获得生成的答案。处理完成后,API 将返回任务状态与输出数据。