Qwen3.5-397B-A17B 的技術規格
| 項目 | Qwen3.5-397B-A17B（open-weight post-trained） |
|---|---|
| 模型家族 | Qwen3.5（Tongyi Qwen 系列，Alibaba） |
| 架構 | 混合 Mixture-of-Experts（MoE）+ Gated DeltaNet；早期融合多模態訓練 |
| 總參數量 | ~397 billion（總計） |
| 啟用參數（A17B） | ~17 billion 每個 token 啟用（稀疏路由） |
| 輸入類型 | 文字、影像、影片（多模態早期融合） |
| 輸出類型 | 文字（聊天、程式碼、RAG 輸出）、影像轉文字、多模態回應 |
| 原生上下文視窗 | 262,144 tokens（原生 ISL） |
| 可擴展上下文 | 最高至 ~1,010,000 tokens，透過 YaRN/ RoPE 擴展（依平台而定） |
| 最大輸出 tokens | 取決於框架/服務（指南示例顯示 81,920–131,072） |
| 語言 | 200+ 種語言與方言 |
| 發布日期 | February 16, 2026（開放權重發布） |
| 授權條款 | Apache‑2.0（在 Hugging Face / ModelScope 上提供開放權重） |
什麼是 Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B 是 Alibaba 的 Qwen3.5 家族中首個開放權重發布：一個大型、多模態的 Mixture‑of‑Experts 基礎模型，採用早期融合的視覺‑語言訓練目標，並針對 agentic 工作流程進行了優化。該模型在使用稀疏路由（“A17B” 後綴）的同時，釋放 397B 參數架構的完整容量，使每個 token 僅有 ~17B 參數處於活躍狀態——在知識容量與推理效率之間取得平衡。
本次發布面向需要開放、可部署且多模態的基礎模型的研究人員與工程團隊，該模型能夠進行長上下文推理、視覺理解，以及檢索增強/agentic 應用。
Qwen3.5-397B-A17B 的主要特性
- 稀疏 MoE 與啟用參數效率： 具有大型全域容量（397B），每個 token 的活躍參數量可比擬 17B 稠密模型，在保留知識多樣性的同時降低每個 token 的 FLOPS。
- 原生多模態（早期融合）： 透過統一的分詞與編碼器策略進行訓練，可處理文字、影像與影片，支持跨模態推理。
- 超長上下文支援： 原生輸入序列長度為 262K tokens，並提供使用 RoPE/YARN 擴展至 ~1M+ tokens 的文檔路徑，適用於檢索與長文檔管線。
- 思考模式與代理工具： 支援內部推理軌跡與 agentic 執行模式；示例包括啟用工具調用與整合程式碼解譯器。
- 開放權重與廣泛相容性： 在 Hugging Face 與 ModelScope 上以 Apache‑2.0 授權發布，並提供 Transformers、vLLM、SGLang 與社群框架的一方整合指南。
- 企業友好的語言覆蓋： 涵蓋 200+ 語言的廣泛多語訓練，並提供可規模化部署的說明與方案。
Qwen3.5-397B-A17B 對比部分模型
| 模型 | 上下文視窗（原生） | 優勢 | 典型取捨 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K（原生） | 多模態 MoE、開放權重、397B 容量且 17B 活躍 | 模型工件龐大，需分散式託管以獲得完整效能 |
| GPT-5.2（代表性封閉） | ~400K（據報某些變體） | 高單模型稠密推理準確度 | 權重封閉，規模化推理成本更高 |
| LLaMA‑style 稠密 70B | ~128K（因實作而異） | 推理棧更簡單、稠密執行時顯存需求較低 | 相對於 MoE 的全域知識，參數容量較小 |
已知限制與運維考量
- 記憶體佔用： 即使採用稀疏 MoE，仍需儲存大型權重檔；相較於 17B 稠密模型克隆，託管需求在儲存與裝置記憶體上更高。
- 工程複雜度： 要達到最佳吞吐，需謹慎設計張量/管線並行，並使用 vLLM 或 SGLang 等框架；天真地在單張 GPU 上託管並不實際。
- Token 經濟： 雖然每個 token 的計算量降低，但超長上下文仍會增加 I/O、KV 快取大小，以及託管供應商的計費。
- 安全與護欄： 開放權重提高靈活性，但也將安全過濾、監控與部署護欄的責任轉移給運營方。
代表性使用場景
- 研究與模型分析： 開放權重有助於可重現研究與社群驅動的評估。
- 在地多模態服務： 企業可在本地部署並運行視覺+文字工作負載以滿足資料駐留需求。
- RAG 與長文檔管線： 原生長上下文支援有助於對大型文庫進行單次通過的推理。
- 程式碼智慧與代理工具： 分析大型代碼庫、生成補丁，並在受控環境中運行 agentic 工具調用迴圈。
- 多語言應用： 高覆蓋的語言能力支援全球化產品。
如何存取與整合 Qwen3.5-397B-A17B
Step 1: Sign Up for API Key
登入 cometapi.com。若您尚非用戶，請先註冊。登入您的 CometAPI console。取得介面存取憑證 API key。在個人中心的 API token 處點擊“Add Token”，獲取 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。
Step 2: Send Requests to Qwen3.5-397B-A17B API
選擇 “Qwen3.5-397B-A17B” 端點發送 API 請求並設定請求體。請求方法與請求體可從我們的網站 API 文檔獲取。我們的網站也提供 Apifox 測試以便您使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI key。 調用位置：Chat 格式。
將您的問題或請求填入 content 欄位——模型將對此作出回應。處理 API 回應以獲取生成的答案。
Step 3: Retrieve and Verify Results
處理 API 回應以獲取生成的答案。處理完成後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。