Qwen: Qwen3.5-9B

Qwen: Qwen3.5-9B ist ein multimodales Grundlagenmodell aus der Qwen3.5-Familie, entwickelt von Qwen. Es ist als effiziente Architektur mit 9B Parametern aufgebaut, die Reasoning, Coding und visuelles Verständnis in einem einzigen Modell vereint, basierend auf einem einheitlichen Vision-Language-Design. Auf api14 ist es in der Kategorie Text eingeordnet, und das Veröffentlichungsdatum des Anbieters ist der 10. März 2026.

Das Modell akzeptiert Text-, Bild- und Videoeingaben und erzeugt Textausgaben. Sein Kontextfenster umfasst 262.144 Token, mit einer maximalen Ausgabe von 32.768 Token. Diese Kombination aus großem Kontext und gemischten Eingabemodalitäten bedeutet, dass es über lange Dokumente arbeiten kann, während es seine Antworten zugleich in visuellem Material verankert, etwa in Screenshots, Diagrammen oder Videoframes, statt allein in Text.

Praktische Einsatzmöglichkeiten ergeben sich aus diesen Fähigkeiten. Langkontext-Reasoning über große Textkorpora passt naturally dazu, ebenso Code-Unterstützung, da das Modell für Coding-Aufgaben ausgelegt ist. Weil es neben Text auch Bilder und Videos akzeptiert, kann es zudem Aufgaben unterstützen wie das Beschreiben oder Beantworten von Fragen zu visuellen Inhalten, das Extrahieren von Informationen aus Screenshots oder das Reasoning über Material, das Prosa und Bilder mischt. Die Ausgabeobergrenze von 32.768 Token erlaubt umfangreiche generierte Antworten, nicht nur kurze Erwiderungen.

Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "qwen/qwen3.5-9b" auf. Die unterstützten Anforderungsparameter sind frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs und top_p. Tool Calling und strukturierte Ausgaben sind über die Parameter tools, tool_choice und structured_outputs verfügbar, und das Reasoning-Verhalten kann mit reasoning und include_reasoning beeinflusst werden.

Wenn Ihre Arbeitslast ausschließlich Text umfasst und keine Bild- oder Videoeingabe benötigt, könnte ein reines Textmodell einfacher passen, obwohl Qwen3.5-9B auch Text verarbeitet. Wenn Sie andere Ausgabemodalitäten als Text benötigen, bietet dieses Modell sie nicht, da Text seine einzige Ausgabemodalität ist.