Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist ein Textgenerierungsmodell von Qwen, veröffentlicht unter der Modell-ID qwen/qwen3.5-plus-02-15. Es gehört zur Qwen3.5 Native Vision-Language Serie der Plus-Modelle, die Qwen als auf einer hybriden Architektur aufgebaut beschreibt, die lineare Attention-Mechanismen mit sparse Mixture-of-Experts-Modellen kombiniert, um eine höhere Inferenzeffizienz zu erreichen. Es ist ein multimodales Eingabemodell in der Textkategorie, akzeptiert also mehr als Text, während es als einzige Ausgabe Text erzeugt.

Auf der Eingabeseite akzeptiert das Modell Text, Bilder und Video, und es gibt Text zurück. Sein Kontextfenster beträgt 1.000.000 Tokens, was groß genug ist, um sehr lange Dokumente, lange Gespräche oder ausgedehnte Medien-Transkripte in einer einzigen Anfrage aufzunehmen. Die maximale Ausgabe beträgt 65.536 Tokens, Antworten können also lang sein, bleiben aber deutlich unter der Eingabekapazität begrenzt. Da Bilder und Video als Eingabe akzeptiert werden, kann das Modell direkt mit visuellem Material arbeiten, statt auf einen separaten Beschriftungsschritt angewiesen zu sein.

Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Einsatzmöglichkeiten hin. Langkontext-Textarbeit wie das Zusammenfassen großer Dokumentensätze, die Suche über einen großen Korpus oder die Aufrechterhaltung eines lang laufenden Assistentengesprächs passt zum Fenster von 1.000.000 Tokens. Gemischtmediale Aufgaben passen zu den Eingabemodalitäten: Beschreiben oder Extrahieren von Informationen aus Bildern, Überprüfen von Videoinhalten oder Beantworten von Fragen, die auf visuellem Material zusammen mit Text beruhen. Die Parameter für Tools und strukturierte Ausgabe machen es zudem zu einer vernünftigen Wahl für Pipelines, in denen das Modell Funktionen aufruft oder JSON-förmige Ergebnisse zurückgibt, und die Reasoning-Parameter eignen sich für Aufgaben, bei denen die Reasoning-Schritte des Modells offengelegt oder gesteuert werden sollen.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID qwen/qwen3.5-plus-02-15 auf. Die unterstützten Anfrageparameter sind frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs und top_p. In der Praxis bedeutet das, dass Sie die Stichprobenauswahl mit temperature, top_p und top_k abstimmen, Wiederholungen mit den Penalty-Parametern steuern, die Länge mit max_tokens begrenzen, Läufe mit seed reproduzierbar machen, die Ausgabe mit response_format und structured_outputs einschränken und Funktionsaufrufe mit tools und tool_choice einrichten können. Optionen für Logarithmus-Wahrscheinlichkeiten sind über logprobs und top_logprobs verfügbar, und das Reasoning-Verhalten kann über reasoning und include_reasoning angefordert oder eingesehen werden.

Die wichtigsten Grenzen, die Sie beachten sollten, sind die Ausgabeobergrenze von 65.536 Tokens und die Tatsache, dass das Modell nur Text ausgibt, es kann also keine Bilder oder Videos erzeugen. Wenn Ihre Aufgabe rein textbasiert ist und den Vision-Language-Eingabepfad nicht benötigt, könnte ein reines Textmodell einfacher passen, und wenn Sie generierte Medien statt Text benötigen, ist dieses Modell nicht die richtige Wahl.