Qwen: Qwen3.5-27B

Qwen3.5-27B est un modèle de génération de texte de Qwen, répertorié sur api14 sous qwen/qwen3.5-27b. Il appartient à la famille Qwen3.5 et, selon la description fournie par le fournisseur, est un modèle Dense vision-langage natif construit avec un mécanisme d'attention linéaire, ce qui, d'après le fournisseur, permet des temps de réponse rapides tout en équilibrant vitesse d'inférence et performance. Le fournisseur indique que ses capacités globales sont comparables à celles de modèles plus grands de la famille. C'est un modèle à usage général plutôt qu'un modèle spécialisé sur une tâche, il convient donc aux charges de travail habituelles de texte et de raisonnement que les développeurs confient à un endpoint de complétion de chat hébergé.

Le modèle accepte du texte, des images et de la vidéo en entrée, et produit du texte en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 262144 tokens, ce qui est suffisamment grand pour contenir des documents très longs, de longues conversations, ou un mélange de texte et de médias dans une seule requête, et sa longueur maximale de sortie est de 81920 tokens. Le fait de pouvoir lire des images et de la vidéo aux côtés du texte signifie que le même endpoint gère à la fois les tâches de langage pur et les tâches où l'entrée inclut du contenu visuel, sans avoir besoin d'un modèle distinct pour chacune.

Ces capacités renvoient à quelques schémas pratiques. Le travail sur contexte long, comme le résumé ou l'interrogation de grands documents, bases de code ou transcriptions, est un usage naturel, en particulier lorsque le matériel est bien trop long pour une fenêtre plus petite. Comme l'entrée peut inclure des images et de la vidéo, le modèle peut servir à la légendation, à la réponse à des questions visuelles, à l'extraction de données structurées à partir de captures d'écran ou d'images, et à la description de ce qui se passe dans un clip. L'accent mis par le fournisseur sur l'attention linéaire et les réponses rapides suggère qu'il est également raisonnable pour des applications interactives où la latence compte, comme les assistants de chat et les agents d'appel d'outils.

L'appeler via api14 revient à appeler n'importe quel modèle de chat compatible OpenAI. Envoyez une requête à l'endpoint de complétion de chat avec l'identifiant de modèle qwen/qwen3.5-27b. L'API prend en charge un large ensemble de paramètres de requête : temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning et include_reasoning. Vous pouvez donc contrôler l'échantillonnage, contraindre la sortie à un schéma JSON, attacher des outils pour l'appel de fonctions, et demander ou exposer le raisonnement du modèle selon vos besoins.

Les limites documentées sont la fenêtre de contexte de 262144 tokens et une sortie maximale de 81920 tokens ; tout ce qui dépasse doit être découpé ou tronqué. Les modalités d'entrée sont le texte, l'image et la vidéo, et la sortie est uniquement du texte, ce n'est donc pas le modèle pour la génération d'images ou d'audio. Si vous avez besoin d'un modèle moins cher ou plus petit pour du texte à fort volume et faible complexité, ou d'un modèle avec des modalités de sortie au-delà du texte, une autre entrée du catalogue conviendra mieux. Pour le contexte long et les entrées mixtes texte et visuelles à échelle modérée, celui-ci couvre beaucoup de terrain à lui seul.