Qwen: Qwen3.5 397B A17B

Qwen3.5 397B A17B est un modèle de génération de texte de Qwen, publié par le fournisseur le 2026-02-16. Il appartient à la série Qwen3.5 et est décrit comme un modèle vision-langage natif construit sur une architecture hybride qui combine un mécanisme d'attention linéaire avec un modèle sparse mixture-of-experts, ce qui, selon le fournisseur, permet d'obtenir une efficacité d'inférence plus élevée. L'identifiant du modèle sur api14 est qwen/qwen3.5-397b-a17b, et sa catégorie principale est texte.

Le modèle accepte le texte, l'image et la vidéo en entrée et produit du texte en sortie. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 262144 tokens et d'une sortie maximale de 235929 tokens, donc les entrées longues et les générations longues sont toutes deux dans son périmètre. Comme il traite les images et la vidéo en plus du texte, il peut travailler directement sur des prompts multimodaux plutôt que de dépendre d'un pipeline séparé pour convertir le contenu visuel en texte au préalable. Le raisonnement est également exposé en tant que paramètre, ce qui vous permet de contrôler si le contenu de raisonnement est inclus dans la réponse.

Ces capacités ouvrent la voie à quelques usages pratiques. La revue de documents et de médias longs est un cas naturel : vous pouvez transmettre un grand volume de texte accompagné de captures d'écran, de schémas ou d'images vidéo et demander un résumé écrit ou une analyse. Les tâches de compréhension de vidéos et d'images, comme décrire une séquence, répondre à des questions sur un clip ou extraire des détails structurés à partir de contenu visuel, découlent des modalités d'entrée. Les travaux de génération de texte qui bénéficient d'un grand contexte, comme la revue de code multi-fichiers, l'analyse de transcriptions ou la rédaction de rapports, sont également pris en charge. L'appel d'outils et les sorties structurées le rendent utilisable dans des flux de travail de type agent où le modèle doit renvoyer des résultats lisibles par machine ou invoquer des fonctions.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle qwen/qwen3.5-397b-a17b. Les paramètres de requête pris en charge sont 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 et top_p. Cet ensemble couvre les contrôles d'échantillonnage, les pénalités, l'initialisation déterministe, les séquences d'arrêt, la communication des probabilités logarithmiques, la sortie de raisonnement et l'utilisation d'outils, donc la plupart des formes de requête standard de style OpenAI sont reprises sans modification.

Gardez le plafond de sortie à l'esprit : max_tokens peut aller jusqu'à 235929, et la fenêtre de contexte est de 262144 tokens, donc des prompts très volumineux laissent moins de place pour la génération. Le modèle produit uniquement du texte, donc si vous avez besoin d'une sortie image ou audio, un autre modèle est nécessaire. Si votre tâche est purement textuelle et n'a pas besoin des entrées vision ou vidéo, un modèle plus petit et uniquement textuel peut être plus simple et plus rapide à utiliser.