Qwen: Qwen3.5-Flash

Qwen3.5-Flash est un modèle de génération de texte de Qwen, publié sous l'identifiant de modèle qwen/qwen3.5-flash-02-23. Il appartient à la famille Flash native vision-langage Qwen3.5, que Qwen décrit comme étant construite sur une architecture hybride combinant un mécanisme d'attention linéaire avec un modèle sparse mixture-of-experts, visant une efficacité d'inférence plus élevée. Il se situe dans la catégorie texte sur api14, et la date de publication du fournisseur est le 2026-02-25.

Le modèle accepte le texte, les images et la vidéo en entrée, et il produit du texte en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 1 000 000 de tokens, et la sortie maximale est de 65 536 tokens. Comme le côté entrée est multimodal, vous pouvez envoyer des prompts qui mélangent des instructions écrites avec du matériel visuel, y compris des images fixes et de la vidéo, et recevoir une seule réponse textuelle. La grande fenêtre de contexte signifie que de longs documents, des transcriptions étendues ou des prompts volumineux riches en médias peuvent être traités en une seule requête plutôt que d'être répartis sur de nombreux appels.

Ces capacités ouvrent sur un ensemble assez large d'usages pratiques. Le travail textuel à long contexte, comme résumer de grands documents, répondre à des questions sur du matériel source volumineux ou extraire des données structurées de rapports, s'inscrit naturellement dans la fenêtre d'un million de tokens. Les entrées vision et vidéo étendent cela à des tâches comme décrire ou raisonner sur des images, analyser des séquences vidéo, extraire des informations de captures d'écran, ou combiner des preuves visuelles avec des instructions écrites dans un seul prompt. La prise en charge du raisonnement et de la sortie structurée le rend également adapté aux flux de travail où le modèle doit travailler sur un problème avant de renvoyer une réponse, ou où la réponse doit respecter un schéma que votre code peut analyser.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "qwen/qwen3.5-flash-02-23". Les paramètres de requête pris en charge sont frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k et top_p. L'appel d'outils est disponible via tools et tool_choice, les réponses structurées via response_format et structured_outputs, et le comportement de raisonnement peut être contrôlé avec reasoning et include_reasoning. L'échantillonnage peut être ajusté avec temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty et seed, tandis que max_tokens et stop contrôlent la longueur et la terminaison de la sortie.

Gardez à l'esprit le plafond de sortie de 65 536 tokens lorsque vous planifiez des réponses : une requête peut porter une très grande entrée, mais la réponse générée est bornée. Si votre tâche dépend de modalités de sortie autres que le texte, ce modèle ne les fournit pas, puisque le texte est son seul type de sortie. Dans ces limites, c'est un choix raisonnable pour les charges de travail textuelles à entrée multimodale, à long contexte et utilisant des outils.