Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20

Qwen : Qwen3.5 Plus 2026-04-20 est un modèle de langage multimodal à grande échelle de Qwen (Alibaba). Il appartient à la gamme Qwen3.5 Plus, et l'identifiant du modèle porte la date d'instantané 2026-04-20, qui identifie cette version spécifique du modèle sur api14. C'est un modèle de génération de texte à la base, mais il est conçu pour accepter plus que du texte, ce qui le place dans le niveau multimodal de la famille Qwen plutôt que dans le niveau texte uniquement.

Le modèle accepte le texte, l'image et la vidéo en entrée et produit du texte en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 1 000 000 de tokens, ce qui est suffisamment grand pour contenir de très longs documents, de longues transcriptions ou des conversations multi-tours étendues sans troncature. La sortie maximale est de 65 536 tokens, donc une seule réponse peut être substantielle, bien qu'elle soit bien plus petite que la fenêtre d'entrée. Les paramètres de requête pris en charge incluent temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning et include_reasoning. La présence de tools et tool_choice signifie que le modèle peut être utilisé dans des configurations d'appel de fonctions, et structured_outputs et response_format vous permettent de contraindre la forme du texte renvoyé.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. Parce qu'il lit les images et la vidéo ainsi que le texte, il convient à des tâches telles que décrire ou résumer du contenu vidéo, répondre à des questions sur des images ou des captures d'écran, et extraire du texte ou des données structurées à partir de matériel visuel. Le contexte de 1M de tokens convient à l'analyse de longs documents, à la revue de bases de code et aux conversations qui accumulent beaucoup d'historique. L'appel d'outils en fait un candidat pour les flux de travail de type agent où le modèle décide quand appeler une fonction externe, et les sorties structurées aident lorsque le résultat doit être analysé par un autre programme.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "qwen/qwen3.5-plus-20260420". Comme le point de terminaison suit la forme des complétions de chat d'OpenAI, vous envoyez des messages avec des rôles et du contenu, et vous pouvez transmettre n'importe lequel des paramètres pris en charge listés ci-dessus dans le corps de la requête. Les champs liés au raisonnement (reasoning et include_reasoning) sont disponibles si vous souhaitez que le raisonnement du modèle soit exposé ou contrôlé, et les contrôles d'échantillonnage tels que temperature, top_p et top_k vous permettent d'ajuster la variabilité de la sortie. Définissez max_tokens dans le plafond de sortie de 65 536, et utilisez stop, seed ou response_format lorsque vous avez besoin d'un comportement déterministe ou contraint.

Une limite à noter est que la sortie est uniquement du texte, donc si vous avez besoin d'images, d'audio ou de vidéo générés, ce modèle n'est pas le bon choix. Le plafond de sortie de 65 536 tokens signifie également que les générations très longues doivent être réparties sur plusieurs appels. Pour des tâches purement textuelles avec un contexte modeste, un modèle plus petit uniquement textuel peut être moins cher et plus rapide, mais lorsque l'entrée inclut des images ou de la vidéo, ou que le contexte atteint des centaines de milliers de tokens, la combinaison de modalités et de taille de fenêtre de ce modèle est la raison de le choisir.