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Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

qwen/qwen3.5-35b-a3b

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning262K25 फ़र॰ 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.5-35B-A3B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 69% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00224 है।

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B के बारे में

Qwen3.5-35B-A3B, Qwen की एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो Qwen3.5 Series का हिस्सा है। यह एक नेटिव विज़न-लैंग्वेज मॉडल है जो एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर पर बनाया गया है, जो लीनियर अटेंशन मेकैनिज़्म को एक स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स डिज़ाइन के साथ जोड़ता है, जिसे प्रोवाइडर उच्चतर इन्फरेंस दक्षता प्राप्त करने वाला बताता है। यह मॉडल प्रोवाइडर द्वारा 2026-02-25 को जारी किया गया था और api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है।

यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 32768 टोकन है। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ विज़न इनपुट भी संभालता है, यह ऐसी सामग्री के साथ काम कर सकता है जिसमें गद्य और दृश्य सामग्री मिश्रित हो, न कि केवल टेक्स्ट। रीज़निंग व्यवहार समर्थित पैरामीटर के माध्यम से उजागर किया जाता है, इसलिए आप नियंत्रित कर सकते हैं कि प्रतिक्रिया में रीज़निंग शामिल की जाए या नहीं।

एक बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो और इमेज तथा वीडियो इनपुट का संयोजन ऐसे उपयोग मामलों की ओर संकेत करता है जैसे ऐसे लंबे दस्तावेज़ों से जानकारी सारांशित करना या निकालना जिनमें आकृतियाँ शामिल हों, स्क्रीनशॉट या आरेखों के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना, और वीडियो सामग्री को टेक्स्ट विवरण या संरचित नोट्स में संसाधित करना। लंबा कॉन्टेक्स्ट उन कार्यों के लिए भी उपयुक्त है जहाँ आपको प्रॉम्प्ट में संदर्भ सामग्री का बड़ा भाग बनाए रखना होता है, जैसे बहु-दस्तावेज़ विश्लेषण या विस्तारित बातचीत जिसमें पहले का विवरण बनाए रखना आवश्यक हो। केवल टेक्स्ट वाले जनरेशन कार्य, जिनमें संरचित निष्कर्षण और टूल-संचालित वर्कफ़्लो शामिल हैं, इन्हीं क्षमताओं से प्राप्त होते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id "qwen/qwen3.5-35b-a3b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं 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 और top_p। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट tools, tool_choice, response_format और structured_outputs पैरामीटर के माध्यम से उपलब्ध हैं, और सैंपलिंग को temperature, top_p, top_k, min_p और पेनल्टी पैरामीटर के साथ ट्यून किया जा सकता है। लॉग प्रायिकता डेटा logprobs और top_logprobs के माध्यम से उपलब्ध है, और seed आपको प्रतिलिपि-योग्य सैंपलिंग का अनुरोध करने देता है।

यह मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है, इसलिए जिन कार्यों में इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेट करना आवश्यक होता है वे इसके दायरे से बाहर हैं। इसका अधिकतम आउटपुट 32768 टोकन एक ऐसी सीमा है जिसे ध्यान में रखना चाहिए जब किसी एकल प्रतिक्रिया को बहुत लंबा होना हो, भले ही इनपुट कॉन्टेक्स्ट बहुत बड़ा हो। यदि आपका वर्कलोड पूरी तरह टेक्स्ट आधारित है और विज़न इनपुट या लंबे कॉन्टेक्स्ट से लाभ नहीं उठाता, तो एक सरल टेक्स्ट मॉडल अधिक उपयुक्त हो सकता है।

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3.5-35b-a3b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 81,920
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.5-35B-A3B की कीमत इनपुट $0.49 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.5-35B-A3B की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.5-35B-A3B हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 81,920 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.5-35B-A3B क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.5-35B-A3B text, image, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3.5-35B-A3B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.5-35b-a3b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.5-35B-A3B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen: Qwen3.7 Plus (batch), Mancer: Weaver (alpha), OpenAI: GPT-5 Mini (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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