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Qwen: Qwen3.5-9B

qwen/qwen3.5-9b

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning262K10 मार्च 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.5-9B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 62% 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 $0.00103 है।

Qwen: Qwen3.5-9B के बारे में

Qwen: Qwen3.5-9B, Qwen द्वारा विकसित Qwen3.5 परिवार का एक मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल है। यह एक कुशल 9B-पैरामीटर आर्किटेक्चर के रूप में बनाया गया है जो एक एकीकृत विज़न-लैंग्वेज डिज़ाइन का उपयोग करते हुए एक ही मॉडल में रीज़निंग, कोडिंग और विज़ुअल समझ को जोड़ता है। यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी में आता है, और इसकी प्रदाता रिलीज़ तिथि 10 मार्च 2026 है।

मॉडल टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 32,768 टोकन के साथ। बड़े कॉन्टेक्स्ट और मिश्रित इनपुट मोडैलिटी का यह संयोजन意味着 यह लंबे दस्तावेज़ों पर काम कर सकता है और साथ ही अपने उत्तरों को केवल टेक्स्ट के बजाय विज़ुअल सामग्री, जैसे स्क्रीनशॉट, डायग्राम या वीडियो फ्रेम, में आधारित कर सकता है।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से निकलते हैं। बड़े टेक्स्ट कॉर्पस पर लंबे-कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग एक स्वाभाविक उपयुक्तता है, जैसा कि कोड सहायता भी है, क्योंकि मॉडल कोडिंग कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, यह विज़ुअल सामग्री का वर्णन करने या उसके बारे में प्रश्नों का उत्तर देने, स्क्रीनशॉट से जानकारी निकालने, या गद्य और imagery को मिलाने वाली सामग्री पर रीज़निंग करने जैसे कार्यों का भी समर्थन कर सकता है। 32,768-टोकन आउटपुट सीमा पर्याप्त उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की अनुमति देती है, न कि केवल छोटे उत्तरों की।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3.5-9b" 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, और structured_outputs पैरामीटर के माध्यम से उपलब्ध हैं, और reasoning व्यवहार को reasoning और include_reasoning के साथ प्रभावित किया जा सकता है।

यदि आपका वर्कलोड केवल टेक्स्ट है और इमेज या वीडियो इनपुट की आवश्यकता नहीं है, तो केवल-टेक्स्ट मॉडल अधिक सरल उपयुक्तता हो सकता है, हालांकि Qwen3.5-9B टेक्स्ट को भी संभालता है। यदि आपको टेक्स्ट के अलावा अन्य आउटपुट मोडैलिटी की आवश्यकता है, तो यह मॉडल उन्हें प्रदान नहीं करता, क्योंकि टेक्स्ट इसकी एकमात्र आउटपुट मोडैलिटी है।

Qwen: Qwen3.5-9B 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/qwen3.5-9b" 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/qwen3.5-9b",
  "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: 2,35,929
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.5-9B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.5-9B API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.5-9B की कीमत इनपुट $0.60 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.5-9B की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.5-9B हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.5-9B क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.5-9B 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: Qwen3.5-9B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.5-9b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.5-9B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash, Meta: Llama 3.3 70B Instruct, Google: Gemma 3 27B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3.5-9B कम्युनिटी

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