Qwen: Qwen3.5-27B

Qwen3.5-27B è un modello di generazione di testo di Qwen, elencato su api14 come qwen/qwen3.5-27b. Appartiene alla famiglia Qwen3.5 e, secondo la descrizione fornita dal provider stesso, è un modello Dense nativo vision-language costruito con un meccanismo di attenzione lineare, che secondo il provider garantisce tempi di risposta rapidi bilanciando velocità di inferenza e prestazioni. Il provider afferma che le sue capacità complessive sono comparabili a quelle dei modelli più grandi della famiglia. È un modello generico e non specifico per un compito, quindi si adatta ai consueti carichi di lavoro di testo e ragionamento che gli sviluppatori affidano a un endpoint ospitato di chat completion.

Il modello accetta testo, immagini e video come input e produce testo come output. La sua finestra di contesto è di 262144 token, sufficientemente ampia da contenere documenti molto lunghi, conversazioni lunghe o una combinazione di testo e contenuti multimediali in una singola richiesta, e la sua lunghezza massima di output è di 81920 token. La capacità di leggere immagini e video insieme al testo significa che lo stesso endpoint gestisce sia compiti di linguaggio naturale sia compiti in cui l'input include materiale visivo, senza bisogno di un modello separato per ciascuno.

Queste capacità indicano alcuni schemi pratici. I lavori con contesto lungo, come riassumere o interrogare grandi documenti, basi di codice o trascrizioni, sono un caso d'uso naturale, soprattutto quando il materiale è troppo lungo per una finestra più piccola. Poiché l'input può includere immagini e video, il modello può essere utilizzato per la didascalia, la risposta a domande visive, l'estrazione di dati strutturati da screenshot o fotogrammi e la descrizione di ciò che accade in una clip. L'enfasi del provider sull'attenzione lineare e sulle risposte rapide suggerisce che sia ragionevole anche per applicazioni interattive in cui la latenza è importante, come assistenti di chat e agenti di chiamata di strumenti.

Chiamarlo tramite api14 è la stessa cosa che chiamare qualsiasi modello di chat compatibile con OpenAI. Invia una richiesta all'endpoint chat completions con l'id del modello qwen/qwen3.5-27b. L'API supporta un ampio insieme di parametri di richiesta: temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning e include_reasoning. Così puoi controllare il campionamento, vincolare l'output a uno schema JSON, collegare strumenti per il function calling e richiedere o esporre il ragionamento del modello a seconda delle tue esigenze.

I limiti documentati sono la finestra di contesto di 262144 token e un output massimo di 81920 token; tutto ciò che supera questi valori deve essere suddiviso o troncato. Le modalità di input sono testo, immagine e video, e l'output è solo testo, quindi questo non è il modello per la generazione di immagini o audio. Se hai bisogno di un modello più economico o più piccolo per testo ad alto volume e bassa complessità, o di un modello con modalità di output oltre il testo, un'altra voce del catalogo potrebbe essere più adatta. Per contesti lunghi e input misti di testo e contenuti visivi su scala moderata, questo modello copre da solo una vasta gamma di casi.