Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 è un modello linguistico multimodale su larga scala di Qwen (Alibaba). Appartiene alla linea Qwen3.5 Plus, e l'id del modello porta la data di snapshot 2026-04-20, che identifica questa specifica versione del modello su api14. È un modello di generazione di testo nel suo nucleo, ma è costruito per accettare più che testo, il che lo colloca nel livello multimodale della famiglia Qwen anziché nel livello solo testo.

Il modello accetta testo, immagini e video come input e produce testo come output. La sua finestra di contesto è di 1.000.000 di token, abbastanza ampia da contenere documenti molto lunghi, trascrizioni lunghe o conversazioni multi-turno estese senza tagli. L'output massimo è di 65.536 token, quindi una singola risposta può essere sostanziosa, anche se è molto più piccola della finestra di input. I parametri di richiesta supportati includono temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning e include_reasoning. La presenza di tools e tool_choice significa che il modello può essere usato in configurazioni di function-calling, e structured_outputs e response_format permettono di vincolare la forma del testo restituito.

Queste capacità indicano alcuni usi pratici. Poiché legge immagini e video oltre al testo, si adatta a compiti come descrivere o riassumere contenuti video, rispondere a domande su fotogrammi o screenshot ed estrarre testo o dati strutturati da materiale visivo. Il contesto di 1M token si adatta all'analisi di documenti lunghi, alla revisione di basi di codice e a conversazioni che accumulano molta cronologia. Il tool calling lo rende un candidato per flussi di lavoro in stile agente in cui il modello decide quando chiamare una funzione esterna, e gli output strutturati aiutano quando il risultato deve essere analizzato da un altro programma.

Lo si chiama tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "qwen/qwen3.5-plus-20260420". Poiché l'endpoint segue la forma delle chat completions di OpenAI, si inviano messaggi con ruoli e contenuto, e si possono passare nel corpo della richiesta tutti i parametri supportati elencati sopra. I campi relativi al reasoning (reasoning e include_reasoning) sono disponibili se si vuole che il reasoning del modello sia esposto o controllato, e i controlli di campionamento come temperature, top_p e top_k permettono di regolare la variabilità dell'output. Impostare max_tokens entro il limite di output di 65.536, e usare stop, seed o response_format dove serve un comportamento deterministico o vincolato.

Un limite da notare è che l'output è solo testo, quindi se servono immagini, audio o video generati, questo modello non è adatto. Il tetto di output di 65.536 token significa anche che le generazioni molto lunghe devono essere suddivise tra più chiamate. Per compiti puramente testuali con contesto modesto, un modello più piccolo solo testo può essere più economico e veloce, ma quando l'input include immagini o video, o il contesto arriva a centinaia di migliaia di token, la combinazione di modalità e dimensione della finestra di questo modello è il motivo per sceglierlo.