Qwen: Qwen3.5-Flash

Qwen3.5-Flash는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, 모델 id qwen/qwen3.5-flash-02-23으로 공개되었습니다. 이는 Qwen3.5 네이티브 비전-언어 Flash 제품군에 속하며, Qwen은 이를 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처 기반으로 설명하고, 더 높은 추론 효율성을 목표로 한다고 밝혔습니다. api14에서 텍스트 카테고리에 위치하며, 제공자 공개일은 2026-02-25입니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받고 텍스트를 출력으로 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,000,000 토큰이고 최대 출력은 65,536 토큰입니다. 입력 측이 멀티모달이므로, 작성된 지시와 시각 자료(정지 이미지와 비디오 포함)를 섞은 프롬프트를 보내고 하나의 텍스트 응답을 받을 수 있습니다. 큰 컨텍스트 윈도우 덕분에 긴 문서, 확장된 대화 기록 또는 미디어가 많이 포함된 긴 프롬프트를 여러 번의 호출로 나누지 않고 한 번의 요청으로 처리할 수 있습니다.

이러한 기능은 상당히 넓은 실용적 용도를 시사합니다. 대용량 문서 요약, 긴 원문 자료에 대한 질의응답, 보고서에서 구조화된 데이터 추출 같은 장문 컨텍스트 텍스트 작업은 백만 토큰 윈도우 안에 자연스럽게 들어맞습니다. 비전 및 비디오 입력은 이를 확장하여 이미지 설명이나 추론, 영상 검토, 스크린샷에서 정보 추출, 또는 시각적 근거와 작성된 지시를 하나의 프롬프트에서 결합하는 작업까지 가능하게 합니다. 추론 및 구조화된 출력 지원 덕분에, 모델이 답을 반환하기 전에 문제를 풀어야 하는 워크플로나 응답이 코드에서 파싱할 수 있는 스키마를 따라야 하는 경우에도 적합합니다.

모델 id "qwen/qwen3.5-flash-02-23"을 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 이 모델을 호출합니다. 지원되는 요청 매개변수는 frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p입니다. 도구 호출은 tools와 tool_choice를 통해, 구조화된 응답은 response_format과 structured_outputs를 통해 사용할 수 있으며, 추론 동작은 reasoning과 include_reasoning으로 제어할 수 있습니다. 샘플링은 temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, seed로 조정할 수 있고, max_tokens와 stop은 출력의 길이와 종료를 제어합니다.

응답을 계획할 때 65,536 토큰 출력 상한을 염두에 두십시오. 요청은 매우 큰 입력을 담을 수 있지만, 생성되는 답변은 제한됩니다. 작업이 텍스트 이외의 출력 양식에 의존한다면, 텍스트가 유일한 출력 유형이므로 이 모델은 이를 제공하지 않습니다. 이러한 범위 안에서, 이 모델은 멀티모달 입력, 장문 컨텍스트, 도구 사용 텍스트 워크로드에 합리적인 선택입니다.