Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, 모델 id qwen/qwen3.5-plus-02-15로 공개되었습니다. 이 모델은 Qwen3.5 네이티브 비전-언어 시리즈의 Plus 모델에 속하며, Qwen은 이 시리즈가 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 기반으로 구축되어 더 높은 추론 효율을 달성한다고 설명합니다. 텍스트 카테고리의 멀티모달 입력 모델이므로 텍스트 이상의 입력을 받아들이면서 텍스트만을 출력으로 생성합니다.

입력 측면에서 이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오를 받아들이고 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,000,000 토큰으로, 단일 요청에 매우 긴 문서, 긴 대화 또는 확장된 미디어 전사본을 담을 수 있을 만큼 충분히 큽니다. 최대 출력은 65,536 토큰이므로 응답이 길 수 있지만 입력 용량보다 훨씬 낮은 수준으로 제한됩니다. 이미지와 비디오를 입력으로 받아들이기 때문에 별도의 캡셔닝 단계에 의존하지 않고 시각 자료를 직접 처리할 수 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 시사합니다. 대규모 문서 집합 요약, 큰 코퍼스 검색, 장시간 실행되는 어시스턴트 대화 유지와 같은 긴 컨텍스트 텍스트 작업은 1,000,000 토큰 윈도우에 적합합니다. 혼합 미디어 작업은 입력 모달리티에 적합합니다. 이미지 설명이나 정보 추출, 비디오 콘텐츠 검토, 텍스트와 함께 시각 자료에 근거한 질문 답변이 그 예입니다. 도구 및 구조화된 출력 파라미터는 모델이 함수를 호출하거나 JSON 형태의 결과를 반환하는 파이프라인에 합리적인 선택이 되게 하며, 추론 파라미터는 모델의 추론을 표면화하거나 제어하려는 작업에 적합합니다.

이 모델은 모델 id qwen/qwen3.5-plus-02-15를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. 실제로 이는 temperature, top_p, top_k로 샘플링을 조정하고, 페널티 파라미터로 반복을 제어하며, max_tokens로 길이를 제한하고, seed로 실행을 재현 가능하게 만들며, response_format과 structured_outputs로 출력을 제약하고, tools와 tool_choice로 함수 호출을 연결할 수 있음을 의미합니다. 로그 확률 옵션은 logprobs와 top_logprobs를 통해 사용할 수 있으며, 추론 동작은 reasoning과 include_reasoning을 통해 요청하거나 검사할 수 있습니다.

염두에 두어야 할 주요 한계는 65,536 토큰의 출력 상한과 모델이 텍스트만 출력하므로 이미지나 비디오를 생성할 수 없다는 점입니다. 작업이 순수하게 텍스트이고 비전-언어 입력 경로가 필요하지 않다면 텍스트 전용 모델이 더 단순한 선택일 수 있으며, 텍스트가 아닌 생성된 미디어가 필요하다면 이 모델은 적합한 선택이 아닙니다.