Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B is een tekstgeneratiemodel van Qwen, vrijgegeven door de provider op 2026-02-25. Het valt in de categorie tekst en wordt door zijn provider beschreven als een native vision-language model gebouwd op een hybride architectuur die een lineair aandachtmechanisme combineert met een sparse mixture-of-experts-ontwerp, waarvan de provider stelt dat het een hogere inferentie-efficiëntie bereikt. De naam weerspiegelt die architectuur: 122B totale parameters met 10B actief, dus je roept een groot model aan dat per token slechts een deel van zichzelf activeert.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen en video als invoer en retourneert alleen tekst. Het contextvenster is 262.144 tokens en de maximale uitvoer is 65.536 tokens. Omdat de invoermodaliteiten afbeeldingen en video naast tekst omvatten, verwerkt hetzelfde endpoint gewone prompts, het begrijpen van documenten of screenshots, en op video gebaseerde vragen zonder over te schakelen naar een apart vision-model. Redeneeruitvoer maakt ook deel uit van het geheel: de ondersteunde parameters omvatten reasoning en include_reasoning, zodat je de redeneerinhoud van het model kunt opvragen of tonen waar je applicatie dat nodig heeft.

Die mogelijkheden wijzen op een tamelijk breed scala aan praktische toepassingen. Lange context plus visuele invoer is geschikt voor analyse van codebases en repositories waarbij je grote hoeveelheden broncode plakt en om uitleg of wijzigingen vraagt, en het is geschikt voor langdurige documentworkflows zoals contractbeoordeling, onderzoekssynthese of rapportgeneratie over vele pagina's. Video- en afbeeldingsinvoer openen mediaworkflows: het beschrijven van beeldmateriaal, het extraheren van gestructureerde gegevens uit frames of screenshots, en het beantwoorden van vragen op basis van visueel materiaal. Tool calling en gestructureerde uitvoer maken het bruikbaar als de redeneerkern van een agent of een pipeline die machineleesbare resultaten moet retourneren in plaats van vrije tekst.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "qwen/qwen3.5-122b-a10b". De ondersteunde aanvraagparameters zijn 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 en top_p. In de praktijk dekt dat samplingcontrole (temperature, top_p, top_k, min_p, de strafparameters, seed), uitvoercontrole (max_tokens, stop, response_format, structured_outputs), toolgebruik (tools, tool_choice), redeneercontrole (reasoning, include_reasoning) en inspectie van tokenwaarschijnlijkheden (logprobs, top_logprobs, logit_bias).

Twee praktische beperkingen zijn het onthouden waard wanneer je beslist. De uitvoer is beperkt tot 65.536 tokens, ook al is het contextvenster 262.144 tokens, dus taken die een zeer lang enkel antwoord vereisen, kunnen het werk mogelijk over meerdere aanroepen moeten splitsen. En het model retourneert alleen tekst, dus als je pipeline gegenereerde afbeeldingen, audio of embeddings nodig heeft, is dit model niet het juiste onderdeel voor die stap.