Qwen: Qwen3.5-Flash

Qwen3.5-Flash is een tekstgeneratiemodel van Qwen, uitgebracht onder model-id qwen/qwen3.5-flash-02-23. Het behoort tot de Qwen3.5 native vision-language Flash-familie, die Qwen beschrijft als gebouwd op een hybride architectuur die een lineair aandachtmechanisme combineert met een sparse mixture-of-experts-model, gericht op hogere inferentie-efficiëntie. Het staat in de tekstcategorie op api14, en de releasedatum van de provider is 2026-02-25.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen en video als invoer, en produceert tekst als uitvoer. Het contextvenster is 1.000.000 tokens, en de maximale uitvoer is 65.536 tokens. Omdat de invoerkant multimodaal is, kun je prompts sturen die geschreven instructies mengen met visueel materiaal, waaronder stilstaande beelden en video, en één tekstantwoord ontvangen. Het grote contextvenster betekent dat lange documenten, uitgebreide transcripties of lange media-zware prompts in één verzoek kunnen worden verwerkt in plaats van te worden opgesplitst over vele aanroepen.

Die mogelijkheden wijzen op een vrij breed scala aan praktische toepassingen. Lang-context tekstwerk zoals het samenvatten van grote documenten, het beantwoorden van vragen over omvangrijk bronmateriaal of het extraheren van gestructureerde gegevens uit rapporten past van nature binnen het venster van een miljoen tokens. De vision- en video-invoer breidt dit uit naar taken zoals het beschrijven van of redeneren over afbeeldingen, het beoordelen van beeldmateriaal, het halen van informatie uit screenshots, of het combineren van visueel bewijs met geschreven instructies in één prompt. De ondersteuning voor redeneren en gestructureerde uitvoer maakt het ook geschikt voor workflows waarin het model een probleem moet doorwerken voordat het een antwoord teruggeeft, of waarin het antwoord moet voldoen aan een schema dat je code kan parsen.

Je roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met de model-id "qwen/qwen3.5-flash-02-23". De ondersteunde verzoekparameters zijn frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k en top_p. Tool calling is beschikbaar via tools en tool_choice, gestructureerde antwoorden via response_format en structured_outputs, en het redeneergedrag kan worden beheerd met reasoning en include_reasoning. Sampling kan worden afgestemd met temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty en seed, terwijl max_tokens en stop de lengte en beëindiging van de uitvoer bepalen.

Houd de uitvoerlimiet van 65.536 tokens in gedachten bij het plannen van antwoorden: een verzoek kan een zeer grote invoer bevatten, maar het gegenereerde antwoord is begrensd. Als je taak afhangt van andere uitvoermodaliteiten dan tekst, biedt dit model die niet, aangezien tekst het enige uitvoertype is. Binnen die grenzen is het een redelijke keuze voor multimodale invoer, lang-context en tool-gebruikende tekstworkloads.