Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 is een tekstgeneratiemodel van Qwen, uitgebracht onder de model-id qwen/qwen3.5-plus-02-15. Het behoort tot de Qwen3.5 native vision-language serie van Plus-modellen, die Qwen beschrijft als gebouwd op een hybride architectuur die lineaire aandachtmechanismen combineert met sparse mixture-of-experts modellen om hogere inferentie-efficiëntie te bereiken. Het is een multimodaal inputmodel in de tekstcategorie, dus het accepteert meer dan tekst terwijl het tekst produceert als enige output.

Aan de inputzijde accepteert het model tekst, afbeeldingen en video, en het retourneert tekst. Het contextvenster is 1.000.000 tokens, wat groot genoeg is om zeer lange documenten, lange gesprekken of uitgebreide mediatranscripties in één verzoek te bevatten. De maximale output is 65.536 tokens, dus antwoorden kunnen lang zijn, maar ze zijn ruim onder de inputcapaciteit begrensd. Omdat afbeeldingen en video als input worden geaccepteerd, kan het model direct over visueel materiaal werken in plaats van te vertrouwen op een aparte captioning-stap.

Die mogelijkheden wijzen op een paar praktische toepassingen. Lang-context tekstwerk zoals het samenvatten van grote documentsets, zoeken in een groot corpus, of het onderhouden van een langlopend assistentgesprek past bij het venster van 1.000.000 tokens. Gemengde-mediataken passen bij de inputmodaliteiten: informatie beschrijven of extraheren uit afbeeldingen, video-inhoud beoordelen, of vragen beantwoorden op basis van visueel materiaal naast tekst. De tool- en structured output-parameters maken het ook een redelijke keuze voor pipelines waarin het model functies aanroept of JSON-vormige resultaten retourneert, en de reasoning-parameters passen bij taken waarbij je het redeneren van het model wilt blootleggen of beheersen.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met de model-id qwen/qwen3.5-plus-02-15. De ondersteunde verzoekparameters zijn frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs en top_p. In de praktijk betekent dat je sampling kunt afstemmen met temperature, top_p en top_k, herhaling kunt beheersen met de penalty-parameters, lengte kunt begrenzen met max_tokens, runs reproduceerbaar kunt maken met seed, output kunt beperken met response_format en structured_outputs, en functieaanroepen kunt koppelen met tools en tool_choice. Logwaarschijnlijkheidsopties zijn beschikbaar via logprobs en top_logprobs, en reasoning-gedrag kan worden aangevraagd of geïnspecteerd via reasoning en include_reasoning.

De belangrijkste beperkingen om in gedachten te houden zijn het outputplafond van 65.536 tokens en het feit dat het model alleen tekst uitvoert, dus het kan geen afbeeldingen of video genereren. Als je taak puur tekst is en het vision-language inputpad niet nodig heeft, kan een tekst-only model eenvoudiger passen, en als je gegenereerde media nodig hebt in plaats van tekst, is dit model niet de juiste keuze.