Qwen: Qwen3.5 397B A17B

Qwen3.5 397B A17B to model generowania tekstu od Qwen, udostępniony przez dostawcę 2026-02-16. Należy do serii Qwen3.5 i jest opisywany jako natywny model językowo-wizyjny zbudowany na hybrydowej architekturze łączącej mechanizm uwagi liniowej z rzadkim modelem mieszaniny ekspertów, co według dostawcy zapewnia wyższą wydajność wnioskowania. Identyfikator modelu w api14 to qwen/qwen3.5-397b-a17b, a jego główna kategoria to tekst.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i wideo, a zwraca tekst. Ma okno kontekstu wynoszące 262144 tokeny i maksymalne wyjście 235929 tokenów, więc zarówno długie dane wejściowe, jak i długie generacje mieszczą się w zakresie. Ponieważ obsługuje obrazy i wideo obok tekstu, może pracować bezpośrednio na promptach multimodalnych, zamiast polegać na osobnym potoku konwertującym materiał wizualny najpierw na tekst. Rozumowanie jest również udostępnione jako parametr, więc można kontrolować, czy treść rozumowania jest zawarta w odpowiedzi.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Przegląd długich dokumentów i multimediów pasuje w naturalny sposób: można przekazać dużą ilość tekstu wraz ze zrzutami ekranu, diagramami lub klatkami wideo i poprosić o pisemne podsumowanie lub analizę. Zadania rozumienia wideo i obrazów, takie jak opisywanie materiału filmowego, odpowiadanie na pytania dotyczące klipu lub wyodrębnianie ustrukturyzowanych szczegółów z materiału wizualnego, wynikają z modalności wejściowych. Obsługiwana jest również praca nad generowaniem tekstu, która korzysta z dużego kontekstu, taka jak przegląd kodu z wielu plików, analiza transkrypcji lub tworzenie raportów. Wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane wyjścia czynią go użytecznym w przepływach pracy w stylu agentowym, w których model musi zwracać wyniki czytelne maszynowo lub wywoływać funkcje.

Model wywołuje się przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu qwen/qwen3.5-397b-a17b. Obsługiwane parametry żądania to 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 i top_p. Ten zestaw obejmuje kontrolę próbkowania, kary, deterministyczne ustawianie ziarna, sekwencje stop, raportowanie prawdopodobieństw logarytmicznych, wyjście rozumowania i użycie narzędzi, więc większość standardowych kształtów żądań w stylu OpenAI działa bez zmian.

Należy pamiętać o górnym limicie wyjścia: max_tokens może wynosić do 235929, a okno kontekstu to 262144 tokeny, więc bardzo duże prompty pozostawiają mniej miejsca na generowanie. Model zwraca wyłącznie tekst, więc jeśli potrzebne jest wyjście obrazowe lub audio, wymagany jest inny model. Jeśli zadanie jest czysto tekstowe i nie potrzebuje wejść wizyjnych ani wideo, mniejszy model tylko tekstowy może być prostszy i szybszy w użyciu.