Qwen: Qwen3.5-9B

Qwen: Qwen3.5-9B to multimodalny model podstawowy z rodziny Qwen3.5, opracowany przez Qwen. Został zbudowany jako wydajna architektura o 9 miliardach parametrów, która łączy rozumowanie, kodowanie i rozumienie wizualne w jednym modelu, wykorzystując ujednoliconą konstrukcję językowo-wizualną. Znajduje się w kategorii tekstowej na api14, a data premiery u dostawcy to 10 marca 2026.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu i wideo, a generuje dane wyjściowe w postaci tekstu. Jego okno kontekstowe wynosi 262 144 tokeny, a maksymalna długość danych wyjściowych to 32 768 tokenów. To połączenie dużego kontekstu i mieszanych modalności wejściowych oznacza, że może pracować nad długimi dokumentami, a jednocześnie opierać swoje odpowiedzi na materiale wizualnym, takim jak zrzuty ekranu, diagramy czy klatki wideo, a nie tylko na tekście.

Praktyczne zastosowania wynikają z tych możliwości. Rozumowanie nad dużymi korpusami tekstowymi w długim kontekście jest naturalnym zastosowaniem, podobnie jak pomoc w kodowaniu, ponieważ model został zaprojektowany do zadań programistycznych. Ponieważ przyjmuje obrazy i wideo obok tekstu, może również obsługiwać zadania takie jak opisywanie treści wizualnych lub odpowiadanie na pytania o nie, wyodrębnianie informacji ze zrzutów ekranu czy rozumowanie nad materiałem łączącym prozę i obrazy. Limit danych wyjściowych wynoszący 32 768 tokenów pozwala na obszerne generowane odpowiedzi, a nie tylko krótkie repliki.

Model wywołujesz przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "qwen/qwen3.5-9b". 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 oraz top_p. Wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane dane wyjściowe są dostępne przez parametry tools, tool_choice i structured_outputs, a na zachowanie związane z rozumowaniem można wpływać za pomocą reasoning i include_reasoning.

Jeśli Twoje obciążenie jest wyłącznie tekstowe i nie wymaga danych wejściowych w postaci obrazu lub wideo, prostszym rozwiązaniem może być model tylko tekstowy, choć Qwen3.5-9B również radzi sobie z tekstem. Jeśli potrzebujesz modalności wyjściowych innych niż tekst, ten model ich nie zapewnia, ponieważ tekst jest jego jedyną modalnością wyjściową.