Qwen: Qwen3.5-Flash

Qwen3.5-Flash to model generowania tekstu od Qwen, udostępniony pod identyfikatorem modelu qwen/qwen3.5-flash-02-23. Należy do natywnej rodziny Flash językowo-wizualnej Qwen3.5, którą Qwen opisuje jako zbudowaną na hybrydowej architekturze łączącej mechanizm liniowej uwagi z rzadkim modelem mieszaniny ekspertów, ukierunkowanej na wyższą wydajność wnioskowania. Znajduje się w kategorii tekstowej na api14, a data udostępnienia przez dostawcę to 2026-02-25.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i wideo, a jako dane wyjściowe produkuje tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 000 000 tokenów, a maksymalne dane wyjściowe to 65 536 tokenów. Ponieważ strona wejściowa jest multimodalna, można wysyłać polecenia łączące instrukcje pisane z materiałem wizualnym, w tym zdjęciami i wideo, i otrzymywać jedną odpowiedź tekstową. Duże okno kontekstowe oznacza, że długie dokumenty, rozbudowane transkrypcje lub obszerne polecenia bogate w media można obsłużyć w jednym żądaniu, zamiast dzielić je na wiele wywołań.

Te możliwości wskazują na dość szeroki zestaw praktycznych zastosowań. Praca z tekstem w długim kontekście, taka jak streszczanie dużych dokumentów, odpowiadanie na pytania dotyczące obszernych materiałów źródłowych czy wyodrębnianie danych strukturalnych z raportów, naturalnie mieści się w oknie miliona tokenów. Wejścia wizualne i wideo rozszerzają to na zadania takie jak opisywanie obrazów lub wnioskowanie o nich, przeglądanie nagrań, wyciąganie informacji ze zrzutów ekranu lub łączenie dowodów wizualnych z instrukcjami pisanymi w jednym poleceniu. Obsługa wnioskowania i danych wyjściowych strukturalnych sprawia również, że model nadaje się do przepływów pracy, w których musi przeanalizować problem przed zwróceniem odpowiedzi, lub w których odpowiedź musi być zgodna ze schematem, który potrafi przetworzyć Twój kod.

Model wywołujesz przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "qwen/qwen3.5-flash-02-23". Obsługiwane parametry żądania to frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k oraz top_p. Wywoływanie narzędzi jest dostępne przez tools i tool_choice, odpowiedzi strukturalne przez response_format i structured_outputs, a zachowanie wnioskowania można kontrolować za pomocą reasoning i include_reasoning. Próbkowanie można dostroić za pomocą temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty i seed, natomiast max_tokens i stop kontrolują długość oraz zakończenie danych wyjściowych.

Pamiętaj o limicie 65 536 tokenów danych wyjściowych podczas planowania odpowiedzi: żądanie może przenosić bardzo duże dane wejściowe, ale generowana odpowiedź jest ograniczona. Jeśli Twoje zadanie zależy od modalności wyjściowych innych niż tekst, ten model ich nie zapewnia, ponieważ tekst jest jego jedynym typem danych wyjściowych. W tych granicach jest to rozsądny wybór dla obciążeń tekstowych z wejściem multimodalnym, długim kontekstem i użyciem narzędzi.