Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

O Qwen3.5-35B-A3B é um modelo de geração de texto da Qwen, parte da Série Qwen3.5. É um modelo nativo de visão-linguagem construído sobre uma arquitetura híbrida que combina mecanismos de atenção linear com um design de mistura de especialistas esparsa, que o fornecedor descreve como alcançando maior eficiência de inferência. O modelo foi lançado pelo fornecedor em 2026-02-25 e está listado na api14 sob a categoria de texto.

O modelo aceita entradas de texto, imagem e vídeo e retorna saída de texto. Sua janela de contexto é de 262144 tokens, e a saída máxima é de 32768 tokens. Como ele lida com entradas de visão juntamente com texto, pode trabalhar com material que mistura prosa e conteúdo visual, em vez de apenas texto. O comportamento de raciocínio é exposto através dos parâmetros suportados, para que você possa controlar se o raciocínio está incluído na resposta.

A combinação de uma janela de contexto grande e entrada de imagem mais vídeo aponta para casos de uso como resumir ou extrair informações de documentos longos que incluem figuras, responder a perguntas sobre capturas de tela ou diagramas, e processar conteúdo de vídeo em descrições de texto ou notas estruturadas. O contexto longo também é adequado para tarefas em que você precisa manter um grande volume de material de referência no prompt, como análise de múltiplos documentos ou conversas estendidas que devem reter detalhes anteriores. Tarefas de geração apenas de texto, incluindo extração estruturada e fluxos de trabalho orientados por ferramentas, decorrem das mesmas capacidades.

Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "qwen/qwen3.5-35b-a3b". Os parâmetros de requisição que ele suporta são 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 e top_p. A chamada de ferramentas e as saídas estruturadas estão disponíveis através dos parâmetros tools, tool_choice, response_format e structured_outputs, e a amostragem pode ser ajustada com temperature, top_p, top_k, min_p e os parâmetros de penalidade. Dados de probabilidade logarítmica estão disponíveis através de logprobs e top_logprobs, e seed permite solicitar amostragem reproduzível.

O modelo produz apenas texto, portanto tarefas que exigem gerar imagens, áudio ou vídeo estão fora do seu escopo. Sua saída máxima de 32768 tokens é uma restrição a ter em mente quando uma única resposta precisa ser muito longa, mesmo que o contexto de entrada seja muito maior. Se sua carga de trabalho for puramente de texto e não se beneficiar da entrada de visão ou do contexto longo, um modelo de texto mais simples pode ser mais adequado.