Qwen: Qwen3.5 397B A17B

Qwen3.5 397B A17B é um modelo de geração de texto da Qwen, lançado pelo provedor em 2026-02-16. Ele pertence à série Qwen3.5 e é descrito como um modelo nativo de visão-linguagem construído sobre uma arquitetura híbrida que combina um mecanismo de atenção linear com um modelo esparso de mistura de especialistas, o que, segundo o provedor, alcança maior eficiência de inferência. O id do modelo em api14 é qwen/qwen3.5-397b-a17b, e sua categoria principal é texto.

O modelo aceita texto, imagem e vídeo como entrada e produz texto como saída. Ele tem uma janela de contexto de 262144 tokens e uma saída máxima de 235929 tokens, portanto entradas longas e gerações longas estão ambas dentro do escopo. Como ele lida com imagens e vídeo junto com texto, pode trabalhar diretamente em prompts multimodais em vez de depender de um pipeline separado para converter material visual em texto primeiro. O raciocínio também é exposto como um parâmetro, então você pode controlar se o conteúdo de raciocínio é incluído na resposta.

Essas capacidades apontam para alguns usos práticos. Revisão de documentos longos e mídia é um encaixe natural: você pode passar um grande volume de texto junto com capturas de tela, diagramas ou quadros de vídeo e pedir um resumo escrito ou análise. Tarefas de compreensão de vídeo e imagem, como descrever filmagens, responder perguntas sobre um clipe ou extrair detalhes estruturados de material visual, decorrem das modalidades de entrada. Trabalho de geração de texto que se beneficia de um contexto grande, como revisão de código com múltiplos arquivos, análise de transcrições ou redação de relatórios, também é suportado. Chamada de ferramentas e saídas estruturadas tornam o modelo utilizável em fluxos de trabalho no estilo agente, onde o modelo deve retornar resultados legíveis por máquina ou invocar funções.

Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo qwen/qwen3.5-397b-a17b. Os parâmetros de requisição suportados 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. Esse conjunto cobre controles de amostragem, penalidades, seeding determinístico, sequências de parada, relatório de probabilidade de log, saída de raciocínio e uso de ferramentas, então a maioria das formas de requisição padrão no estilo OpenAI é transportada sem alterações.

Tenha em mente o teto de saída: max_tokens pode ir até 235929, e a janela de contexto é de 262144 tokens, então prompts muito grandes deixam menos espaço para geração. O modelo produz apenas texto, então se você precisa de saída de imagem ou áudio, um modelo diferente é necessário. Se sua tarefa é puramente texto e não precisa das entradas de visão ou vídeo, um modelo menor apenas de texto pode ser mais simples e rápido de usar.