Qwen: Qwen3.5-Flash

Qwen3.5-Flash är en textgenereringsmodell från Qwen, släppt under modell-id:t qwen/qwen3.5-flash-02-23. Den tillhör Qwen3.5 native vision-language Flash-familjen, som Qwen beskriver som byggd på en hybridarkitektur som kombinerar en linjär uppmärksamhetsmekanism med en gles mixture-of-experts-modell, i syfte att uppnå högre inferenseffektivitet. Den finns i textkategorin på api14, och leverantörens releasedatum är 2026-02-25.

Modellen accepterar text, bilder och video som indata, och producerar text som utdata. Dess kontextfönster är 1 000 000 tokens, och maximal utdata är 65 536 tokens. Eftersom indatasidan är multimodalt kan du skicka prompter som blandar skriftliga instruktioner med visuellt material, inklusive stillbilder och video, och få ett enda textsvar. Det stora kontextfönstret innebär att långa dokument, utökade transkript eller långa medietunga prompter kan hanteras i en enda förfrågan i stället för att delas upp över många anrop.

Dessa förmågor pekar mot en ganska bred uppsättning praktiska användningsområden. Långkontextuellt textarbete som att sammanfatta stora dokument, besvara frågor över omfattande källmaterial eller extrahera strukturerad data från rapporter passar naturligt inom miljontokenfönstret. Vision- och videoindata utökar detta till uppgifter som att beskriva eller resonera kring bilder, granska filmmaterial, hämta information ur skärmbilder, eller kombinera visuella bevis med skriftliga instruktioner i en enda prompt. Stödet för resonemang och strukturerad utdata gör den också lämplig för arbetsflöden där modellen behöver arbeta igenom ett problem innan den returnerar ett svar, eller där svaret måste följa ett schema som din kod kan tolka.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "qwen/qwen3.5-flash-02-23". De stödda förfrågningsparametrarna är frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k och top_p. Verktygsanrop är tillgängligt via tools och tool_choice, strukturerade svar via response_format och structured_outputs, och resonemangsbeteende kan styras med reasoning och include_reasoning. Sampling kan finjusteras med temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty och seed, medan max_tokens och stop styr utdatans längd och avslutning.

Tänk på gränsen på 65 536 tokens för utdata när du planerar svar: en förfrågan kan bära en mycket stor indata, men det genererade svaret är begränsat. Om din uppgift är beroende av andra utdatamodaliteter än text tillhandahåller denna modell dem inte, eftersom text är dess enda utdatatyp. Inom dessa gränser är den ett rimligt val för multimodala indata, långkontextuella och verktygsanvändande textarbetsbelastningar.