Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 är en textgenereringsmodell från Qwen, släppt under modell-id:t qwen/qwen3.5-plus-02-15. Den tillhör Qwen3.5-serien av inbyggda vision-språkmodeller av Plus-typ, som Qwen beskriver som byggda på en hybridarkitektur som kombinerar linjära uppmärksamhetsmekanismer med glesa mixture-of-experts-modeller för att uppnå högre inferenseffektivitet. Det är en multimodell indatamodell i textkategorin, så den accepterar mer än text men producerar text som enda utdata.

På indatasidan accepterar modellen text, bilder och video, och den returnerar text. Dess kontextfönster är 1 000 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, långa konversationer eller utökade medietranskriptioner i en enda begäran. Maximal utdata är 65 536 tokens, så svaren kan vara långa, men de är begränsade långt under indatakapaciteten. Eftersom bilder och video accepteras som indata kan modellen arbeta direkt med visuellt material i stället för att förlita sig på ett separat bildbeskrivningssteg.

Dessa förmågor pekar mot några praktiska användningsområden. Textarbete med lång kontext, som att sammanfatta stora dokumentmängder, söka i en stor korpus eller upprätthålla en långvarig assistentkonversation, passar inom fönstret på 1 000 000 tokens. Blandade medieuppgifter passar indatamodaliteterna: beskriva eller extrahera information från bilder, granska videoinnehåll eller svara på frågor som grundar sig i visuellt material tillsammans med text. Parametrarna för verktyg och strukturerad utdata gör den också till ett rimligt val för pipelines där modellen anropar funktioner eller returnerar JSON-formade resultat, och resonemangsparametrarna passar uppgifter där du vill att modellens resonemang ska visas eller kontrolleras.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t qwen/qwen3.5-plus-02-15. De begäransparametrar som stöds är frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs och top_p. I praktiken innebär det att du kan justera sampling med temperature, top_p och top_k, kontrollera upprepning med straffparametrarna, begränsa längden med max_tokens, göra körningar reproducerbara med seed, begränsa utdata med response_format och structured_outputs, samt koppla upp funktionsanrop med tools och tool_choice. Alternativ för loggsannolikhet är tillgängliga via logprobs och top_logprobs, och resonemangsbeteende kan begäras eller inspekteras via reasoning och include_reasoning.

De främsta begränsningarna att ha i åtanke är taket för utdata på 65 536 tokens och det faktum att modellen endast matar ut text, så den kan inte generera bilder eller video. Om din uppgift är helt och hållet text och inte behöver indatavägen för vision-språk kan en textmodell vara en enklare lösning, och om du behöver genererade medier i stället för text är den här modellen inte rätt val.