Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 är en storskalig multimodal språkmodell från Qwen (Alibaba). Den tillhör Qwen3.5 Plus-linjen, och modell-id:t innehåller ögonblicksdatumet 2026-04-20, vilket identifierar denna specifika version av modellen på api14. Den är i grunden en textgenereringsmodell, men den är byggd för att ta emot mer än text, vilket placerar den i den multimodala nivån av Qwen-familjen snarare än den textbaserade nivån.

Modellen accepterar text, bild och video som indata och producerar text som utdata. Dess kontextfönster är 1 000 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, långa utskrifter eller utökade fleromgångskonversationer utan att trimmas. Den maximala utdatan är 65 536 tokens, så ett enskilt svar kan vara omfattande, även om det är långt mindre än indatafönstret. Parametrar som stöds i förfrågningar inkluderar temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning och include_reasoning. Förekomsten av tools och tool_choice innebär att modellen kan användas i funktionsanropande upplägg, och structured_outputs och response_format låter dig begränsa formen på den returnerade texten.

Dessa förmågor pekar mot några praktiska användningsområden. Eftersom den läser bilder och video liksom text passar den uppgifter som att beskriva eller sammanfatta videoinnehåll, besvara frågor om bildrutor eller skärmbilder, och extrahera text eller strukturerad data från visuellt material. Kontextfönstret på 1M tokens passar för analys av långa dokument, granskning av kodbaser och konversationer som ackumulerar mycket historik. Funktionsanrop gör den till en kandidat för agentliknande arbetsflöden där modellen avgör när en extern funktion ska anropas, och strukturerade utdata hjälper när resultatet måste tolkas av ett annat program.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "qwen/qwen3.5-plus-20260420". Eftersom slutpunkten följer OpenAI:s chat completions-form skickar du meddelanden med roller och innehåll, och du kan skicka valfri av de parametrar som stöds och listas ovan i förfrågningskroppen. Resonemangsrelaterade fält (reasoning och include_reasoning) är tillgängliga om du vill att modellens resonemang ska visas eller styras, och samplingskontroller som temperature, top_p och top_k låter dig justera utdatavariationen. Ställ in max_tokens inom utdatataket på 65 536, och använd stop, seed eller response_format där du behöver deterministiskt eller begränsat beteende.

En begränsning värd att notera är att utdata endast är text, så om du behöver genererade bilder, ljud eller video är denna modell inte rätt val. Utdatataket på 65 536 tokens innebär också att mycket långa genereringar måste delas upp över flera anrop. För rent textbaserade uppgifter med måttlig kontext kan en mindre textbaserad modell vara billigare och snabbare, men när indata innehåller bilder eller video, eller kontexten närmar sig hundratusentals tokens, är denna modells kombination av modaliteter och fönsterstorlek anledningen till att välja den.