Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B, Qwen tarafından geliştirilen ve sağlayıcı tarafından 2026-02-25 tarihinde yayımlanan bir metin üretim modelidir. Metin kategorisinde yer alır ve sağlayıcısı tarafından, doğrusal bir dikkat mekanizmasını seyrek bir uzman karışımı tasarımıyla birleştiren hibrit bir mimari üzerine kurulu yerel bir görüntü-dil modeli olarak tanımlanır; sağlayıcı bunun daha yüksek çıkarım verimliliği sağladığını belirtir. Adı bu mimariyi yansıtır: 122B toplam parametre, 10B aktif, yani her token için yalnızca bir kısmını etkinleştiren büyük bir modeli çağırıyorsunuz.

Model girdi olarak metin, görüntü ve video kabul eder ve yalnızca metin döndürür. Bağlam penceresi 262.144 token'dır ve maksimum çıktı 65.536 token'dır. Girdi modaliteleri metnin yanı sıra görüntü ve video içerdiğinden, aynı uç nokta düz istem göndermeyi, belge veya ekran görüntüsü anlamayı ve videoya dayalı soruları ayrı bir görüntü modeline geçmeden işler. Muhakeme çıktısı da tablonun bir parçasıdır: desteklenen parametreler reasoning ve include_reasoning içerir, böylece uygulamanızın ihtiyaç duyduğu yerde modelin muhakeme içeriğini talep edebilir veya yüzeye çıkarabilirsiniz.

Bu yetenekler oldukça geniş bir pratik kullanım kümesine işaret eder. Uzun bağlam artı görüntü girdisi, büyük miktarda kaynak kodu yapıştırıp açıklama veya değişiklik istediğiniz kod tabanı ve depo analizine uygundur ve sözleşme incelemesi, araştırma sentezi veya çok sayfalı rapor üretimi gibi uzun belge iş akışlarına uygundur. Video ve görüntü girdisi medya iş akışlarını açar: görüntüleri betimleme, karelerden veya ekran görüntülerinden yapılandırılmış veri çıkarma ve görsel materyale dayalı soruları yanıtlama. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktılar, modeli serbest metin yerine makine tarafından okunabilir sonuçlar döndürmesi gereken bir ajanın veya işlem hattının muhakeme çekirdeği olarak kullanılabilir kılar.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "qwen/qwen3.5-122b-a10b" model kimliğiyle çağırırsınız. Desteklenen istek parametreleri 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 ve top_p'dir. Pratikte bu, örnekleme denetimi (temperature, top_p, top_k, min_p, ceza parametreleri, seed), çıktı denetimi (max_tokens, stop, response_format, structured_outputs), araç kullanımı (tools, tool_choice), muhakeme denetimi (reasoning, include_reasoning) ve token olasılıklarının incelenmesini (logprobs, top_logprobs, logit_bias) kapsar.

Karar verirken akılda tutulmaya değer iki pratik kısıt vardır. Bağlam penceresi 262.144 token olsa da çıktı 65.536 token ile sınırlıdır, bu nedenle çok uzun tek bir yanıt gerektiren görevler işin çağrılar arasında bölünmesini gerektirebilir. Ve model yalnızca metin döndürür, bu nedenle işlem hattınız üretilmiş görüntü, ses veya gömme gerektiriyorsa bu model o adım için doğru bileşen değildir.