Qwen: Qwen3.5-Flash

Qwen3.5-Flash, Qwen tarafından sunulan bir metin üretim modelidir ve qwen/qwen3.5-flash-02-23 model id'si ile yayımlanmıştır. Qwen'in doğrusal bir dikkat mekanizması ile seyrek bir uzman karışımı modelini birleştiren hibrit bir mimari üzerine kurulu olarak tanımladığı Qwen3.5 yerel görsel-dil Flash ailesine aittir ve daha yüksek çıkarım verimliliğini hedefler. api14 üzerinde metin kategorisinde yer alır ve sağlayıcı yayın tarihi 2026-02-25'tir.

Model girdi olarak metin, görsel ve video kabul eder ve çıktı olarak metin üretir. Bağlam penceresi 1.000.000 token, maksimum çıktı ise 65.536 token'dır. Girdi tarafı çok kipli olduğu için, yazılı talimatları görsel materyalle, durağan görseller ve video dahil, karıştıran istemler gönderebilir ve tek bir metin yanıtı alabilirsiniz. Büyük bağlam penceresi, uzun belgelerin, genişletilmiş transkriptlerin veya medya açısından yoğun uzun istemlerin birçok çağrıya bölünmek yerine tek bir istekte işlenebileceği anlamına gelir.

Bu yetenekler oldukça geniş bir pratik kullanım kümesine işaret eder. Büyük belgeleri özetlemek, uzun kaynak materyal üzerinde soruları yanıtlamak veya raporlardan yapılandırılmış veri çıkarmak gibi uzun bağlamlı metin işleri, milyon token'lık pencereye doğal olarak sığar. Görsel ve video girdileri bunu görselleri betimleme veya görseller hakkında akıl yürütme, görüntüleri inceleme, ekran görüntülerinden bilgi çıkarma ya da tek bir istemde görsel kanıtı yazılı talimatlarla birleştirme gibi görevlere genişletir. Akıl yürütme ve yapılandırılmış çıktı desteği de modeli, bir yanıt döndürmeden önce bir problem üzerinde çalışması gereken veya yanıtın kodunuzun ayrıştırabileceği bir şemaya uyması gereken iş akışları için uygun hale getirir.

Modeli, "qwen/qwen3.5-flash-02-23" model id'sini kullanarak api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırırsınız. Desteklenen istek parametreleri frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k ve top_p'dir. Araç çağırma tools ve tool_choice ile, yapılandırılmış yanıtlar response_format ve structured_outputs ile kullanılabilir ve akıl yürütme davranışı reasoning ile include_reasoning kullanılarak kontrol edilebilir. Örnekleme temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty ve seed ile ayarlanabilir; max_tokens ve stop ise çıktının uzunluğunu ve sonlanmasını kontrol eder.

Yanıtları planlarken 65.536 token'lık çıktı sınırını aklınızda tutun: bir istek çok büyük bir girdi taşıyabilir, ancak üretilen yanıt sınırlıdır. Göreviniz metin dışındaki çıktı kiplerine bağlıysa, bu model bunları sağlamaz, çünkü tek çıktı türü metindir. Bu sınırlar dahilinde, çok kipli girdi, uzun bağlam ve araç kullanan metin iş yükleri için makul bir seçimdir.