Qwen3.5 122B A10B
Red Neuronal
Qwen3.5 122B A10B es un modelo visual-lingüístico nativo de Qwen para texto e imágenes, disponible vía API.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen3.5 122B A10B?
Qwen3.5 122B A10B es un modelo visual-lingüístico nativo de la familia Qwen de Alibaba que acepta texto e imágenes en una sola solicitud. Su arquitectura híbrida combina atención lineal con una mezcla dispersa de expertos: de 122 mil millones de parámetros, se activan unos 10 mil millones por token, lo que hace que la inferencia sea más eficiente. En BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, y pagas por uso de tokens, sin suscripciones ni saldos que caduquen. En la misma ventana hay más de 250 redes neuronales, lo que permite comparar respuestas con una misma consulta. La API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo con una línea de código; los chats se cifran mediante AES-GCM, y para empresas hay contratos, facturación y panel de administración con límites. Los casos de uso son sencillos: analizar capturas de pantalla o diagramas, extraer datos de documentos, describir imágenes para catálogos, crear asistentes multimodales mediante API o integrar el modelo en servicios que requieran una inferencia económica.Preguntas frecuentes sobre Qwen3.5 122B A10B
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Qwen con un contexto de 262 144 tokens. Es adecuado para trabajar con código (escritura, refactorización, depuración), análisis de documentos extensos, tareas STEM y analítica. Puede recibir texto, documentos e imágenes, y generar análisis detallados o código listo para usar.
El límite de salida es de hasta 65 536 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un módulo de código extenso, documentación técnica detallada, un análisis exhaustivo o la traducción de textos largos sin necesidad de dividir la tarea o unir fragmentos manualmente.
Sí, se admite el modo de razonamiento: el modelo desglosa la tarea paso a paso antes de dar el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, tareas STEM y depuración de código, donde es importante seguir la cadena de razonamiento en lugar de adivinar el resultado final.
Sí, el modelo funciona con llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Esto es útil para agentes, análisis de documentos e integraciones con sus servicios. BotHub ofrece una API única compatible con OpenAI, por lo que la conexión no requiere reescribir código.
El modelo acepta imágenes y documentos: puede enviar capturas de pantalla, diagramas, tablas o PDF y pedir que analice el contenido. La recepción de audio y video no está indicada en nuestros datos. La generación de imágenes, sonido y video en BotHub está disponible a través de modelos separados en la misma ventana.
Los modelos de la familia Qwen fueron entrenados con datos multilingües y funcionan con confianza en consultas en ruso. Consejo práctico: compare la respuesta con otro modelo directamente en BotHub; el cambio toma un segundo y el pago es por uso de tokens, sin suscripción.