Qwen3.5 397B A17B
Red Neuronal
Qwen3.5 397B A17B: modelo de lenguaje visual nativo de Alibaba para tareas de texto y análisis de imágenes vía API de Qwen.
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 397B A17B?
Qwen3.5 397B A17B es un modelo de lenguaje visual nativo de la serie Qwen3.5 de Alibaba: funciona de forma nativa tanto con texto como con imágenes. Su arquitectura híbrida combina un mecanismo de atención lineal con una mezcla dispersa de expertos: de los 397 mil millones de parámetros, se activan unos 17 mil millones por paso, lo que hace que la inferencia sea más eficiente computacionalmente. En BotHub está disponible de inmediato, sin necesidad de VPN ni tarjetas extranjeras, con pago en rublos mediante tarjetas rusas y por uso real, pagando solo por los tokens consumidos que no caducan. Junto a ella, en una misma ventana, hay más de 250 redes neuronales: es fácil ejecutar la misma consulta en varios modelos y comparar, y una API unificada compatible con OpenAI permite cambiar entre ellos sin reescribir la integración. Los datos se transmiten con cifrado AES-GCM, y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Es útil para analizar capturas de pantalla de interfaces o diagramas, convertir fotos de documentos y tablas en formato estructurado, encontrar errores en código mediante registros, crear un servicio multimodal vía API y gestionar flujos de tareas repetitivas.Preguntas frecuentes sobre Qwen3.5 397B A17B
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 Qwen con un contexto de 256 000 tokens: escribe y refactoriza código, analiza errores, resuelve problemas matemáticos y lógicos, y procesa documentos largos e imágenes. Es adecuado para análisis, trabajo con bases de código y escenarios de agentes con llamadas a funciones.
El límite de una respuesta es de 235 929 tokens, con un contexto total de 256 000. Esto es suficiente para generar un módulo de código grande, un análisis detallado o un documento extenso completo sin dividir la tarea. Recuerde: una salida larga consume más tokens, que se cobran según el uso real.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo primero construye una cadena de pasos y luego formula el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas donde no solo importa el resultado, sino también el camino correcto hacia él.
Sí. El modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, por lo que puede integrarse en pipelines de agentes y conectarse con servicios externos. En BotHub está disponible a través de una API unificada compatible con OpenAI: no tendrá que reescribir el esquema de integración al cambiar de modelo.
Según nuestros datos, se aceptan imágenes y documentos: puede enviar una captura de pantalla de una interfaz, un diagrama, un gráfico o un PDF y pedir que se analice el contenido. No tenemos constancia de soporte para audio y video, por lo que para esos archivos es mejor elegir un modelo especializado en la misma ventana.
No registramos por separado las características lingüísticas del modelo, por lo que no daremos evaluaciones precisas; pruébelo con su tarea: la interfaz de BotHub está en ruso, el acceso funciona desde la Federación Rusa sin VPN ni tarjetas extranjeras, y el pago se realiza con tarjetas rusas. Si el resultado no le satisface, cambie a otro modelo en la misma ventana.