Qwen3.5 Flash
Red Neuronal
Qwen3.5 Flash es un modelo multimodal de Qwen para tareas de texto e imagen, disponible a través de la API unificada de BotHub.
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 Flash?
Qwen3.5 Flash es un modelo nativamente multimodal de la línea Qwen que trabaja tanto con texto como con imágenes. Se basa en una arquitectura híbrida: el mecanismo de atención lineal se combina con una mezcla dispersa de expertos, lo que permite al modelo utilizar los recursos de forma más eficiente y ofrecer respuestas más rápidas. Este equilibrio es ideal cuando hay muchas solicitudes y no se puede esperar. A través de BotHub, el modelo es accesible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza en rublos y según el uso: solo se descuentan los tokens consumidos y el saldo no caduca. En una misma ventana, tienes acceso a más de 250 modelos, por lo que puedes comparar respuestas o cambiar a otra red neuronal sin reescribir la integración, ya que la API es unificada. Los diálogos están cifrados y las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Es útil para analizar capturas de pantalla, esquemas o fotos de documentos, automatizar el procesamiento de tickets de soporte, extraer datos de imágenes directamente en el backend o entender rápidamente código ajeno.Preguntas frecuentes sobre Qwen3.5 Flash
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 un millón de tokens: escribe y refactoriza código, analiza errores, resuelve problemas matemáticos y lógicos, y resume documentos largos. Acepta texto, archivos e imágenes como entrada y puede invocar herramientas externas. Es adecuado para análisis, soporte e integración en servicios.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65 536 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto. Es suficiente para generar un gran módulo de código, un análisis detallado de un documento o un artículo largo completo sin dividir la tarea. Si necesitas más, continúa la generación con la siguiente solicitud.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: antes de responder, el modelo construye una cadena de pasos intermedios y solo entonces formula la conclusión. Esto ayuda notablemente en matemáticas, problemas lógicos, depuración de código y análisis de documentos de varios pasos. En consultas simples, la diferencia es menor, pero la respuesta llega más rápido.
Sí, el modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON, por lo que es conveniente usarlo como base para agentes y pipelines: elige la herramienta necesaria y devuelve la respuesta en el esquema especificado. En BotHub, esto funciona a través de una API unificada compatible con OpenAI.
Según nuestros datos, el modelo acepta imágenes y documentos como entrada: puedes enviar una captura de pantalla de una interfaz, un esquema, una foto de texto o un PDF y pedir que analice el contenido. La compatibilidad con audio y video no está indicada en nuestros datos, así que cuenta con texto, archivos e imágenes.
No tenemos datos sobre los idiomas en nuestra ficha del modelo, por lo que no podemos prometer nada específico. Es más fácil probarlo con tu propia tarea: envía una consulta típica y evalúa el resultado tú mismo. En BotHub, los modelos están reunidos en una sola ventana, por lo que comparar varias opciones y elegir la adecuada toma un par de minutos.