Qwen3.5 Plus
Red Neuronal
Qwen3.5 Plus es un modelo visual-lingüístico de Qwen con atención híbrida y MoE para trabajar con texto e imágenes.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 000 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 65 536 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: '<your bothub access token>',
baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});
// Sync - Text generation
async function main() {
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'qwen3.5-plus-02-15',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'qwen3.5-plus-02-15',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Cómo funciona Qwen3.5 Plus?
Qwen3.5 Plus es un modelo de la línea Qwen3.5 de Qwen con soporte nativo para visión: acepta texto e imágenes en una sola solicitud. Se basa en una arquitectura híbrida que combina atención lineal con una mezcla dispersa de expertos (MoE), lo que proporciona una mayor eficiencia de inferencia. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pague con tarjetas rusas en rublos y solo por los tokens consumidos, los cuales no caducan. En una sola ventana tiene más de 250 modelos, lo que le permite comparar respuestas y cambiar entre ellos sin reescribir la integración: la API de BotHub es unificada. El tráfico se cifra mediante AES-GCM, el historial no se guarda, y los equipos tienen acceso a contratos, facturas, EDI y límites en el panel de administración. Los escenarios son sencillos: analizar una captura de pantalla, esquema o documento y obtener una descripción; extraer datos de una imagen a un formato estructurado; crear un asistente multimodal sobre la API; ejecutar una tarea en varios modelos para elegir el mejor; y mantener un flujo de solicitudes donde la velocidad de respuesta es clave.Preguntas frecuentes sobre Qwen3.5 Plus
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.
Qwen3.5-plus-02-15 es un modelo de texto con razonamiento: adecuado para trabajar con código (escritura, refactorización, depuración), análisis de documentos largos, tareas STEM y lógica. Acepta texto, imágenes y documentos, y llama a funciones externas. El contexto es de un millón de tokens: una sola solicitud puede contener un repositorio grande o una colección de PDF.
En una sola respuesta, hasta 65 536 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto. Suficiente para un documento técnico extenso, un módulo de código completo o un análisis detallado con razonamiento. Si la respuesta alcanza el límite, pídale que continúe: la ventana de contexto de un millón de tokens es suficiente para mantener toda la conversación.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo primero construye una cadena interna de pasos y solo después entrega el resultado. Esto es notable en matemáticas, lógica, depuración compleja e instrucciones de varios pasos. El razonamiento consume tokens de salida, por lo que en solicitudes simples, pídale que responda brevemente.
Sí. Se admiten llamadas a funciones y salida JSON estructurada: describa el esquema y obtenga una respuesta que su código pueda analizar sin complicaciones. Es útil para agentes, análisis de documentos e integraciones; a través de la API unificada compatible con OpenAI de BotHub, el modelo se conecta sin necesidad de reescribir código.
Imágenes y documentos, sí: capturas de pantalla de interfaces, esquemas, tablas, PDF o contratos se envían junto con la pregunta; el modelo los lee y responde con texto. El audio y el video no están marcados en nuestros datos, por lo que para locución o análisis de grabaciones, elija un modelo especializado en BotHub.
Las características lingüísticas no están marcadas en nuestros datos sobre el modelo, por lo que no podemos prometer detalles; pruébelo con sus propias tareas. En BotHub es sencillo: una interfaz, cambio entre modelos en un par de clics, pago por uso de tokens con tarjetas rusas sin VPN.