Qwen3.5 Plus
Red Neuronal
Qwen3.5 Plus es un modelo multimodal de Alibaba con 1M de tokens: acepta texto, imágenes y vídeo, y responde con texto.
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 Plus?
Qwen3.5 Plus es un gran modelo multimodal de Alibaba que acepta texto, imágenes y vídeo, y genera texto como respuesta. Su ventana de contexto de 1 millón de tokens permite mantener en una sola consulta documentación extensa, grandes repositorios de código y materiales largos sin necesidad de dividirlos. En BotHub, el modelo funciona sin VPN ni tarjeta extranjera: pagas con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens consumidos, sin suscripción. Otras redes neuronales están abiertas en la misma ventana, por lo que puedes cambiar y comparar respuestas en un par de clics, y una API unificada compatible con OpenAI permite cambiar el modelo según la tarea sin reescribir la integración. La correspondencia está cifrada y no se guarda, y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Es útil para analizar documentos técnicos y reportes largos, respondiendo sobre todo el volumen, trabajar con bases de código (buscar errores, refactorizar, explicar módulos desconocidos), leer esquemas, capturas de pantalla y gráficos, estructurar contenido de vídeo y crear servicios multimodales a través de la API, donde Qwen3.5 Plus se encarga de tareas con contexto largo.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.
Es un modelo de texto de Qwen con un contexto de hasta 1 000 000 de tokens. Adecuado para trabajar con código: refactorización, depuración, análisis de grandes repositorios. Maneja documentos largos, análisis, tareas STEM y razonamiento lógico, además de integrarse en escenarios de agentes mediante llamadas a funciones.
Hasta 65 536 tokens en una respuesta: es un documento técnico grande, un módulo de código extenso o un análisis detallado de decenas de páginas. Si el material es más voluminoso, divide la tarea en partes: el contexto de un millón de tokens permite mantener todo el proyecto en una sola conversación.
Sí, el modelo tiene un modo de razonamiento: antes de la respuesta final, ejecuta una cadena de pensamiento. Esto ayuda en matemáticas, lógica, análisis de código y tareas de varios pasos, donde es importante no adivinar el resultado, sino derivarlo y verificarlo secuencialmente.
Sí. El modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON, por lo que es fácil conectarlo a herramientas, bases de datos y servicios externos. BotHub utiliza una API unificada compatible con OpenAI: no es necesario reescribir la integración, basta con cambiar el nombre del modelo en la solicitud.
Imágenes y documentos, sí: envía una captura de pantalla, esquema, diagrama o archivo con una tabla y obtén un análisis en texto. No hay información sobre audio y vídeo en nuestros datos, por lo que es más seguro verificar dicho archivo con una solicitud de prueba en la interfaz de BotHub.
En nuestros datos no se describe por separado el idioma de los prompts y las respuestas, por lo que no haremos promesas: prueba el modelo con tu tarea, un par de solicitudes serán suficientes para evaluar. La interfaz de BotHub está en ruso, el pago es en rublos y el acceso es sin VPN ni tarjeta extranjera.