Qwen3.5 Flash
Réseau Neuronal
Qwen3.5 Flash est un modèle multimodal Qwen pour les tâches textuelles et visuelles, disponible via l'API unifiée BotHub.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3.5 Flash?
Qwen3.5 Flash est un modèle nativement multimodal de la gamme Qwen, capable de traiter à la fois du texte et des images. Il repose sur une architecture hybride combinant un mécanisme d'attention linéaire et un mélange épars d'experts, permettant une utilisation plus efficace des ressources et des réponses plus rapides. Cet équilibre est idéal pour les environnements à fort volume de requêtes où la réactivité est cruciale. Via BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte bancaire étrangère, avec un paiement en roubles à l'usage : seuls les jetons consommés sont facturés, sans expiration du solde. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une interface unique, permettant de comparer les réponses ou de changer de réseau neuronal sans réécrire l'intégration, grâce à une API unifiée. Les dialogues sont chiffrés et les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour analyser des captures d'écran, des schémas ou des documents, automatiser le support client, extraire des données d'images côté backend ou comprendre rapidement du code tiers.Questions fréquentes sur Qwen3.5 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel Qwen avec un contexte d'un million de jetons : il écrit et refactorise du code, analyse les erreurs, résout des problèmes mathématiques et logiques, et résume de longs documents. Il accepte du texte, des fichiers et des images en entrée, et peut appeler des outils externes. Adapté à l'analyse, au support et à l'intégration dans des services.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 65 536 jetons, soit des dizaines de pages de texte. C'est suffisant pour générer un grand module de code, une analyse détaillée de document ou un long article complet sans diviser la tâche. Si besoin de plus, poursuivez la génération avec la requête suivante.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé : avant de répondre, le modèle construit une chaîne d'étapes intermédiaires avant de formuler une conclusion. Cela aide considérablement en mathématiques, dans les problèmes logiques, le débogage de code et l'analyse de documents en plusieurs étapes. Sur des requêtes simples, la différence est moindre, mais la réponse est plus rapide.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui le rend idéal pour les agents et les pipelines : il choisit lui-même l'outil nécessaire et renvoie une réponse selon le schéma défini. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unifiée compatible OpenAI.
Selon nos données, le modèle accepte des images et des documents : vous pouvez envoyer une capture d'écran d'interface, un schéma, une photo de texte ou un PDF et demander d'analyser le contenu. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas indiquée dans nos données, attendez-vous donc à du texte, des fichiers et des images.
Nous n'avons pas de données sur les langues dans notre fiche modèle, nous ne pouvons donc rien promettre de concret. Le plus simple est de tester avec votre propre tâche : envoyez une requête type et évaluez le résultat vous-même. Sur BotHub, les modèles sont regroupés dans une seule fenêtre, comparer plusieurs options et choisir la bonne ne prend que quelques minutes.