Qwen3.5 Plus
Réseau Neuronal
Qwen3.5 Plus est un modèle visuel-langage Qwen avec attention hybride et MoE pour traiter texte et images.
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 Plus?
Qwen3.5 Plus est un modèle de la gamme Qwen3.5 avec prise en charge native de la vision : il accepte texte et images dans une seule requête. Il repose sur une architecture hybride combinant attention linéaire et mélange d'experts clairsemé (MoE), offrant une meilleure efficacité d'inférence. Via BotHub, accédez au modèle sans VPN ni carte étrangère : payez en roubles avec des cartes russes, uniquement pour les jetons consommés, sans expiration. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une interface unique pour comparer les réponses et basculer sans réécrire l'intégration : l'API BotHub est unifiée. Le trafic est chiffré en AES-GCM, les conversations ne sont pas conservées, et les équipes bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et limites dans le panneau d'administration. Scénarios : analyser une capture d'écran, un schéma ou un document pour obtenir une description ; extraire des données structurées d'une image ; créer un assistant multimodal via l'API ; tester une tâche sur plusieurs modèles pour choisir le meilleur ; maintenir un flux de requêtes là où la vitesse de réponse est cruciale.Questions fréquentes sur Qwen3.5 Plus
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.
Qwen3.5-plus-02-15 est un modèle textuel avec raisonnement : adapté au code (écriture, refactoring, débogage), à l'analyse de longs documents, aux tâches STEM et à la logique. Il accepte texte, images et documents, et appelle des fonctions externes. Contexte d'un million de jetons : une requête peut contenir un grand dépôt ou une collection de PDF.
Jusqu'à 65 536 jetons par réponse, soit des dizaines de pages. Suffisant pour un document technique, un module de code complet ou une analyse détaillée. Si la limite est atteinte, demandez de continuer : la fenêtre de contexte d'un million de jetons permet de conserver toute la conversation.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle construit d'abord une chaîne interne d'étapes avant de donner le résultat. C'est visible en mathématiques, logique, débogage complexe et instructions multi-étapes. Le raisonnement consomme des jetons de sortie, donc pour les requêtes simples, demandez des réponses courtes.
Oui. L'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge : décrivez le schéma pour obtenir une réponse que votre code pourra analyser sans difficulté. Pratique pour les agents, l'analyse de documents et les intégrations ; via l'API BotHub compatible OpenAI, le modèle se connecte sans réécrire le code.
Images et documents, oui : capture d'écran, schéma, tableau, PDF ou contrat peuvent être envoyés avec la question, le modèle les lit et répond par texte. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués dans nos données, donc pour la transcription ou l'analyse d'enregistrements, choisissez un modèle spécialisé sur BotHub.
Les caractéristiques linguistiques ne sont pas précisées dans nos données, nous ne pouvons donc pas promettre de spécificités — testez sur vos tâches. Sur BotHub, c'est simple : une interface unique, basculement entre modèles en quelques clics, paiement à l'usage par jetons avec des cartes russes sans VPN.