Qwen3.5 Plus
Réseau Neuronal
Qwen3.5 Plus est un modèle multimodal d'Alibaba avec 1M de jetons : accepte texte, images et vidéo, répond en texte.
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 grand modèle multimodal d'Alibaba qui accepte du texte, des images et des vidéos en entrée, et produit du texte en sortie. Sa fenêtre contextuelle de 1 million de jetons permet de traiter dans une seule requête une documentation volumineuse, de grands dépôts de code et de longs documents sans les diviser. Sur BotHub, le modèle fonctionne sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles avec une carte russe, uniquement pour les jetons consommés, sans abonnement. D'autres réseaux de neurones sont accessibles dans la même fenêtre, permettant de comparer les réponses en quelques clics. Une API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés et non conservés. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour analyser de longs documents techniques et rapports, travailler sur des bases de code (recherche d'erreurs, refactorisation, explication de modules), lire des schémas, captures d'écran et graphiques, structurer le contenu vidéo et créer des services multimodaux via API, où Qwen3.5 Plus gère les tâches à long contexte.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.
C'est un modèle textuel de Qwen avec un contexte allant jusqu'à 1 000 000 de jetons. Adapté au travail sur le code : refactorisation, débogage, analyse de grands dépôts. Il gère les longs documents, l'analyse, les tâches STEM et le raisonnement logique, et s'intègre dans des scénarios d'agents via l'appel de fonctions.
Jusqu'à 65 536 jetons par réponse, soit un document technique important, un grand module de code ou une analyse détaillée de dizaines de pages. Si le matériel est plus volumineux, divisez la tâche : le contexte d'un million de jetons permet de garder tout le projet dans une seule conversation.
Oui, le modèle dispose d'un mode de raisonnement : avant la réponse finale, il exécute une chaîne de réflexion. Cela aide pour les mathématiques, la logique, l'analyse de code et les tâches complexes où il est important de déduire et vérifier le résultat étape par étape.
Oui. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite la connexion à des outils, bases de données et services externes. BotHub propose une API compatible OpenAI : pas besoin de réécrire l'intégration, il suffit de changer le nom du modèle dans la requête.
Images et documents, oui : envoyez une capture d'écran, un schéma, un diagramme ou un fichier de tableau pour obtenir une analyse textuelle. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio et la vidéo, il est donc préférable de tester avec une requête dans l'interface BotHub.
Nos données ne précisent pas la qualité du russe, nous ne ferons donc pas de promesses : testez le modèle sur votre tâche, quelques requêtes suffiront pour évaluer. L'interface BotHub est en russe, paiement en roubles, accès sans VPN ni carte étrangère.