Qwen3.7 Flash
Réseau Neuronal
Qwen3.7 Flash est un modèle de vision-langage d'Alibaba pour les agents multimodaux et le codage visuel avec raisonnement.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 000 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 65 536 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3.7 Flash?
Qwen3.7 Flash est un modèle de vision-langage d'Alibaba qui raisonne simultanément sur les images et le texte. Ses points forts sont la reconnaissance d'objets, la compréhension des relations spatiales et des scènes du monde réel. Il excelle là où il ne suffit pas de décrire une image, mais d'en tirer des conclusions : agents multimodaux, programmation visuelle, recherche et interaction avec des interfaces informatiques. Sur BotHub, Qwen3.7 Flash est accessible sans VPN ni carte étrangère : paiement par cartes russes en roubles, à l'usage, pour des jetons qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses sur une même tâche. L'API compatible OpenAI permet de remplacer le modèle dans votre code sans réécrire l'intégration. Pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, EDI et un panneau d'administration avec limites. Utile pour créer des agents qui voient et agissent sur l'écran, analyser des captures d'écran et des schémas, convertir des maquettes en code, rechercher dans de grandes bases d'images ou vérifier des rapports photo et des documents.Questions fréquentes sur Qwen3.7 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.
qwen3.7-flash est un modèle textuel Qwen avec un contexte allant jusqu'à 1 000 000 de jetons. Il accepte des images et des documents, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions. Adapté à l'analyse de grandes bases de code, de documentation, au débogage, au refactoring et aux tâches STEM nécessitant beaucoup de contexte.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 65 536 jetons, soit le volume d'un petit livre ou d'un grand module de code. Suffisant pour un long article, une analyse détaillée ou la génération d'un fichier entier sans diviser la requête. Si la limite est atteinte, demandez simplement de continuer.
Oui, le raisonnement avant réponse est une fonctionnalité du modèle. Il décompose la tâche en étapes avant de formuler une conclusion, ce qui aide en mathématiques, logique et analyse de code complexe. Inutile pour les questions simples, mais améliore nettement la précision sur les tâches complexes.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON sont pris en charge. Vous décrivez le schéma et les outils disponibles, et le modèle renvoie un objet valide ou l'appel de fonction approprié, idéal pour les agents, l'analyse de documents et les intégrations. Sur BotHub, tout fonctionne via une API compatible OpenAI.
Le modèle accepte des images et des documents : envoyez une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un PDF pour en analyser le contenu. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio et la vidéo, il est donc préférable de tester ces scénarios vous-même. Le modèle répond sous forme textuelle.
Nous n'avons pas de mesures spécifiques par langue, nous ne pouvons donc pas promettre de résultats précis. Il est préférable de tester avec votre propre scénario : envoyez une requête type et comparez avec un autre modèle dans la même fenêtre BotHub. Le changement prend quelques secondes et ne nécessite pas de réécrire l'intégration.