Qwen3.5 122B A10B
Rede Neural
Qwen3.5 122B A10B é um modelo visual-linguístico nativo da Qwen para texto e imagens, disponível via API.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3.5 122B A10B?
Qwen3.5 122B A10B é um modelo visual-linguístico nativo da família Qwen da Alibaba, que aceita texto e imagens em uma única solicitação. Sua arquitetura híbrida combina atenção linear com uma mistura esparsa de especialistas: de 122 bilhões de parâmetros, cerca de 10 bilhões são ativados por token, tornando a inferência mais eficiente. No BotHub, você acessa sem VPN ou cartão internacional, pagando apenas pelos tokens usados, sem assinaturas ou saldos expiráveis. Mais de 250 redes neurais estão disponíveis na mesma janela, permitindo comparar respostas com uma única consulta. A API compatível com OpenAI permite trocar de modelo com uma linha de código; as conversas são criptografadas via AES-GCM, e empresas contam com contrato, fatura e painel administrativo com limites. Cenários comuns: analisar capturas de tela ou diagramas, extrair dados de documentos, descrever imagens para catálogos, criar assistentes multimodais via API ou integrar o modelo em serviços que exigem inferência econômica.Perguntas frequentes sobre Qwen3.5 122B A10B
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto da Qwen com um contexto de 262.144 tokens. É adequado para trabalhar com código (escrita, refatoração, depuração), análise de documentos extensos, tarefas STEM e análise de dados. Você pode inserir texto, documentos e imagens, e obter uma análise detalhada ou código pronto.
O limite de saída é de até 65.536 tokens por resposta. Isso é suficiente para um módulo de código volumoso, documentação técnica detalhada, uma grande análise ou a tradução de textos longos sem precisar dividir a tarefa em partes e colar fragmentos manualmente.
Sim, o modo de raciocínio é suportado: o modelo analisa a tarefa passo a passo antes de fornecer o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, tarefas STEM e depuração de código, onde é importante seguir a cadeia de raciocínio em vez de apenas adivinhar o resultado.
Sim, o modelo funciona com chamada de funções (function calling) e saída estruturada em JSON. Isso é conveniente para agentes, análise de documentos e integrações com seus serviços. No BotHub, uma API compatível com OpenAI está disponível, portanto, a conexão não exigirá a reescrita do código.
O modelo aceita imagens e documentos: você pode enviar uma captura de tela, diagrama, tabela ou PDF e pedir para analisar o conteúdo. O recebimento de áudio e vídeo não está indicado em nossos dados. A geração de imagens, áudio e vídeo no BotHub está disponível através de modelos separados na mesma janela.
Os modelos da família Qwen foram treinados com dados multilíngues e funcionam de forma confiável com consultas em português. Dica prática: compare a resposta com outro modelo diretamente no BotHub — a alternância leva um segundo, e o pagamento é feito conforme o uso dos tokens, sem assinatura.