Qwen3.5 35B A3B
Rede Neural
Qwen3.5 35B A3B é um modelo visual-linguístico nativo com arquitetura MoE esparsa para tarefas de texto e visão.
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 35B A3B?
Qwen3.5 35B A3B é um modelo visual-linguístico nativo da série Qwen3.5: treinado originalmente para trabalhar com texto e imagens, sem ser uma adaptação posterior. Baseia-se em uma arquitetura híbrida que combina atenção linear com uma mistura esparsa de especialistas (MoE): dos 35 bilhões de parâmetros, cerca de 3 bilhões são ativados por solicitação, tornando o processamento mais eficiente. No BotHub, o modelo está acessível sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento em rublos por uso real — apenas pelos tokens consumidos, que não expiram. Com mais de 250 redes neurais disponíveis na mesma janela, você pode comparar as respostas do Qwen3.5 35B A3B com outros modelos. A API compatível com OpenAI permite alternar modelos no código sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM. Para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Casos de uso: análise de capturas de tela, diagramas e documentos, escrita e refatoração de código, raciocínio em problemas STEM, processamento de fluxos de solicitações e prototipagem de serviços multimodais via API.Perguntas frequentes sobre Qwen3.5 35B A3B
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.
O qwen3.5-35b-a3b aceita texto, documentos e imagens, raciocina antes de responder e chama funções. É adequado para trabalhar com código — escrita, refatoração, depuração —, análise de arquivos longos, tarefas STEM e integração em serviços via API do BotHub.
O limite de uma única resposta é de 65.536 tokens, com uma janela de contexto total de 262.144 tokens. Isso é suficiente para análises extensas, documentação longa ou arquivos de código grandes, sem a necessidade de dividir a tarefa manualmente.
Sim, o modo de raciocínio é confirmado em nossos dados: o modelo pode decompor a tarefa em etapas antes de fornecer o resultado. Isso é perceptível em matemática, lógica, depuração de código e instruções de várias etapas, onde uma resposta precisa é mais importante que a velocidade.
Sim, o modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON. Você pode conectá-lo às suas ferramentas e bancos de dados via API compatível com OpenAI do BotHub e, se necessário, alternar para outro modelo sem reescrever a integração.
O modelo aceita imagens e documentos — você pode enviar capturas de tela, diagramas, tabelas ou PDFs para análise. O processamento de áudio e vídeo não está marcado em nossos dados, portanto, esses formatos devem ser testados diretamente na interface do BotHub.
Nossos dados não registram as características do modelo por idioma específico, por isso é melhor testar com sua própria tarefa. No BotHub, você acessa o modelo sem VPN ou cartões estrangeiros, paga em rublos pelo uso real e compara as respostas com outros modelos em uma única janela.