Qwen3.5 397B A17B
Rede Neural
Qwen3.5 397B A17B é o modelo visual-linguístico nativo da Alibaba para tarefas de texto e análise de imagens via API Qwen unificada.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 262 144 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 235 929 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3.5 397B A17B?
Qwen3.5 397B A17B é o modelo visual-linguístico nativo da série Qwen3.5 da Alibaba: funciona nativamente com texto e imagens. A arquitetura híbrida combina um mecanismo de atenção linear com uma mistura esparsa de especialistas: dos 397 bilhões de parâmetros, cerca de 17 bilhões são ativados por passo, tornando a inferência computacionalmente mais eficiente. No BotHub, o acesso é imediato, sem necessidade de VPN ou cartões internacionais, com pagamento em rublos via cartões russos e cobrança baseada no uso real de tokens, que não expiram. Ao lado, em uma única janela, há mais de 250 redes neurais: é fácil executar a mesma solicitação em vários modelos para comparação, e uma API unificada compatível com OpenAI permite alternar entre eles sem reescrever a integração. Os dados são transmitidos com criptografia AES-GCM, e empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para analisar capturas de tela de interfaces ou diagramas, converter fotos de documentos e tabelas em formato estruturado, encontrar erros de código em logs, criar serviços multimodais via API e gerenciar fluxos de tarefas repetitivas.Perguntas frequentes sobre Qwen3.5 397B A17B
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 Qwen com contexto de 256.000 tokens: escreve e refatora código, analisa erros, resolve problemas de matemática e lógica, e processa documentos longos e imagens. Adequado para análise, trabalho com bases de código e cenários de agentes com chamadas de função.
O limite de uma resposta é de 235.929 tokens, com um contexto total de 256.000. Isso é suficiente para gerar um grande módulo de código, uma análise detalhada ou um documento volumoso inteiro, sem dividir a tarefa. Lembre-se: saídas longas consomem mais tokens, que são cobrados conforme o uso.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado: o modelo primeiro constrói uma cadeia de passos e depois formula o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, depuração de código e tarefas onde não apenas o resultado é importante, mas também o caminho correto até ele.
Sim. O modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON, podendo ser integrado em pipelines de agentes e conectado a serviços externos. No BotHub, está disponível via API unificada compatível com OpenAI: não será necessário reescrever a integração ao trocar de modelo.
Segundo nossos dados, imagens e documentos são aceitos como entrada: você pode enviar capturas de tela de interfaces, diagramas, gráficos ou PDFs e pedir para analisar o conteúdo. O suporte a áudio e vídeo não foi verificado, portanto, para esses arquivos, é melhor escolher um modelo especializado na mesma janela.
Não registramos separadamente as características linguísticas do modelo, portanto não daremos estimativas precisas — verifique com sua própria tarefa: a interface do BotHub está em russo, o acesso funciona da Rússia sem VPN ou cartões estrangeiros, e o pagamento é feito com cartões russos. Se o resultado não for satisfatório, alterne para outro modelo na mesma janela.