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.
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 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.