Specyfikacja techniczna Qwen3.5-397B-A17B
| Pozycja | Qwen3.5-397B-A17B (open‑weight, po dodatkowym treningu) |
|---|---|
| Rodzina modeli | Qwen3.5 (seria Tongyi Qwen, Alibaba) |
| Architektura | Hybrydowy Mixture‑of‑Experts (MoE) + Gated DeltaNet; wielomodalne szkolenie z wczesną fuzją |
| Łączna liczba parametrów | ~397 miliardów (łącznie) |
| Aktywne parametry (A17B) | ~17 miliardów aktywnych na token (rzadkie routowanie) |
| Typy wejść | Tekst, Obraz, Wideo (wielomodalna wczesna fuzja) |
| Typy wyjść | Tekst (czat, kod, wyjścia RAG), obraz‑na‑tekst, odpowiedzi wielomodalne |
| Natywne okno kontekstu | 262,144 tokenów (natywne ISL) |
| Rozszerzalny kontekst | Do ~1,010,000 tokenów poprzez skalowanie YaRN/ RoPE (zależne od platformy) |
| Maksymalna liczba tokenów wyjściowych | Zależne od frameworka/serwowania (przewodniki pokazują 81,920–131,072) |
| Języki | 200+ języków i dialektów |
| Data wydania | 16 lutego 2026 (wydanie open‑weight) |
| Licencja | Apache‑2.0 (otwarte wagi na Hugging Face / ModelScope) |
Czym jest Qwen3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B to pierwsze wydanie open‑weight w rodzinie Qwen3.5 Alibaby: duży, wielomodalny model bazowy typu mixture‑of‑experts, trenowany z wizualno‑językowymi celami wczesnej fuzji i zoptymalizowany pod agentowe przepływy pracy. Model udostępnia pełną pojemność architektury o 397B parametrach, a dzięki rzadkiemu routowaniu (sufiks „A17B”) aktywnych jest tylko ~17B parametrów na token — co zapewnia równowagę między pojemnością wiedzy a efektywnością wnioskowania.
To wydanie jest przeznaczone dla badaczy i zespołów inżynieryjnych, które potrzebują otwartego, wdrażalnego i wielomodalnego modelu bazowego zdolnego do rozumowania na długim kontekście, rozumienia wizualnego oraz aplikacji typu retrieval‑augmented/agentowych.
Najważniejsze funkcje Qwen3.5-397B-A17B
- Rzadkie MoE z efektywnością aktywnych parametrów: Duża globalna pojemność (397B) przy aktywności per‑token porównywalnej z gęstym modelem 17B, co obniża FLOPS na token przy zachowaniu różnorodności wiedzy.
- Natywna wielomodalność (wczesna fuzja): Trenowany do obsługi tekstu, obrazów i wideo poprzez zunifikowaną tokenizację i strategię enkodera dla rozumowania między modalnościami.
- Bardzo długie wsparcie kontekstu: Natywna długość sekwencji wejściowej 262K tokenów oraz opisane ścieżki rozszerzania do ~1M+ tokenów z użyciem skalowania RoPE/YARN dla RAG i potoków długodokumentowych.
- Tryb myślenia i narzędzia agenta: Obsługa wewnętrznych śladów rozumowania i agentowego wzorca wykonawczego; przykłady obejmują włączanie wywołań narzędzi i integrację z interpreterem kodu.
- Otwarte wagi i szeroka kompatybilność: Wydane na licencji Apache‑2.0 na Hugging Face i ModelScope, z oficjalnymi przewodnikami integracji dla Transformers, vLLM, SGLang i społecznościowych frameworków.
- Zakres językowy przyjazny przedsiębiorstwom: Szerokie szkolenie wielojęzyczne (200+ języków), a także instrukcje i receptury wdrożeniowe na potrzeby skalowalnego uruchamiania.
Qwen3.5-397B-A17B vs wybrane modele
| Model | Okno kontekstu (natywne) | Mocne strony | Typowe kompromisy |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 262K (natywne) | Multimodalne MoE, otwarte wagi, pojemność 397B z 17B aktywnymi | Duże artefakty modelu, wymaga rozproszonego hostingu dla pełnej wydajności |
| GPT-5.2 (reprezentatywny zamknięty) | ~400K (raportowane dla niektórych wariantów) | Wysoka dokładność gęstego rozumowania pojedynczego modelu | Zamknięte wagi, wyższy koszt inferencji w skali |
| Gęsty 70B w stylu LLaMA | ~128K (różnie) | Prostszy stos inferencji, niższe wymagania VRAM dla gęstych środowisk wykonawczych | Mniejsza pojemność parametrów względem globalnej wiedzy MoE |
Znane ograniczenia i kwestie operacyjne
- Ślad pamięciowy: Rzadkie MoE nadal wymaga przechowywania dużych plików wag; hostowanie wymaga znaczącej pamięci masowej i pamięci urządzeń w porównaniu z gęstym odpowiednikiem 17B.
- Złożoność inżynieryjna: Optymalna przepustowość wymaga starannego doboru równoległości (tensor/pipeline) i frameworków takich jak vLLM lub SGLang; naiwne hostowanie na pojedynczym GPU jest niepraktyczne.
- Ekonomia tokenów: Chociaż obliczenia per‑token są zredukowane, bardzo długie konteksty nadal zwiększają I/O, rozmiar pamięci podręcznej KV i rozliczenia u dostawców zarządzanych.
- Bezpieczeństwo i mechanizmy ochronne: Otwarte wagi zwiększają elastyczność, ale przenoszą odpowiedzialność za filtrowanie bezpieczeństwa, monitoring i mechanizmy ochronne wdrożenia na operatora.
Reprezentatywne przypadki użycia
- Badania i analiza modeli: Otwarte wagi umożliwiają powtarzalne badania i ewaluacje napędzane przez społeczność.
- Wielomodalne usługi on‑premise: Przedsiębiorstwa wymagające lokalizacji danych mogą wdrażać i uruchamiać obciążenia wizja+tekst lokalnie.
- RAG i potoki długodokumentowe: Natywne wsparcie długiego kontekstu pomaga w wnioskowaniu w jednym przebiegu nad dużymi korpusami.
- Inteligencja kodu i narzędzia agenta: Analiza monorepozytoriów, generowanie łatek i wykonywanie agentowych pętli wywołań narzędzi w kontrolowanych środowiskach.
- Aplikacje wielojęzyczne: Wysoki zasięg językowy dla produktów globalnych.
Jak uzyskać dostęp i zintegrować Qwen3.5-397B-A17B
Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API
Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej CometAPI console. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij “Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i wyślij.
Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API Qwen3.5-397B-A17B
Wybierz endpoint “Qwen3.5-397B-A17B”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metodę żądania i ciało żądania znajdziesz w naszej dokumentacji API na stronie. Nasza strona udostępnia także test Apifox dla Twojej wygody. Zamień <YOUR_API_KEY> na faktyczny klucz CometAPI z Twojego konta. Where to call it: Chat format.
Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu interfejs API odpowiada statusem zadania i danymi wyjściowymi.