Qwen3.5-397B-A17B কি open-source?

হ্যাঁ, এটি Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে একটি open-weight model হিসেবে রিলিজ করা হয়েছে, যা বাণিজ্যিক ব্যবহার এবং ব্যক্তিগত হোস্টিংয়ের অনুমতি দেয়।

'17B active parameters' বলতে কী বোঝায়?

এটি একটি Mixture-of-Experts আর্কিটেকচার ব্যবহার করে যেখানে প্রতিটি টোকেন প্রসেস করার জন্য এর ৩৯৭ বিলিয়ন parameters-এর মধ্যে মাত্র ১৭ বিলিয়ন ব্যবহৃত হয়, যা কম্পিউট প্রয়োজনীয়তা নাটকীয়ভাবে কমিয়ে আনে।

Qwen3.5-Plus API-এর খরচ কত?

এর খরচ প্রতি ১ মিলিয়ন input tokens-এর জন্য $০.৪০ এবং প্রতি ১ মিলিয়ন output tokens-এর জন্য $২.৪০, যা এটিকে উপলব্ধ সবচেয়ে সাশ্রয়ী frontier model-গুলোর একটি করে তুলেছে।

এটি কি ভিডিও ফাইল প্রসেস করতে পারে?

হ্যাঁ, model-টি নেটিভলি ১ মিলিয়ন tokens পর্যন্ত context প্রসেস করতে পারে, যা প্রায় ১২০ মিনিটের ভিডিওর সমতুল্য।

এটি কি function calling সমর্থন করে?

হ্যাঁ, model-টিতে tool use-এর জন্য জোরালো সমর্থন রয়েছে, যার মধ্যে web search, code interpretation এবং custom function calling অন্তর্ভুক্ত।

এর জন্য হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তা কী?

৩৯৭ বিলিয়ন total parameters-এর কারণে, ১৬-বিট প্রিসিশনে model-টি চালানোর জন্য ৮০০GB-এর বেশি VRAM প্রয়োজন, যার জন্য সাধারণত একটি multi-GPU server rack-এর দরকার হয়।

এটি কীভাবে reasoning টাস্কগুলো পরিচালনা করে?

Qwen3.5 chain-of-thought reasoning সমর্থন করার জন্য একটি asynchronous RL ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে, যা 'enable_thinking' এর মতো API parameters-এর মাধ্যমে টগল করা যায়।

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B হলো আলিবাবার ফ্ল্যাগশিপ open-weight MoE model। এটিতে রয়েছে নেটিভ multimodal reasoning, ১ মিলিয়ন context উইন্ডো এবং ১৯ গুণ বেশি decoding...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning

alibabaQwen3.5ফেব্রুয়ারি ১৬, ২০২৬

কনটেক্সট

1.0Mটোকেন

সর্বোচ্চ আউটপুট

8Kটোকেন

ইনপুট মূল্য

$0.60/ 1M

আউটপুট মূল্য

$3.60/ 1M

মোডালিটি:TextImageVideo

ক্ষমতা:ভিশনটুলসস্ট্রিমিংরিজনিং

বেঞ্চমার্ক

GPQA

88.4%

HLE

28.7%

MMLU

88.6%

MMLU Pro

87.8%

SimpleQA

48%

IFEval

92.6%

AIME 2025

91.3%

MATH

74.1%

GSM8k

93.7%

MGSM

92.1%

MathVista

90.3%

SWE-Bench

76.4%

HumanEval

79.3%

LiveCodeBench

83.6%

MMMU

85%

MMMU Pro

79%

ChartQA

86.5%

DocVQA

93.2%

Terminal-Bench

52.5%

ARC-AGI

12%

API ডকুমেন্টেশন দেখুন

Qwen3.5-397B-A17B সম্পর্কে

Qwen3.5-397B-A17B এর ক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য এবং কীভাবে এটি আপনাকে ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে জানুন।

উচ্চ-দক্ষতাসম্পন্ন Mixture of Experts

Qwen3.5-397B-A17B হলো একটি ফ্ল্যাগশিপ নেটিভ multimodal model যা Gated Delta Networks-এর মাধ্যমে লিনিয়ার অ্যাটেনশন এবং sparse Mixture-of-Experts (MoE) কে একত্রিত করে একটি উদ্ভাবনী হাইব্রিড আর্কিটেকচার ব্যবহার করে। যদিও এতে মোট ৩৯৭ বিলিয়ন parameters রয়েছে, এর sparse ডিজাইন প্রতিটি forward pass-এ মাত্র ১৭ বিলিয়ন parameters সক্রিয় করে, যা এর বিশাল reasoning সক্ষমতার সাথে আপস না করেই অসাধারণ ইনফারেন্স দক্ষতা ও গতি অর্জন করে। এটি ল্যাঙ্গুয়েজ এবং ভিজ্যুয়াল উভয় টাস্কের জন্য অপ্টিমাইজ করা, যা ২৫০k tokens-এর একটি বিশাল ভোকাবুলারি সাপোর্ট করে এবং ২০০টিরও বেশি ভাষা ও উপভাষার জন্য সহায়তা প্রদান করে।

নেটিভ Multimodal Agentic ওয়ার্কফ্লো

model-টি একটি নেটিভ multimodal এজেন্ট হিসেবে কাজ করতে পারদর্শী, যা এক মিলিয়ন tokens পর্যন্ত context প্রসেস করতে সক্ষম, যা প্রায় দুই ঘণ্টা ভিডিওর সমান। এটি জটিল লজিক্যাল reasoning-এর জন্য একটি বিশেষ Thinking Mode নিয়ে এসেছে এবং ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, GUI নেভিগেশন ও বাস্তব বিশ্বের spatial intelligence সহ agentic ওয়ার্কফ্লোর জন্য নেটিভলি সজ্জিত। এর আর্কিটেকচার FP8 এন্ড-টু-এন্ড ট্রেনিং এবং একটি বিচ্ছিন্ন ট্রেনিং-ইনফারেন্স ফ্রেমওয়ার্ক সমর্থন করে, যা এটিকে এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সবচেয়ে স্কেলেবল ও দক্ষ model-গুলোর একটি করে তুলেছে।

বিশ্বব্যাপী অ্যাক্সেসিবিলিটির জন্য Open Weights

Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে রিলিজ করা এই model-টি ওপেন-সোর্স কমিউনিটিকে এমন frontier-লেভেলের সক্ষমতা দেয়, যা আগে শুধুমাত্র প্রোপাইটারি সিস্টেমে সীমাবদ্ধ ছিল। এটি বিশাল প্যারামিটার কাউন্ট এবং ব্যবহারিক ডিপ্লয়মেন্টের মধ্যে ব্যবধান কমিয়ে আনে, যার ফলে প্রতিষ্ঠানগুলো বিশাল dense 400B বিকল্পগুলোর তুলনায় অনেক কম কম্পিউট খরচেই ব্যক্তিগত অবকাঠামোতে state-of-the-art reasoning টাস্ক চালাতে পারে।

Qwen3.5-397B-A17B এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

দুর্দান্ত ফলাফল অর্জন করতে Qwen3.5-397B-A17B ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় আবিষ্কার করুন।

লং-হরাইজন ভিডিও অ্যানালাইসিস

লজিক বের করতে, ফুটেজ থেকে কোড রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ার করতে অথবা স্ট্রাকচার্ড সামারি তৈরি করতে দুই ঘণ্টা পর্যন্ত ভিডিও কন্টেন্ট বিশ্লেষণ করুন।

PhD-লেভেল STEM গবেষণা

এর অ্যাডাপটিভ deep-thinking মোড ব্যবহার করে গ্র্যাজুয়েট-লেভেল PhD সায়েন্স প্রশ্ন এবং অলিম্পিয়াড-লেভেলের গণিত সমস্যার সমাধান করুন।

স্বায়ত্তশাসিত GUI এজেন্ট

অফিস ওয়ার্কফ্লো এবং ক্রস-অ্যাপ মোবাইল নেভিগেশন সামলাতে স্মার্টফোন ও কম্পিউটারের সাথে ইন্টারঅ্যাকশন অটোমেট করুন।

ভিজ্যুয়াল সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং

প্রাকৃতিক ভাষার নির্দেশাবলী এবং UI স্কেচকে ফাংশনাল ফ্রন্টএন্ড কোডে রূপান্তর করে 'vibe coding' সম্পন্ন করুন।

ডকুমেন্ট ইন্টেলিজেন্স

জটিল ডকুমেন্ট, চার্ট এবং হাতে লেখা স্কেচ প্রসেস করে স্ট্রাকচার্ড ডাটা বের করুন এবং লেআউট রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ার করুন।

Spatial AI অ্যাপ্লিকেশন

অটোনোমাস ড্রাইভিং সিন অ্যানালাইসিস এবং রোবোটিক নেভিগেশনের মতো embodied AI টাস্কের জন্য পিক্সেল-লেভেল সম্পর্কগুলো বুঝুন।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

উন্নত ভিডিও সাপোর্ট: ১ মিলিয়ন tokens সাপোর্ট করে, যা agentic এবং কোডিং টাস্কের জন্য ১২০ মিনিট পর্যন্ত ভিডিওর নেটিভ প্রসেসিং সম্ভব করে।

বিশাল হার্ডওয়্যার বাধা: আনকম্প্রেসড ১৬-বিট প্রিসিশনের জন্য সম্পূর্ণ ডিপ্লয়মেন্টে ৮০০GB-এর বেশি VRAM সহ সার্ভার-গ্রেড GPU র‍্যাক প্রয়োজন।

MoE ইনফারেন্স দক্ষতা: ৩৯৭ বিলিয়ন total/১৭ বিলিয়ন active আর্কিটেকচার পূর্ববর্তী ফ্ল্যাগশিপ model-গুলোর তুলনায় ১৯ গুণ বেশি decoding throughput প্রদান করে।

HLE নলেজ গ্যাপ: বিজ্ঞান ও গণিতে উচ্চ স্কোর থাকা সত্ত্বেও, এটি Humanity's Last Exam (HLE)-তে মাত্র ২৮.৭% স্কোর করে, যা বিশেষজ্ঞ তথ্যের ক্ষেত্রে কিছুটা ঘাটতি নির্দেশ করে।

স্টেট-অফ-দ্য-আর্ট Reasoning: AIME-তে ৯১.৩% এবং GPQA-তে ৮৮.৪% স্কোর অর্জন করে, যা PhD-লেভেলের বিজ্ঞান ও গণিতে সেরা closed-source model-গুলোর সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে।

টুল ব্যবহারে অতি-আত্মবিশ্বাস: স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টের ক্ষেত্রে, model-টি মাঝে মাঝে ভুল টুল আউটপুট দেয় অথবা অভ্যন্তরীণ পূর্বাভাসের পক্ষে ফলাফল এড়িয়ে যায়।

Apache 2.0 Open Weights: Open weights-এর স্বাধীনতার সাথে frontier-লেভেলের ইন্টেলিজেন্স অফার করে, যা ব্যক্তিগত, অন-প্রিমিস ডিপ্লয়মেন্টের সুযোগ দেয়।

টার্মিনাল টাস্ক পারফরম্যান্স: Terminal-Bench 2.0-তে ৫২.৫% স্কোর করে, যা জটিল কমান্ড-লাইন ইন্টারঅ্যাকশন টাস্কে প্রতিযোগীদের চেয়ে কিছুটা পিছিয়ে।

API দ্রুত শুরু

alibaba/qwen3.5-plus

ডকুমেন্টেশন দেখুন

alibaba SDK

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'qwen3.5-plus',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze the logic of this MoE architecture.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDK ইনস্টল করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে API কল করা শুরু করুন।

Qwen3.5-397B-A17B সম্পর্কে মানুষ কী বলছে

Qwen3.5-397B-A17B সম্পর্কে কমিউনিটি কী ভাবছে দেখুন

“Qwen3.5-397B মূলত GPT-5 ক্লাসের একটি model কিন্তু open-weight। DeltaNet আর্কিটেকচারটি MoE latency সমস্যাগুলো নিখুঁতভাবে সমাধান করছে।”

— u/DeepLearningLover

“Qwen3.5-এ নেটিভ multimodal reasoning অবিশ্বাস্য। ১ মিলিয়ন context + ভিডিও অ্যানালাইসিস এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো বদলে দেবে।”

— @AiDevDaily

twitter

“FP8 এন্ড-টু-এন্ড ট্রেনিং ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত এবং সংবেদনশীল লেয়ারগুলোতে BF16 বজায় রাখা স্থায়িত্বের অপ্টিমাইজেশনের একটি চমৎকার উদাহরণ।”

— cold_fusion

hackernews

“এই প্রথম আমি কোনো open model-কে জটিল multimodal এজেন্ট টাস্কে Gemini 1.5 Pro-কে হারাতে দেখলাম।”

— AI Revolution

youtube

“Qwen3-Max-এর তুলনায় ১৯ গুণ বেশি decoding throughput এটিকে প্রোডাকশন-লেভেল এজেন্টের জন্য একটি কার্যকর বিকল্প হিসেবে তৈরি করেছে।”

— u/ModelTester2026

“এটি ৪-বিট কোয়ান্টাইজেশনকে কত ভালোভাবে হ্যান্ডেল করে তা দেখে আমি অবাক। এটি ডুয়াল A100 সেটআপে প্রায় সব reasoning সক্ষমতা ধরে রাখে।”

— @GlobalTechReview

twitter

Qwen3.5-397B-A17B সম্পর্কে ভিডিও

Qwen3.5-397B-A17B সম্পর্কে টিউটোরিয়াল, রিভিউ এবং আলোচনা দেখুন

“৩৯৭ বিলিয়ন প্যারামিটার model, কিন্তু ১৭ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয়। [০১:৪৪]”

“২৫৬K-তে ডিকোড করার সময়, এই model-টি Qwen 3 Max-এর চেয়ে ১৯ গুণ দ্রুত। [০৫:১২]”

“নেটিভ ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ reasoning এজেন্ট ওয়ার্কফ্লোর জন্য এটিকে আলাদা করে তোলে। [০৮:৪৫]”

“এটি স্ট্যান্ডার্ড ম্যাথ benchmark-গুলোতে বেশিরভাগ closed model-কে হারায়। [১২:৩০]”

“এটি লোকালি চালানো কঠিন, কিন্তু কোয়ান্টাইজড ভার্সনগুলো হাই-এন্ড ম্যাক-এ কাজ করে। [১৫:১০]”

“৩৯৭ বিলিয়ন প্যারামিটার model, যেখানে ১৭ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয়। এটি নেটিভলি multimodal। [০০:১৫]”

“এটি সম্ভবত বর্তমানে সেরা open-source multimodal model। [০১:৫১]”

“দুই ঘণ্টা ভিডিও নেটিভলি প্রসেস করার ক্ষমতা একটি বিশাল সুবিধা। [০৪:২২]”

“এই লজিক স্কোরগুলো দেখুন, এটি ধারাবাহিকভাবে GPT-4o লেভেলে আছে। [০৭:৪৫]”

“Apache লাইসেন্সটি কর্পোরেট ডাটা প্রাইভেসি রক্ষার জন্য এটিকে আকর্ষণীয় করে তোলে। [১০:১২]”

“OCR স্ট্রাকচার্ড এক্সট্রাকশন। আপনার কাছে একটি অগোছালো PDF আছে... এবং সেটিকে ক্লিন JSON-এ রূপান্তর করতে হবে। এই model-টি সেখানে সেরা। [০২:৫১]”

“আপনি ৪০০ বিলিয়ন প্যারামিটারের দানবের বুদ্ধিমত্তা পান... কিন্তু ১৭ বিলিয়ন প্যারামিটার model-এর কম্পিউট খরচ হয়। [০৮:০৮]”

“এটি আগের ভার্সনের চেয়ে ভালো long-context retrieval হ্যান্ডেল করে। [০৪:১৫]”

“টুল ব্যবহারের ইন্টিগ্রেশন বেস ট্রেনিংয়ের মধ্যেই দেওয়া আছে, আলাদা করে নয়। [০৬:৩৩]”

“Thinking মোড এটিকে আউটপুট দেওয়ার আগে নিজের লজিক সংশোধন করার সুযোগ দেয়। [০৯:৫০]”

শুধু প্রম্পটের চেয়ে বেশি

আপনার ওয়ার্কফ্লো সুপারচার্জ করুন AI অটোমেশন দিয়ে

Automatio AI এজেন্ট, ওয়েব অটোমেশন এবং স্মার্ট ইন্টিগ্রেশনের শক্তি একত্রিত করে আপনাকে কম সময়ে আরও বেশি অর্জন করতে সাহায্য করে।

AI এজেন্ট

ওয়েব অটোমেশন

স্মার্ট ওয়ার্কফ্লো

বিনামূল্যে শুরু করুন

Qwen3.5-397B-A17B এর জন্য প্রো টিপস

Qwen3.5-397B-A17B থেকে সর্বাধিক পেতে এবং ভালো ফলাফল অর্জন করতে বিশেষজ্ঞ টিপস।

Thinking Mode টগল করা

গণিত, কোডিং এবং জটিল লজিক পাজলের জন্য deep reasoning সক্রিয় করতে আপনার API কলে 'enable_thinking: true' প্যারামিটারটি ব্যবহার করুন।

Fast Mode ব্যবহার করুন

অপ্রয়োজনীয় অভ্যন্তরীণ থিঙ্কিং ফেজে টোকেন খরচ না করে দ্রুত উত্তর পাওয়ার জন্য সাধারণ কুয়েরির ক্ষেত্রে 'Fast' মোড ব্যবহার করুন।

ভিডিও প্রম্পট অপ্টিমাইজ করুন

ভিডিও অ্যানালাইসিস করার সময়, ভালো টেম্পোরাল কোহেরেন্সের জন্য ফ্রেম-বাই-ফ্রেম বিশ্লেষণের পরিবর্তে ফাইনাল ডায়নামিক আউটকামের ওপর ফোকাস করতে model-কে প্রম্পট দিন।

কোয়ান্টাইজেশনের সুবিধা নিন

আপনার কাছে পর্যাপ্ত VRAM (২০০GB+) থাকলে কনজিউমার-গ্রেড হার্ডওয়্যারে model-টি চালানোর জন্য ৪-বিট বা ৮-বিট কোয়ান্টাইজেশন (GGUF/EXL2) ব্যবহার করুন।

প্রশংসাপত্র

আমাদের ব্যবহারকারীরা কী বলেন

হাজার হাজার সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে যোগ দিন যারা তাদের ওয়ার্কফ্লো রূপান্তরিত করেছেন

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.