alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B er Alibabas flagship open-weight MoE-model. Den indeholder indfødt multimodal reasoning, et 1M context window og 19x decoding throughput...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning
alibaba logoalibabaQwen3.516. februar 2026
Kontekst
1.0Mtokens
Maks output
8Ktokens
Input-pris
$0.60/ 1M
Output-pris
$3.60/ 1M
Modalitet:TextImageVideo
Funktioner:VisionVærktøjerStreamingRæsonnering
Benchmarks
GPQA
88.4%
GPQA: Spørgsmål og svar på kandidatniveau. En streng benchmark med 448 multiple choice-spørgsmål inden for biologi, fysik og kemi skabt af domæneeksperter. PhD-eksperter opnår kun 65-74% nøjagtighed, mens ikke-eksperter scorer kun 34% selv med ubegrænset webadgang (derfor 'Google-proof'). Qwen3.5-397B-A17B scorede 88.4% på denne benchmark.
HLE
28.7%
HLE: Ekspertniveau-ræsonnering. Tester en models evne til at demonstrere ekspertniveau-ræsonnering på tværs af specialiserede domæner. Evaluerer dyb forståelse af komplekse emner, der kræver professionel viden. Qwen3.5-397B-A17B scorede 28.7% på denne benchmark.
MMLU
88.6%
MMLU: Massiv flerfaglig sprogforståelse. En omfattende benchmark med 16.000 multiple choice-spørgsmål på tværs af 57 akademiske fag, herunder matematik, filosofi, jura og medicin. Tester bred viden og ræsonneringsevner. Qwen3.5-397B-A17B scorede 88.6% på denne benchmark.
MMLU Pro
87.8%
MMLU Pro: MMLU Professionel udgave. En forbedret version af MMLU med 12.032 spørgsmål i et sværere format med 10 svarmuligheder. Dækker matematik, fysik, kemi, jura, ingeniørvidenskab, økonomi, sundhed, psykologi, business, biologi, filosofi og datalogi. Qwen3.5-397B-A17B scorede 87.8% på denne benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Faktuel nøjagtighedsbenchmark. Tester en models evne til at give nøjagtige, faktuelle svar på ligetil spørgsmål. Måler pålidelighed og reducerer hallucinationer i vidensindhentningstasks. Qwen3.5-397B-A17B scorede 48% på denne benchmark.
IFEval
92.6%
IFEval: Instruktionsfølgningsevaluering. Måler, hvor godt en model følger specifikke instruktioner og begrænsninger. Tester evnen til at overholde formateringsregler, længdegrænser og andre eksplicitte krav. Qwen3.5-397B-A17B scorede 92.6% på denne benchmark.
AIME 2025
91.3%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Konkurrence-niveau matematikopgaver fra den prestigefyldte AIME-eksamen designet til talentfulde gymnasieelever. Tester avanceret matematisk problemløsning, der kræver abstrakt tænkning, ikke kun mønstergenkendelse. Qwen3.5-397B-A17B scorede 91.3% på denne benchmark.
MATH
74.1%
MATH: Matematisk problemløsning. En omfattende matematikbenchmark, der tester problemløsning inden for algebra, geometri, calculus og andre matematiske domæner. Kræver flertrinssværsonnering og formel matematisk viden. Qwen3.5-397B-A17B scorede 74.1% på denne benchmark.
GSM8k
93.7%
GSM8k: Folkeskole matematik 8K. 8.500 folkeskole-niveau matematiske tekstopgaver, der kræver flertrinssræsonnering. Tester grundlæggende aritmetik og logisk tænkning gennem virkelige scenarier som shopping eller tidsberegninger. Qwen3.5-397B-A17B scorede 93.7% på denne benchmark.
MGSM
92.1%
MGSM: Flersproget folkeskolematematik. GSM8k-benchmarken oversat til 10 sprog, herunder spansk, fransk, tysk, russisk, kinesisk og japansk. Tester matematisk ræsonnering på tværs af forskellige sprog. Qwen3.5-397B-A17B scorede 92.1% på denne benchmark.
MathVista
90.3%
MathVista: Matematisk visuel ræsonnering. Tester evnen til at løse matematikopgaver, der involverer visuelle elementer som diagrammer, grafer, geometriske figurer og videnskabelige illustrationer. Kombinerer visuel forståelse med matematisk ræsonnering. Qwen3.5-397B-A17B scorede 90.3% på denne benchmark.
SWE-Bench
76.4%
SWE-Bench: Softwareingeniør-benchmark. AI-modeller forsøger at løse rigtige GitHub-issues i open source Python-projekter med menneskelig verifikation. Tester praktiske softwareingeniørfærdigheder på produktionskodebaser. Topmodeller gik fra 4,4% i 2023 til over 70% i 2024. Qwen3.5-397B-A17B scorede 76.4% på denne benchmark.
HumanEval
79.3%
HumanEval: Python-programmeringsopgaver. 164 håndskrevne programmeringsopgaver, hvor modeller skal generere korrekte Python-funktionsimplementeringer. Hver løsning verificeres mod unit tests. Topmodeller opnår nu 90%+ nøjagtighed. Qwen3.5-397B-A17B scorede 79.3% på denne benchmark.
LiveCodeBench
83.6%
LiveCodeBench: Live kodningsbenchmark. Tester kodningsevner på løbende opdaterede, virkelige programmeringsudfordringer. I modsætning til statiske benchmarks bruger den friske problemer for at forhindre dataforurening og måle ægte kodningsevner. Qwen3.5-397B-A17B scorede 83.6% på denne benchmark.
MMMU
85%
MMMU: Multimodal forståelse. Massiv multi-disciplin multimodal forståelsesbenchmark, der tester vision-sprogmodeller på universitetsniveau-problemer på tværs af 30 fag, der kræver både billedforståelse og ekspertviden. Qwen3.5-397B-A17B scorede 85% på denne benchmark.
MMMU Pro
79%
MMMU Pro: MMMU Professionel udgave. Forbedret version af MMMU med mere udfordrende spørgsmål og strengere evaluering. Tester avanceret multimodal ræsonnering på professionelt og ekspertniveau. Qwen3.5-397B-A17B scorede 79% på denne benchmark.
ChartQA
86.5%
ChartQA: Diagram-spørgsmål og svar. Tester evnen til at forstå og ræsonnere om information præsenteret i diagrammer og grafer. Kræver udtrækning af data, sammenligning af værdier og udførelse af beregninger fra visuelle datarepræsentationer. Qwen3.5-397B-A17B scorede 86.5% på denne benchmark.
DocVQA
93.2%
DocVQA: Dokument visuel Q&A. Document Visual Question Answering benchmark, der tester evnen til at udtrække og ræsonnere om information fra dokumentbilleder, herunder formularer, rapporter og scannet tekst. Qwen3.5-397B-A17B scorede 93.2% på denne benchmark.
Terminal-Bench
52.5%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-opgaver. Tester evnen til at udføre kommandolinjeopgaver, skrive shell-scripts og navigere i terminalmiljøer. Måler praktiske systemadministrations- og udviklingsworkflow-færdigheder. Qwen3.5-397B-A17B scorede 52.5% på denne benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraktion og ræsonnering. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - tester flydende intelligens gennem nye mønstergenkendelsespuslespil. Hver opgave kræver opdagelse af den underliggende regel fra eksempler, der måler generel ræsonneringsevne snarere end memorering. Qwen3.5-397B-A17B scorede 12% på denne benchmark.

Om Qwen3.5-397B-A17B

Lær om Qwen3.5-397B-A17Bs muligheder, funktioner og hvordan den kan hjælpe dig med at opnå bedre resultater.

Mixture of Experts med høj effektivitet

Qwen3.5-397B-A17B er en flagship native multimodal model, der benytter en innovativ hybridarkitektur, som forener lineær opmærksomhed gennem Gated Delta Networks med en sparse Mixture-of-Experts (MoE). Selvom den indeholder 397 milliarder total parameters, aktiverer dens sparse design kun 17 milliarder parameters pr. forward pass, hvilket opnår enestående inferenseffektivitet og hastighed uden at gå på kompromis med dens omfattende reasoning-evner. Den er optimeret til både sprog- og visuelle opgaver, understøtter et massivt ordforråd på 250k tokens og yder understøttelse til over 201 sprog og dialekter.

Indfødte multimodale agentic workflows

Modellen udmærker sig som en indfødt multimodal agent, der er i stand til at behandle op til en million tokens context, hvilket svarer til cirka to timers video. Den introducerer en specialiseret Thinking Mode til kompleks logisk ræsonnement og er indfødt udstyret til agentic workflows, herunder webudvikling, GUI-navigation og spatial intelligens i den virkelige verden. Dens arkitektur understøtter FP8 end-to-end træning og et disaggregeret trænings-/inferens-framework, hvilket gør den til en af de mest skalerbare og effektive modeller til AI-applikationer i virksomhedsklassen.

Open weights for global tilgængelighed

Udgivet under Apache 2.0-licensen giver denne model open-source-miljøet adgang til frontier-niveau evner, der tidligere var begrænset til proprietære systemer. Den bygger bro mellem massive parameterantal og praktisk implementering, hvilket gør det muligt for organisationer at køre state-of-the-art reasoning-opgaver på privat infrastruktur med betydeligt lavere beregningsmæssige omkostninger end tætte 400B alternativer.

Qwen3.5-397B-A17B

Anvendelser for Qwen3.5-397B-A17B

Opdag de forskellige måder, du kan bruge Qwen3.5-397B-A17B til at opnå gode resultater.

Videoanalyse med lang tidshorisont

Analyser op til to timers videoindhold for at udtrække logik, reverse-engineere kode fra optagelser eller generere strukturerede resuméer.

STEM-forskning på ph.d.-niveau

Løs videnskabelige problemer på ph.d.-niveau og matematiske opgaver på olympiade-niveau ved hjælp af dens adaptive deep-thinking mode.

Autonome GUI-agenter

Automatiser interaktioner med smartphones og computere for at håndtere kontorarbejdsgange og navigation mellem apps på mobilen.

Visuel softwareudvikling

Udfør 'vibe coding' ved at omdanne instruktioner i naturligt sprog og UI-skitser til funktionel frontend-kode.

Dokument-intelligens

Behandl komplekse dokumenter, diagrammer og håndskrevne skitser for at udtrække struktureret data og reverse-engineere layouts.

Spatial AI-applikationer

Forstå pixel-niveau relationer til embodied AI-opgaver såsom analyse af scener fra selvkørende biler og robotnavigation.

Styrker

Begrænsninger

Overlegen videounderstøttelse: Understøtter 1 million tokens, hvilket muliggør indfødt behandling af op til 120 minutters video til agentic- og kodeopgaver.
Massiv hardwarebarriere: Fuld deployment kræver server-grade GPU-racks med over 800GB VRAM til ukomprimeret 16-bit præcision.
MoE-inferenseffektivitet: Arkitekturen med 397B total/17B aktive giver en 19x decoding throughput-forøgelse sammenlignet med tidligere dense flagship models.
HLE-vidensgab: På trods af høje scores inden for videnskab og matematik scorer den kun 28,7% på Humanity's Last Exam (HLE), hvilket indikerer et gab i absolut ekspert-faktualitet.
State-of-the-art reasoning: Opnår 91,3% på AIME og 88,4% på GPQA, hvilket konkurrerer med de bedste closed-source modeller inden for videnskab og matematik på ph.d.-niveau.
Overdreven tiltro til værktøjer: I autonome agent-scenarier hallucinerer modellen lejlighedsvis tool outputs eller ignorerer resultater til fordel for interne forudsigelser.
Apache 2.0 open weights: Tilbyder intelligens på frontier-niveau med friheden fra open weights, hvilket muliggør privat deployment on-premise.
Ydeevne i terminalopgaver: Scorer 52,5% på Terminal-Bench 2.0, hvilket er bagefter konkurrenterne i komplekse kommandolinje-interaktionsopgaver.

API hurtig start

alibaba/qwen3.5-plus

Se dokumentation
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: 'Analyser logikken i denne MoE-arkitektur.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installér SDK'et og begynd at foretage API-kald på få minutter.

Hvad folk siger om Qwen3.5-397B-A17B

Se hvad fællesskabet mener om Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B er i bund og grund en GPT-5 klasse model, men open-weight. DeltaNet-arkitekturen løser MoE-latensproblemer perfekt.
u/DeepLearningLover
reddit
Indfødt multimodal reasoning på Qwen3.5 ser utrolig ud. 1M context + videoanalyse kommer til at ændre agent-workflows.
@AiDevDaily
twitter
Beslutningen om at bruge FP8 end-to-end træning, mens BF16 opretholdes i følsomme lag, er en mesterklasse i stabilitetsoptimeringer.
cold_fusion
hackernews
Dette er første gang, jeg har set en åben model rent faktisk slå Gemini 1.5 Pro i komplekse multimodale agent-opgaver.
AI Revolution
youtube
Den 19x forbedring i decoding throughput over Qwen3-Max gør denne til et levedygtigt alternativ for agenter på produktionsniveau.
u/ModelTester2026
reddit
Jeg var overrasket over, hvor godt den håndterer 4-bit kvantisering. Den bevarer næsten alle sine reasoning-evner på et dual A100 setup.
@GlobalTechReview
twitter

Videoer om Qwen3.5-397B-A17B

Se vejledninger, anmeldelser og diskussioner om Qwen3.5-397B-A17B

En model med 397 milliarder parameters, men med 17 milliarder parameters aktive.

Ved decoding på 256K er denne model 19 gange hurtigere end Qwen 3 Max.

Den indfødte vision-language reasoning er det, der gør den unik til agentic workflows.

Denne slår de fleste lukkede modeller på standard matematiske benchmarks.

Det er hårdt at køre denne lokalt, men de kvantiserede versioner kan bruges på high-end Macs.

Model med 397 milliarder parameters og 17 milliarder aktive parameters. Den er indfødt multimodal.

Det er sandsynligvis den bedste open-source multimodale model lige nu.

Evnen til at behandle to timers video indfødt er en kæmpe fordel.

Se på disse logik-scores, den rammer konsekvent GPT-4o niveauer.

Apache-licensen gør den meget attraktiv for virksomheders databeskyttelse.

Struktureret OCR-udtræk. Du har en rodet PDF... og du skal omdanne den til ren JSON. Denne model er fremragende til det.

Du får intelligensen fra en kæmpe på 400 milliarder parameters... men betaler beregningsomkostningerne for en model på 17 milliarder parameters.

Den håndterer long-context retrieval bedre end den forrige version.

Integrationen af tool use er bygget ind i grundtræningen, ikke en eftertanke.

Thinking mode giver den mulighed for at rette sin egen logik før output.

Mere end bare prompts

Supercharg din arbejdsgang med AI-automatisering

Automatio kombinerer kraften fra AI-agenter, webautomatisering og smarte integrationer for at hjælpe dig med at udrette mere på kortere tid.

AI-agenter
Webautomatisering
Smarte arbejdsgange

Pro-tips til Qwen3.5-397B-A17B

Eksperttips til at hjælpe dig med at få mest muligt ud af Qwen3.5-397B-A17B og opnå bedre resultater.

Slå Thinking Mode til

Send parameteren 'enable_thinking: true' i dit API-kald for at aktivere dyb reasoning til matematik, kodning og komplekse logiske gåder.

Brug Fast Mode

Brug 'Fast'-mode til simple forespørgsler for at få øjeblikkelige svar uden at forbruge tokens på unødvendige interne tænkefaser.

Optimer video-prompts

Når du analyserer video, så bed modellen om at fokusere på det endelige dynamiske resultat frem for frame-for-frame analyse for bedre tidsmæssig sammenhæng.

Udnyt kvantisering

Brug 4-bit eller 8-bit kvantisering (GGUF/EXL2) til at køre modellen på hardware til forbrugere, hvis du har tilstrækkelig VRAM (200GB+).

Anmeldelser

Hvad vores brugere siger

Slut dig til tusindvis af tilfredse brugere, der har transformeret deres arbejdsgang

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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.

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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.

Relateret AI Models

openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

256K context
$0.60/$3.00/1M
xai

Grok-4

xAI

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.5

Anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
zhipu

GLM-5

Zhipu (GLM)

GLM-5 is Zhipu AI's 744B parameter open-weight powerhouse, excelling in long-horizon agentic tasks, coding, and factual accuracy with a 200k context window.

200K context
$1.00/$3.20/1M

Ofte stillede spørgsmål om Qwen3.5-397B-A17B

Find svar på almindelige spørgsmål om Qwen3.5-397B-A17B