alibaba

Qwen3.5-Omni

Qwen3.5-Omni er en native omnimodal AI fra Alibaba Cloud, der tilbyder problemfri audiovisuel ræsonnering, real-time stemmechat og 256k context til apps med...

OmnimodalReal-time VoiceVideo VisionAlibaba CloudMoE
alibaba logoalibabaQwen3.529. marts 2026
Kontekst
256Ktokens
Maks output
8Ktokens
Input-pris
$0.40/ 1M
Output-pris
$4.80/ 1M
Modalitet:TextImageAudioVideo
Funktioner:VisionVærktøjerStreaming
Benchmarks
GPQA
83.9%
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-Omni scorede 83.9% på denne benchmark.
HLE
34.2%
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-Omni scorede 34.2% på denne benchmark.
MMLU
94.2%
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-Omni scorede 94.2% på denne benchmark.
MMLU Pro
85.9%
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-Omni scorede 85.9% på denne benchmark.
SimpleQA
48.2%
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-Omni scorede 48.2% på denne benchmark.
IFEval
89.7%
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-Omni scorede 89.7% på denne benchmark.
AIME 2025
81.6%
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-Omni scorede 81.6% på denne benchmark.
MATH
90.4%
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-Omni scorede 90.4% på denne benchmark.
GSM8k
94.5%
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-Omni scorede 94.5% på denne benchmark.
MGSM
94.1%
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-Omni scorede 94.1% på denne benchmark.
MathVista
86.1%
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-Omni scorede 86.1% på denne benchmark.
SWE-Bench
75%
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-Omni scorede 75% på denne benchmark.
HumanEval
91.2%
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-Omni scorede 91.2% på denne benchmark.
LiveCodeBench
65.6%
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-Omni scorede 65.6% på denne benchmark.
MMMU
80.1%
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-Omni scorede 80.1% på denne benchmark.
MMMU Pro
73.9%
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-Omni scorede 73.9% på denne benchmark.
ChartQA
85.3%
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-Omni scorede 85.3% på denne benchmark.
DocVQA
95.2%
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-Omni scorede 95.2% 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-Omni scorede 52.5% på denne benchmark.
ARC-AGI
12.5%
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-Omni scorede 12.5% på denne benchmark.

Om Qwen3.5-Omni

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

Forenet omnimodal arkitektur

Qwen3.5-Omni er en native omnimodal model udviklet af Alibaba Cloud, bygget på en forenet arkitektur designet til at behandle tekst-, billed-, lyd- og video-inputs samtidigt. I modsætning til tidligere modeller, der var afhængige af separate encodere, benytter Qwen3.5-Omni en Thinker-Talker-arkitektur. 'Thinker'-komponenten udfører komplekse multimodale ræsonneringer på tværs af sammenflettede signaler, mens 'Talker'-komponenten genererer streaming speech i høj kvalitet med lav latency. Dette gør det muligt for modellen at håndtere massive mængder context, herunder op til 10 timers lyd eller næsten syv minutters 720p-video i en enkelt prompt.

Avanceret synkronisering og performance

En teknisk egenskab ved denne model er ARIA-systemet (Adaptive Rate Interleave Alignment), som synkroniserer tekst- og tale-tokens for at sikre naturligt lydende stemmeresponser. Modellen understøtter real-time semantisk afbrydelse, hvilket gør det muligt for brugere at afbryde AI'en under samtalen. Den er optimeret til både virksomhedskritisk multimodal analyse og forbrugerrettede real-time stemmeassistenter og leverer performance inden for vision- og lydopgaver, der matcher eller overgår proprietære modeller på flagship-niveau.

Specialiseret til interaktion med lav latency

Modellens arkitektur er specifikt tunet til real-time applikationer, hvor latency er afgørende. Ved at bruge en Mixture-of-Experts (MoE)-tilgang med en arkitektur baseret på gated delta networks, opretholder modellen høj beregningseffektivitet. Denne effektivitet gør det muligt at tilbyde real-time lydinteraktion, mens der administreres et 256k token context window, hvilket gør den velegnet til analyse af langformet indhold, såsom mødeudskrifter og indeksering af filmisk videoindhold.

Qwen3.5-Omni

Anvendelser for Qwen3.5-Omni

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

Real-time stemmeassistenter

Modellen bygger interaktive AI-avatarer, der deltager i naturlige samtaler med støtte til semantisk afbrydelse.

Cinematisk videotekstning

Den genererer beskrivelser på manuskriptniveau og tidsstemplede annoteringer til langformet videoindhold i høj opløsning.

Audiovisuel live-kodning

Udviklere retter kode ved at vise deres skærm og verbalt forklare logikken til modellen i real-time.

Enterprise lydarkivering

Systemet behandler op til 10 timers mødeoptagelser eller podcasts for at udtrække indsigt i én gennemkørsel.

Flersprogede oversættelsestjenester

Den leverer end-to-end tale-til-tale-oversættelse på tværs af 113 sprog og forskellige regionale kinesiske dialekter.

Indholdsmoderering

Modellen auditerer video- og lydstrømme for sikkerhed ved samtidigt at identificere visuelt og verbalt forbudt indhold.

Styrker

Begrænsninger

Native omnimodal fusion: Den integrerer tekst, vision og lyd i én model og opnår state-of-the-art resultater på tværs af 215 multimodale subtasks.
Høje krav til GPU: Lokal installation af den multimodale MoE-arkitektur kræver betydelig VRAM sammenlignet med rene tekstmodeller.
Stort lyd-horisont: Det 256k context window gør det muligt at behandle over 10 timers sammenhængende lyddata i en enkelt forespørgsel.
Regional API-latency: Real-time performance er i øjeblikket optimeret til brugere tæt på Alibaba Clouds primære regionale clusters i Asien.
Real-time stemme med lav latency: Thinker-Talker-arkitekturen sikrer responstider under et sekund for interaktive samtaler, der kan afbrydes.
Kløft i tekst-ræsonnering: Selvom den er fremragende til multimodale opgaver, ligger dens rene logiske performance (GPQA 83.9) bag specialiserede modeller til ræsonnering.
Aggressiv effektivitetsprissætning: Til $0,40/1M input-tokens leverer den multimodal-kapabiliteter på flagship-niveau til en lav pris sammenlignet med konkurrenterne.
Eksperimentel visuel kodning: Funktionen til 'vibe coding' er en fremspirende kapabilitet og kan have svært ved komplekse, spatiale UI-koordinater i video.

API hurtig start

alibaba/qwen3.5-omni-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',
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: 'qwen3.5-omni-plus',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze this video content.' }],
  modalities: ['text'],
  stream: true,
});

for await (const chunk of completion) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
}

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

Hvad folk siger om Qwen3.5-Omni

Se hvad fællesskabet mener om Qwen3.5-Omni

Audiovisuell 'Vibe Coding' ændrer spillereglerne; den forstår endelig, hvad jeg viser på skærmen, mens jeg forklarer fejlen.
dev_mindset
reddit
Qwen3.5-Omni's evne til at håndtere 10 timers lyd i én context er vanvittig for forskere og podcastere.
AI_Explorer_01
twitter
Voice cloning lyder overraskende naturligt sammenlignet med forrige generation, næsten umulig at skelne fra ægte tale på engelsk.
TechGuru_Reviews
youtube
Endelig en model, der ikke bare afbryder mig midt i en sætning; semantisk afbrydelse virker som lovet.
hacker_news_user
hackernews
Imponerende tal på den nye Qwen3.6 27B, men Omni-versionen er den, alle vil bruge til rigtige produkter.
David Hendrickson
twitter
Jeg forsøgte at afbryde den fem gange, og den fangede min intention hver eneste gang.
Matt Shumer
youtube

Videoer om Qwen3.5-Omni

Se vejledninger, anmeldelser og diskussioner om Qwen3.5-Omni

Thinker-Talker-arkitekturen er et kæmpe spring fremad for real-time latency [04:15].

Den håndterer 400 sekunders video, hvilket er det dobbelte af, hvad vi normalt ser [07:22].

Denne model er naturligt end-to-end flersproget og multimodal [10:05].

ARIA-systemet forhindrer udtalefejl, som findes i standard TTS [15:30].

Man kan bogstaveligt talt vise sin skærm og have en flydende samtale om koden [22:10].

Jeg forsøgte at afbryde den fem gange, og den fangede min intention hver eneste gang [08:30].

Måden den skriver kode på baseret på, hvad den ser i videoen, er uhyggelig [10:45].

Dette er den første rigtige konkurrent til GPT-4o's voice mode, vi har set [14:20].

Den understøtter 113 sprog til talegenkendelse, hvilket er en kæmpe fordel [18:55].

Vision-udtrækningen er langt mere robust til komplekse PDF'er og video [25:15].

Den 10-timers lyd-context er den virkelige stjerne her til virksomhedsbrug [12:10].

Performance på ikke-engelske sprog er der, hvor Qwen virkelig trækker fra [15:40].

Den kan skelne mellem baggrundsstøj og reel brugerafbrydelse [19:22].

Prissætningen er meget konkurrencedygtig, især ift. antallet af aktive parameters [24:10].

Dette er i øjeblikket den mest kapable model til Python-automatisering, der involverer visuel UI [28:45].

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-Omni

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

Optimer lydindtag

Opdel lydfiler, der er længere end 10 timer, for at opretholde en høj præcision ved hentning af fakta inden for det 256k context window.

Udnyt semantisk afbrydelse

Aktiver indbyggede turn-taking-funktioner i stemmeapps for at skelne brugerens intention fra baggrundsstøj.

Brug ARIA til tekniske termer

Udnyt streaming speech-tilstand for at drage fordel af ARIA-alignment, hvilket sikrer, at tekniske tal udtales korrekt.

Kontrol af video-framerate

Upload standardvideo ved 1 FPS, men øg raten for scener med høj aktivitet for at sikre visuel præcision.

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-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
moonshot

Kimi K2 Thinking

Moonshot

Kimi K2 Thinking is Moonshot AI's trillion-parameter reasoning model. It outperforms GPT-5 on HLE and supports 300 sequential tool calls autonomously for...

256K context
$0.60/$2.50/1M
openai

GPT-5.2

OpenAI

GPT-5.2 is OpenAI's flagship model for professional tasks, featuring a 400K context window, elite coding, and deep multi-step reasoning capabilities.

400K context
$1.75/$14.00/1M
alibaba

Qwen3.6-Max-Preview

alibaba

Qwen3.6-Max-Preview is Alibaba's flagship MoE model featuring 1M context, a native thinking mode, and SOTA scores in agentic coding and reasoning.

1M context
$1.25/$10.00/1M
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
zhipu

GLM-5.1

Zhipu (GLM)

GLM-5.1 is Zhipu AI's flagship reasoning model, featuring a 202K context window and an autonomous 8-hour execution loop for complex agentic engineering.

203K context
$1.40/$4.40/1M
openai

GPT-5.3 Codex

OpenAI

GPT-5.3 Codex is OpenAI's 2026 frontier coding agent, featuring a 400K context window, 77.3% Terminal-Bench score, and superior logic for complex software...

400K context
$1.75/$14.00/1M
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

Ofte stillede spørgsmål om Qwen3.5-Omni

Find svar på almindelige spørgsmål om Qwen3.5-Omni