Ist Qwen3.5-397B-A17B Open-Source?

Ja, es wurde als Open-Weights-Modell unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, was eine kommerzielle Nutzung und privates Hosting ermöglicht.

Was bedeutet '17B aktive parameters'?

Es verwendet eine Mixture-of-Experts-Architektur, bei der nur 17 Milliarden seiner 397 Milliarden parameters zur Verarbeitung eines einzelnen token genutzt werden, was den Rechenaufwand drastisch reduziert.

Wie viel kostet die Qwen3.5-Plus API?

Die Kosten liegen bei 0,40 $ pro 1 Million Input-tokens und 2,40 $ pro 1 Million Output-tokens, was es zu einem der kosteneffizientesten frontier models macht, die derzeit verfügbar sind.

Kann es Videodateien verarbeiten?

Ja, das model kann nativ bis zu 1 Million tokens an context verarbeiten, was etwa 120 Minuten Videomaterial entspricht.

Unterstützt es function calling?

Ja, das model bietet eine robuste Unterstützung für Tool-Use, einschließlich Websuche, Code-Interpretation und dem Aufruf benutzerdefinierter Funktionen (function calling).

Was sind die Hardware-Anforderungen?

Aufgrund der 397B Gesamtparameter erfordert der Betrieb des models in 16-Bit-Präzision über 800GB VRAM, was in der Regel ein Multi-GPU-Server-Rack notwendig macht.

Wie geht es mit reasoning-Aufgaben um?

Qwen3.5 verwendet ein asynchrones RL-Framework zur Unterstützung von chain-of-thought-reasoning, das über API-parameter wie 'enable_thinking' aktiviert werden kann.

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B ist Alibabas flagship open-weights MoE-model. Es bietet natives multimodales reasoning, ein 1M context window und einen 19-mal höheren...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning

alibabaQwen3.516. Februar 2026

Kontext

1MToken

Max. Ausgabe

8KToken

Eingabepreis

$0.60/ 1M

Ausgabepreis

$3.60/ 1M

Modalität:TextImageVideo

Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik

Benchmarks

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-Dokumentation anzeigen

Über Qwen3.5-397B-A17B

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Qwen3.5-397B-A17B.

Hocheffiziente Mixture-of-Experts

Qwen3.5-397B-A17B ist ein natives multimodales Flaggschiff-Modell, das eine innovative hybride Architektur verwendet. Diese kombiniert lineare Attention durch Gated Delta Networks mit einer spärlichen Mixture-of-Experts (MoE). Obwohl es insgesamt 397 Milliarden parameters enthält, aktiviert das spärliche Design nur 17 Milliarden parameters pro Forward-Pass, was eine außergewöhnliche Effizienz bei der inference und Geschwindigkeit ermöglicht, ohne die umfangreichen reasoning-Fähigkeiten zu beeinträchtigen. Es ist sowohl für Sprach- als auch für visuelle Aufgaben optimiert, unterstützt einen riesigen Wortschatz von 250k tokens und bietet Unterstützung für über 201 Sprachen und Dialekte.

Native multimodale Agentic-Workflows

Das Modell zeichnet sich als nativer multimodaler Agent aus, der bis zu eine Million tokens an context verarbeiten kann, was etwa zwei Stunden Videomaterial entspricht. Es führt einen spezialisierten Thinking-Modus für komplexes logisches reasoning ein und ist von Haus aus für agentic-Workflows wie Webentwicklung, GUI-Navigation und räumliche Intelligenz ausgestattet. Die Architektur unterstützt durchgängiges FP8-Training und ein disaggregiertes Trainings- und Inferenz-Framework, was es zu einem der skalierbarsten und effizientesten Modelle für KI-Anwendungen auf Unternehmensebene macht.

Open Weights für globale Zugänglichkeit

Dieses Modell wurde unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht und bietet der Open-Source-Community Fähigkeiten auf frontier-Niveau, die zuvor proprietären Systemen vorbehalten waren. Es schlägt die Brücke zwischen riesigen Parameterzahlen und praktischem Einsatz und ermöglicht es Unternehmen, reasoning-Aufgaben auf privater Infrastruktur mit wesentlich geringerem Rechenaufwand auszuführen als bei dichten 400B-Alternativen.

Anwendungsfälle für Qwen3.5-397B-A17B

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Qwen3.5-397B-A17B für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Langzeit-Videoanalyse

Analysieren Sie bis zu zwei Stunden Videomaterial, um Logik zu extrahieren, Code aus Filmmaterial zu rekonstruieren oder strukturierte Zusammenfassungen zu erstellen.

Wissenschaftliche Forschung auf PhD-Niveau

Lösen Sie wissenschaftliche Fragen auf Hochschulniveau und mathematische Probleme auf Olympiade-Niveau mithilfe des adaptiven Deep-Thinking-Modus.

Autonome GUI-Agenten

Automatisieren Sie Interaktionen mit Smartphones und Computern, um Büro-Workflows und appübergreifende mobile Navigation zu bewältigen.

Visuelle Softwareentwicklung

Nutzen Sie 'Vibe Coding', indem Sie Anweisungen in natürlicher Sprache und UI-Skizzen in funktionalen Frontend-Code umwandeln.

Dokumentenintelligenz

Verarbeiten Sie komplexe Dokumente, Diagramme und handgeschriebene Skizzen, um strukturierte Daten zu extrahieren und Layouts zu analysieren.

Räumliche KI-Anwendungen

Verstehen Sie pixelgenaue Beziehungen für verkörperte KI-Aufgaben wie die Analyse autonomer Fahrszenen und Roboter-Navigation.

Stärken

Einschränkungen

Hervorragende Video-Unterstützung: Unterstützt 1 Million tokens, was die native Verarbeitung von bis zu 120 Minuten Video für agentic und Coding-Aufgaben ermöglicht.

Massive Hardware-Hürde: Der vollständige Betrieb erfordert Server-GPU-Racks mit über 800GB VRAM für unkomprimierte 16-Bit-Präzision.

MoE-Effizienz bei der inference: Die Architektur mit 397B Gesamt- und 17B aktiven Parametern bietet eine 19-fach höhere Decoding-Durchsatzrate im Vergleich zu früheren dichten flagship models.

Wissenslücke bei HLE: Trotz hoher Punktzahlen in Wissenschaft und Mathematik erreicht es nur 28,7 % beim 'Humanity's Last Exam' (HLE), was auf eine Lücke bei absoluter Experten-Faktenkenntnis hindeutet.

State-of-the-Art Reasoning: Erreicht 91,3 % bei AIME und 88,4 % bei GPQA und konkurriert damit mit führenden closed-source models in Wissenschaft und Mathematik auf PhD-Niveau.

Übermäßiges Vertrauen in Tools: In Szenarien mit autonomen Agenten halluziniert das model gelegentlich Tool-Outputs oder ignoriert Ergebnisse zugunsten interner Vorhersagen.

Apache 2.0 Open Weights: Bietet Intelligenz auf frontier-Niveau mit der Freiheit von Open Weights, was eine private Bereitstellung on-premise ermöglicht.

Performance bei Terminal-Aufgaben: Erreicht 52,5 % im Terminal-Bench 2.0 und liegt damit hinter Wettbewerbern bei komplexen Kommandozeilen-Interaktionen zurück.

API-Schnellstart

alibaba/qwen3.5-plus

Dokumentation anzeigen

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();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Qwen3.5-397B-A17B sagen

Sehen Sie, was die Community über Qwen3.5-397B-A17B denkt

“Qwen3.5-397B ist im Grunde ein Modell der GPT-5-Klasse, aber mit Open Weights. Die DeltaNet-Architektur löst die MoE-Latenzprobleme perfekt.”

— u/DeepLearningLover

“Das native multimodale Reasoning von Qwen3.5 sieht unglaublich aus. 1M context + Videoanalyse werden Agenten-Workflows verändern.”

— @AiDevDaily

twitter

“Die Entscheidung für ein durchgängiges FP8-Training bei gleichzeitiger Beibehaltung von BF16 in sensiblen Schichten ist ein Meisterkurs in Stabilitätsoptimierungen.”

— cold_fusion

hackernews

“Das ist das erste Mal, dass ich ein offenes Modell sehe, das Gemini 1.5 Pro bei komplexen multimodalen Agentenaufgaben tatsächlich schlägt.”

— AI Revolution

youtube

“Die 19-fache Verbesserung des Decoding-Durchsatzes gegenüber Qwen3-Max macht es zu einer tragfähigen Alternative für Agenten auf Produktionsebene.”

— u/ModelTester2026

“Ich war überrascht, wie gut es mit 4-Bit-Quantisierung umgeht. Es behält fast die gesamte Reasoning-Fähigkeit auf einem dualen A100-Setup bei.”

— @GlobalTechReview

twitter

Videos über Qwen3.5-397B-A17B

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Qwen3.5-397B-A17B

“Qwen 3.5 hat eine ganz spezielle Superkraft... Das Modell ist ungewöhnlich stark, wenn es darum geht: Im Web suchen, einen Berg an Informationen synthetisieren.”

“Man erhält die Intelligenz eines Giganten mit 400 Milliarden parameters, zahlt aber die Compute-Kosten eines 17-Milliarden-parameters-Modells.”

“>> Wenn man das vollständige, unkomprimierte model in 16-Bit-Präzision ausführen möchte, benötigt man etwa 800 GB VRAM.”

“Dieses model ist als Open-Source-Release sehr stark, da es unter der Apache 2.0-Lizenz steht, was absolut hervorragend ist.”

“Vermutlich aktuell das beste Open-Source-Multimodal-model für Vision und reasoning.”

“Es soll zudem 19-mal schneller sein als Qwen 3 Max, das 201 Sprachen und Dialekte unterstützt. Bezüglich”

“Dieses model ist ein nativ multimodal model, das vision nicht nur als nachträgliche Ergänzung behandelt.”

“Es kann für die inference für den Nutzer sehr kostengünstig im großen Maßstab bereitgestellt werden.”

“Dieses model ist ein nativ multimodal model, das vision nicht als nachträglich an ein LLM angeschlossene Funktion betrachtet, sondern Text- und visuelles Verständnis von Grund auf während des pre-training verschmilzt.”

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Pro-Tipps für Qwen3.5-397B-A17B

Expertentipps, um das Beste aus Qwen3.5-397B-A17B herauszuholen.

Thinking Mode aktivieren

Geben Sie den Parameter 'enable_thinking: true' in Ihrem API-Aufruf an, um tiefgehendes reasoning für Mathematik, Programmierung und komplexe logische Rätsel zu aktivieren.

Fast Mode nutzen

Verwenden Sie den 'Fast'-Modus für einfache Anfragen, um sofortige Antworten zu erhalten, ohne tokens für unnötige interne thinking-Phasen zu verbrauchen.

Video-prompts optimieren

Weisen Sie das model bei der Analyse von Videos an, sich auf das endgültige dynamische Ergebnis zu konzentrieren, anstatt auf eine Frame-für-Frame-Analyse, um eine bessere zeitliche Kohärenz zu erzielen.

Quantisierung nutzen

Verwenden Sie 4-Bit- oder 8-Bit-Quantisierung (GGUF/EXL2), um das model auf Consumer-Hardware auszuführen, sofern ausreichend VRAM (200GB+) vorhanden ist.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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