alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B je Alibabin flagship open-weight MoE model. Sadrži nativni multimodalni reasoning, 1M kontekstni prozor i 19x throughput dekodiranja...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning
alibaba logoalibabaQwen3.516. veljače 2026.
Kontekst
1.0Mtokena
Maks. izlaz
8Ktokena
Ulazna cijena
$0.60/ 1M
Izlazna cijena
$3.60/ 1M
Modalitet:TextImageVideo
Mogućnosti:VidAlatiStreamingZaključivanje
Benchmarks
GPQA
88.4%
GPQA: Znanstvena pitanja i odgovori na razini doktorata. Rigorozan benchmark s 448 pitanja višestrukog izbora iz biologije, fizike i kemije koje su kreirali stručnjaci. Doktori znanosti postižu samo 65-74% točnosti, dok nestručnjaci postižu samo 34% čak i s neograničenim pristupom internetu (otuda naziv 'otporan na Google'). Qwen3.5-397B-A17B je postigao 88.4% na ovom benchmarku.
HLE
28.7%
HLE: Rasuđivanje visoke razine stručnosti. Testira sposobnost modela da demonstrira rasuđivanje na razini stručnjaka u specijaliziranim domenama. Procjenjuje duboko razumijevanje složenih tema koje zahtijevaju znanje na profesionalnoj razini. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 28.7% na ovom benchmarku.
MMLU
88.6%
MMLU: Masovno višezadaćno jezično razumijevanje. Sveobuhvatan benchmark s 16.000 pitanja višestrukog izbora iz 57 akademskih predmeta uključujući matematiku, filozofiju, pravo i medicinu. Testira široko znanje i sposobnosti rasuđivanja. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 88.6% na ovom benchmarku.
MMLU Pro
87.8%
MMLU Pro: MMLU profesionalno izdanje. Poboljšana verzija MMLU-a s 12.032 pitanja koristeći teži format s 10 opcija. Pokriva matematiku, fiziku, kemiju, pravo, inženjerstvo, ekonomiju, zdravstvo, psihologiju, poslovanje, biologiju, filozofiju i informatiku. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 87.8% na ovom benchmarku.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark činjenične točnosti. Testira sposobnost modela da pruži točne, činjenične odgovore na jednostavna pitanja. Mjeri pouzdanost i smanjuje halucinacije u zadacima dohvaćanja znanja. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 48% na ovom benchmarku.
IFEval
92.6%
IFEval: Evaluacija praćenja uputa. Mjeri koliko dobro model slijedi specifične upute i ograničenja. Testira sposobnost pridržavanja pravila formatiranja, ograničenja duljine i drugih eksplicitnih zahtjeva. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 92.6% na ovom benchmarku.
AIME 2025
91.3%
AIME 2025: Američki pozivni matematički ispit. Matematički problemi natjecateljske razine s prestižnog AIME ispita dizajniranog za talentirane srednjoškolce. Testira naprednu matematičku sposobnost rješavanja problema koja zahtijeva apstraktno rasuđivanje, a ne samo prepoznavanje obrazaca. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 91.3% na ovom benchmarku.
MATH
74.1%
MATH: Rješavanje matematičkih problema. Sveobuhvatan matematički benchmark koji testira rješavanje problema iz algebre, geometrije, računa i drugih matematičkih domena. Zahtijeva rasuđivanje u više koraka i formalno matematičko znanje. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 74.1% na ovom benchmarku.
GSM8k
93.7%
GSM8k: Matematika osnovne škole 8K. 8.500 matematičkih zadataka osnovnoškolske razine koji zahtijevaju rasuđivanje u više koraka. Testira osnovnu aritmetiku i logičko razmišljanje kroz scenarije iz stvarnog života poput kupovine ili izračuna vremena. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 93.7% na ovom benchmarku.
MGSM
92.1%
MGSM: Višejezična matematika osnovne škole. GSM8k benchmark preveden na 10 jezika uključujući španjolski, francuski, njemački, ruski, kineski i japanski. Testira matematičko rasuđivanje na različitim jezicima. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 92.1% na ovom benchmarku.
MathVista
90.3%
MathVista: Matematičko vizualno rasuđivanje. Testira sposobnost rješavanja matematičkih problema koji uključuju vizualne elemente poput grafikona, geometrijskih dijagrama i znanstvenih figura. Kombinira vizualno razumijevanje s matematičkim rasuđivanjem. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 90.3% na ovom benchmarku.
SWE-Bench
76.4%
SWE-Bench: Benchmark softverskog inženjerstva. AI modeli pokušavaju riješiti stvarne GitHub probleme u Python projektima otvorenog koda s ljudskom verifikacijom. Testira praktične vještine softverskog inženjerstva na produkcijskim kodnim bazama. Najbolji modeli su napredovali s 4,4% u 2023. na preko 70% u 2024. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 76.4% na ovom benchmarku.
HumanEval
79.3%
HumanEval: Python programerski problemi. 164 ručno napisana programerska problema gdje modeli moraju generirati ispravne implementacije Python funkcija. Svako rješenje se verificira jediničnim testovima. Najbolji modeli sada postižu preko 90% točnosti. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 79.3% na ovom benchmarku.
LiveCodeBench
83.6%
LiveCodeBench: Benchmark živog kodiranja. Testira sposobnosti kodiranja na kontinuirano ažuriranim izazovima programiranja iz stvarnog svijeta. Za razliku od statičnih benchmarka, koristi svježe probleme za sprečavanje kontaminacije podataka i mjerenje pravih vještina kodiranja. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 83.6% na ovom benchmarku.
MMMU
85%
MMMU: Multimodalno razumijevanje. Masivni višedisciplinarni multimodalni benchmark razumijevanja koji testira modele vida i jezika na problemima sveučilišne razine iz 30 predmeta koji zahtijevaju razumijevanje slika i stručno znanje. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 85% na ovom benchmarku.
MMMU Pro
79%
MMMU Pro: MMMU profesionalno izdanje. Poboljšana verzija MMMU-a s težim pitanjima i strožom evaluacijom. Testira napredno multimodalno rasuđivanje na profesionalnoj i stručnoj razini. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 79% na ovom benchmarku.
ChartQA
86.5%
ChartQA: Pitanja i odgovori o grafikonima. Testira sposobnost razumijevanja i rasuđivanja o informacijama prikazanim u grafikonima i dijagramima. Zahtijeva ekstrakciju podataka, usporedbu vrijednosti i izvođenje izračuna iz vizualnih prikaza podataka. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 86.5% na ovom benchmarku.
DocVQA
93.2%
DocVQA: Vizualna Q&A o dokumentima. Benchmark vizualnih pitanja i odgovora o dokumentima koji testira sposobnost ekstrakcije i rasuđivanja o informacijama iz slika dokumenata uključujući obrasce, izvješća i skenirani tekst. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 93.2% na ovom benchmarku.
Terminal-Bench
52.5%
Terminal-Bench: Terminal/CLI zadaci. Testira sposobnost izvođenja operacija naredbenog retka, pisanja shell skripti i navigacije u terminalskim okruženjima. Mjeri praktične vještine administracije sustava i razvojnih radnih tokova. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 52.5% na ovom benchmarku.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Apstrakcija i rasuđivanje. Korpus apstrakcije i rasuđivanja za AGI - testira fluidnu inteligenciju kroz nove zagonetke prepoznavanja obrazaca. Svaki zadatak zahtijeva otkrivanje temeljnog pravila iz primjera, mjereći opću sposobnost rasuđivanja umjesto memoriranja. Qwen3.5-397B-A17B je postigao 12% na ovom benchmarku.

O modelu Qwen3.5-397B-A17B

Saznajte o mogućnostima, značajkama i načinima korištenja modela Qwen3.5-397B-A17B.

Visokoučinkovita Mixture of Experts arhitektura

Qwen3.5-397B-A17B je vrhunski nativni multimodal model koji koristi inovativnu hibridnu arhitekturu spajajući linearnu pažnju kroz Gated Delta Networks s rijetkom Mixture-of-Experts (MoE) strukturom. Iako sadrži ukupno 397 milijardi parameters, njegov rijedak dizajn aktivira samo 17 milijardi parameters po prolazu, postižući iznimnu učinkovitost inferencije i brzinu bez kompromisa u pogledu njegovih širokih mogućnosti reasoninga. Optimiziran je za jezične i vizualne zadatke, podržavajući golemi vokabular od 250k tokens te nudi podršku za preko 201 jezik i dijalekt.

Nativni multimodalni agentni tijekovi rada

Model se ističe kao nativni multimodal agent, sposoban obraditi do jednog milijuna tokens konteksta, što je ekvivalentno približno dva sata video sadržaja. Uvodi specijalizirani Thinking Mode za složeno logičko zaključivanje i nativno je opremljen za agentic tijekove rada, uključujući web razvoj, GUI navigaciju i prostornu inteligenciju u stvarnom svijetu. Njegova arhitektura podržava FP8 end-to-end treniranje i disagregirani framework za treniranje i inferenciju, što ga čini jednim od najskalabilnijih i najučinkovitijih modela za AI aplikacije na razini poduzeća.

Open Weights za globalnu dostupnost

Objavljen pod Apache 2.0 licencom, ovaj model nudi open-source zajednici sposobnosti na razini frontier modela, koje su prethodno bile ograničene na vlasničke sustave. Premošćuje jaz između masivnog broja parameters i praktične implementacije, omogućujući organizacijama pokretanje najnaprednijih zadataka reasoninga na privatnoj infrastrukturi sa znatno manjim računalnim troškovima od gustih 400B alternativa.

Qwen3.5-397B-A17B

Slučajevi korištenja za Qwen3.5-397B-A17B

Otkrijte različite načine korištenja modela Qwen3.5-397B-A17B za postizanje izvrsnih rezultata.

Analiza dugih video zapisa

Analizirajte do dva sata video sadržaja kako biste izvukli logiku, reverzno inženjerirali kod iz snimke ili generirali strukturirane sažetke.

STEM istraživanje na doktorskoj razini

Rješavajte znanstvene probleme na poslijediplomskoj razini i matematičke zadatke olimpijske razine koristeći adaptivni način dubokog razmišljanja.

Autonomni GUI agenti

Automatizirajte interakciju s pametnim telefonima i računalima za obavljanje uredskih procesa i navigaciju unutar mobilnih aplikacija.

Vizualno softversko inženjerstvo

Izvršite 'vibe coding' pretvaranjem uputa prirodnog jezika i skica sučelja u funkcionalni frontend kod.

Inteligentna obrada dokumenata

Obrađujte složene dokumente, grafikone i rukom pisane skice za ekstrakciju strukturiranih podataka i reverzni inženjering izgleda.

Primjene prostorne AI

Razumijte odnose na razini piksela za zadatke utjelovljene AI, poput analize scena autonomne vožnje i robotske navigacije.

Prednosti

Ograničenja

Vrhunska podrška za video: Podržava 1 milijun tokens, omogućujući nativnu obradu do 120 minuta videa za agentic i coding zadatke.
Masivna hardverska barijera: Potpuna implementacija zahtijeva serverske GPU rackove s preko 800GB VRAM-a za nekompresiranu 16-bitnu preciznost.
Učinkovitost MoE inferencije: Arhitektura s 397B ukupnih/17B aktivnih parameters pruža 19x veći throughput dekodiranja u usporedbi s prethodnim gustim flagship modelima.
Manjak u HLE znanju: Unatoč visokim rezultatima u znanosti i matematici, postiže samo 28.7% na Humanity's Last Exam (HLE), što ukazuje na jaz u apsolutnoj stručnoj činjeničnosti.
State-of-the-art reasoning: Postiže 91.3% na AIME i 88.4% na GPQA benchmarku, parirajući vrhunskim closed-source modelima u znanosti i matematici na doktorskoj razini.
Pretjerano pouzdanje u alate: U scenarijima autonomnih agenata, model povremeno halucinira rezultate alata ili ignorira rezultate u korist internih predviđanja.
Apache 2.0 Open Weights: Nudi inteligenciju na razini frontier modela uz slobodu open weights, omogućujući privatnu implementaciju na vlastitoj infrastrukturi.
Performanse na terminalskim zadacima: Postiže 52.5% na Terminal-Bench 2.0, zaostajući za konkurentima u složenim zadacima interakcije s naredbenim retkom.

API brzi početak

alibaba/qwen3.5-plus

Pogledaj dokumentaciju
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();

Instalirajte SDK i počnite s API pozivima za nekoliko minuta.

Što ljudi kažu o modelu Qwen3.5-397B-A17B

Pogledajte što zajednica misli o modelu Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B je u biti model klase GPT-5, ali open-weight. DeltaNet arhitektura savršeno rješava probleme latencije kod MoE modela.
u/DeepLearningLover
reddit
Nativni multimodal reasoning na Qwen3.5 izgleda nevjerojatno. 1M konteksta + video analiza promijenit će tijekove rada agenata.
@AiDevDaily
twitter
Odluka o korištenju FP8 end-to-end treniranja uz zadržavanje BF16 u osjetljivim slojevima majstorski je potez za stabilnost.
cold_fusion
hackernews
Ovo je prvi put da vidim open model koji zapravo pobjeđuje Gemini 1.5 Pro na složenim multimodalnim zadacima agenata.
AI Revolution
youtube
Povećanje throughputa dekodiranja od 19x u odnosu na Qwen3-Max čini ovo održivom alternativom za produkcijske agente.
u/ModelTester2026
reddit
Iznenadilo me koliko dobro podnosi 4-bitnu kvantizaciju. Zadržava gotovo sve sposobnosti reasoninga na dual A100 postavkama.
@GlobalTechReview
twitter

Videozapisi o modelu Qwen3.5-397B-A17B

Gledajte tutorijale, recenzije i diskusije o modelu Qwen3.5-397B-A17B

Model od 397 milijardi parameters, ali sa samo 17 milijardi aktivnih parameters.

Pri dekodiranju na 256K, ovaj model je 19 puta brži od Qwen 3 Max.

Nativni vizualno-jezični reasoning je ono što ga izdvaja za agentic tijekove rada.

Ovo nadmašuje većinu closed-source modela na standardnim matematičkim benchmark testovima.

Lokalno pokretanje je teško, ali kvantizirane verzije rade na high-end Mac računalima.

Model od 397 milijardi parameters sa 17 milijardi aktivnih parameters. Nativno je multimodalan.

Vjerojatno najbolji open-source multimodal model trenutno.

Mogućnost nativne obrade dva sata videa je golema prednost.

Pogledajte ove rezultate logike, konzistentno dostiže razine GPT-4o.

Apache licenca ga čini vrlo privlačnim za privatnost korporativnih podataka.

OCR strukturirana ekstrakcija. Imate neuredan PDF... i trebate ga pretvoriti u čist JSON. Ovaj model tu briljira.

Dobivate inteligenciju giganta od 400 milijardi parameters... ali plaćate cijenu računanja modela od 17 milijardi parameters.

Dohvaćanje dugog konteksta obrađuje bolje od prethodne verzije.

Integracija korištenja alata ugrađena je u osnovno treniranje, nije naknadna misao.

Thinking mode mu omogućuje ispravljanje vlastite logike prije generiranja odgovora.

Vise od samo promptova

Poboljšajte svoj radni tijek sa AI Automatizacijom

Automatio kombinira moc AI agenata, web automatizacije i pametnih integracija kako bi vam pomogao postici vise za manje vremena.

AI Agenti
Web Automatizacija
Pametni Tokovi

Pro Savjeti za Qwen3.5-397B-A17B

Stručni savjeti za maksimalno iskorištavanje Qwen3.5-397B-A17B.

Aktivacija Thinking Mode-a

Dodajte 'enable_thinking: true' parametar u svoj API poziv kako biste aktivirali duboki reasoning za matematiku, programiranje i složene logičke zagonetke.

Korištenje Fast Mode-a

Koristite 'Fast' način rada za jednostavne upite kako biste dobili trenutne odgovore bez trošenja tokens na nepotrebne interne faze razmišljanja.

Optimizacija video promptova

Prilikom analize videa, zatražite od modela da se fokusira na konačni dinamički ishod umjesto na analizu okvir po okvir za bolju vremensku koherentnost.

Primjena kvantizacije

Koristite 4-bitnu ili 8-bitnu kvantizaciju (GGUF/EXL2) za pokretanje modela na potrošačkom hardveru ako raspolažete dovoljnom količinom VRAM-a (200GB+).

Svjedočanstva

Sto Kazu Nasi Korisnici

Pridruzite se tisucama zadovoljnih korisnika koji su transformirali svoj radni tijek

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.

Povezani 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

Često Postavljana Pitanja o Qwen3.5-397B-A17B

Pronađite odgovore na česta pitanja o Qwen3.5-397B-A17B