alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

A Qwen3.5-397B-A17B az Alibaba zászlóshajó open-weight MoE modellje. Natív multimodális reasoninggel, 1M-es context window-val és 19x decoding throughputtal...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning
alibaba logoalibabaQwen3.52026. február 16.
Kontextus
1.0Mtoken
Max kimenet
8Ktoken
Bemenet ara
$0.60/ 1M
Kimenet ara
$3.60/ 1M
Modalitas:TextImageVideo
Kepessegek:LatasEszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
88.4%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. Qwen3.5-397B-A17B 88.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
28.7%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. Qwen3.5-397B-A17B 28.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
88.6%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. Qwen3.5-397B-A17B 88.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
87.8%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. Qwen3.5-397B-A17B 87.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. Qwen3.5-397B-A17B 48% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
92.6%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. Qwen3.5-397B-A17B 92.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
91.3%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. Qwen3.5-397B-A17B 91.3% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
74.1%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. Qwen3.5-397B-A17B 74.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
93.7%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. Qwen3.5-397B-A17B 93.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
92.1%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. Qwen3.5-397B-A17B 92.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
90.3%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. Qwen3.5-397B-A17B 90.3% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
76.4%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. Qwen3.5-397B-A17B 76.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
79.3%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. Qwen3.5-397B-A17B 79.3% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
83.6%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. Qwen3.5-397B-A17B 83.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
85%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. Qwen3.5-397B-A17B 85% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
79%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. Qwen3.5-397B-A17B 79% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
86.5%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. Qwen3.5-397B-A17B 86.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
93.2%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. Qwen3.5-397B-A17B 93.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
52.5%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. Qwen3.5-397B-A17B 52.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. Qwen3.5-397B-A17B 12% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A Qwen3.5-397B-A17B reszletei

Ismerd meg a Qwen3.5-397B-A17B kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

Nagy hatékonyságú Mixture of Experts

A Qwen3.5-397B-A17B egy zászlóshajó natív multimodális modell, amely egy innovatív hibrid architektúrát használ: a lineáris attentiont Gated Delta Network-ökkel ötvözi a ritka Mixture-of-Experts (MoE) technológiával. Bár 397 milliárd teljes paraméterrel rendelkezik, ritka kialakítása miatt csak 17 milliárd paramétert aktivál egy előre irányuló passz során, kivételes inferenciahatékonyságot és sebességet érve el anélkül, hogy feláldozná kiterjedt reasoning képességeit. Mind nyelvi, mind vizuális feladatokra optimalizálva, 250 ezer tokenes szókincset támogat, és több mint 201 nyelvhez biztosít hozzáférést.

Natív multimodális ágens-munkafolyamatok

A modell kiváló natív multimodális ágensként, amely akár egymillió token context feldolgozására is képes, ami körülbelül két órányi videónak felel meg. Bevezet egy speciális Thinking Mode-ot a komplex logikai következtetésekhez, és alapvetően felkészítették ágens-munkafolyamatokra, beleértve a webfejlesztést, a GUI-navigációt és a valós térbeli intelligenciát. Architektúrája támogatja az FP8 betanítást és egy szétválasztott betanítási-inferencia keretrendszert, így az egyik legskálázhatóbb és leghatékonyabb modell vállalati szintű AI alkalmazásokhoz.

Open-weights a globális hozzáférhetőségért

Az Apache 2.0 licenc alatt kiadva ez a modell olyan frontier-szintű képességeket nyújt az open-source közösségnek, amelyek korábban zárt rendszerekre korlátozódtak. Áthidalja a szakadékot a hatalmas paraméterszám és a gyakorlati telepíthetőség között, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy state-of-the-art reasoning feladatokat futtassanak saját infrastruktúrán, lényegesen alacsonyabb számítási költségek mellett, mint a sűrű 400B-s alternatívák.

Qwen3.5-397B-A17B

Hasznalati esetek a Qwen3.5-397B-A17B szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a Qwen3.5-397B-A17B-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Hosszú videók elemzése

Elemezz akár kétórás videóanyagot logika kinyeréséhez, kódok visszafejtéséhez vagy strukturált összefoglalók generálásához.

PhD-szintű STEM kutatás

Oldj meg egyetemi szintű tudományos kérdéseket és olimpiad-szintű matematikai problémákat az adaptív mélygondolkodási mód használatával.

Autonóm GUI ágensek

Automatizáld az okostelefonokkal és számítógépekkel való interakciót irodai munkafolyamatok és alkalmazások közötti navigáció kezelésére.

Vizuális szoftverfejlesztés

Használd a 'vibe coding' módszert, átalakítva a természetes nyelvi utasításokat és UI-vázlatokat működő frontend kóddá.

Dokumentumintelligencia

Dolgozz fel komplex dokumentumokat, diagramokat és kézzel írt vázlatokat a strukturált adatok kinyeréséhez és az elrendezések visszafejtéséhez.

Térbeli AI alkalmazások

Értsd meg a pixelszintű kapcsolatokat a beágyazott (embodied) AI feladatokhoz, például autonóm járművek környezetelemzéséhez vagy robotikai navigációhoz.

Erossegek

Korlatozasok

Kiváló videótámogatás: 1 millió token támogatása, amely lehetővé teszi akár 120 percnyi videó natív feldolgozását ágens és kódolási feladatokhoz.
Hatalmas hardverigény: A teljes telepítés szerver-szintű GPU-állványokat igényel, több mint 800 GB VRAM-mal a tömörítetlen 16-bites precizitáshoz.
MoE inferenciahatékonyság: A 397B össz/17B aktív architektúra 19-szeres decoding throughput növekedést biztosít a korábbi sűrű flagship modellekhez képest.
HLE tudásbeli hiányosság: A tudomány és matematika terén elért magas pontszámok ellenére mindössze 28,7%-ot ér el a Humanity's Last Exam (HLE) teszten, ami jelzi a szakértői tényszerűség hiányát.
State-of-the-art reasoning: 91,3%-ot ér el AIME-en és 88,4%-ot GPQA-n, vetekedve a legjobb closed-source modellekkel PhD-szintű tudományokban és matematikában.
Eszközhasználati túlzott magabiztosság: Autonóm ágens forgatókönyvekben a modell néha hallucinál eszközeredményeket, vagy a belső predikciói javára figyelmen kívül hagyja azokat.
Apache 2.0 open-weights: Frontier-szintű intelligenciát kínál az open-weights szabadságával, lehetővé téve a privát, on-premise környezetben való telepítést.
Terminálfeladatok teljesítménye: 52,5%-os eredmény a Terminal-Bench 2.0-n, ezzel a versenytársak mögött marad a komplex parancssori interakciók terén.

API gyorsinditas

alibaba/qwen3.5-plus

Dokumentacio megtekintese
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: 'Elemezd az MoE architektúra logikáját.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a Qwen3.5-397B-A17B-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a Qwen3.5-397B-A17B-rol

A Qwen3.5-397B lényegében egy GPT-5 kategóriás modell, de open-weight. A DeltaNet architektúra tökéletesen oldja meg az MoE latency problémákat.
u/DeepLearningLover
reddit
A natív multimodális reasoning a Qwen3.5-ön hihetetlen. Az 1M context + videóelemzés meg fogja változtatni az ágens-munkafolyamatokat.
@AiDevDaily
twitter
Az a döntés, hogy FP8-at használnak a teljes körű betanításhoz, miközben megtartják a BF16-ot az érzékeny rétegekben, mestermunka a stabilitás optimalizálásában.
cold_fusion
hackernews
Ez az első alkalom, hogy egy nyílt modellt látok, ami komplex multimodális ágens-feladatokban ténylegesen veri a Gemini 1.5 Pro-t.
AI Revolution
youtube
A 19-szeres decoding throughput növekedés a Qwen3-Maxhoz képest életképes alternatívává teszi ezt produkciós szintű ágensek számára.
u/ModelTester2026
reddit
Meglepődtem, milyen jól kezeli a 4-bites kvantálást. Szinte az összes reasoning képességet megtartja egy két A100-as setupban.
@GlobalTechReview
twitter

Videok a Qwen3.5-397B-A17B-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a Qwen3.5-397B-A17B-rol

Egy 397 milliárd paraméteres modell, de csak 17 milliárd aktív paraméterrel.

256K-s decodingnál ez a modell 19-szer gyorsabb, mint a Qwen 3 Max.

A natív vizuális-nyelvi reasoning teszi igazán különlegessé az ágens-munkafolyamatokhoz.

Ez veri a legtöbb closed-source modellt a szabványos matematikai benchmarkokon.

Helyben futtatni nehéz, de a kvantált verziók működőképesek csúcskategóriás Mac-eken.

397 milliárd paraméteres modell, 17 milliárd aktív paraméterrel. Natívan multimodális.

Valószínűleg jelenleg ez a legjobb nyílt multimodális modell.

Az a képesség, hogy két órányi videót natívan fel tud dolgozni, hatalmas előny.

Nézd ezeket a logikai pontszámokat, következetesen eléri a GPT-4o szinteket.

Az Apache licenc nagyon vonzóvá teszi a vállalati adatvédelem szempontjából.

OCR strukturált kinyerés. Van egy kusza PDF-ed... és tiszta JSON-ná kell alakítanod. Ebben ez a modell kiváló.

Megkapod egy 400 milliárd paraméteres óriás intelligenciáját... de egy 17 milliárdos modell számítási költségén.

Jobban kezeli a long-context visszakeresést, mint az előző verzió.

Az eszközhasználati integráció bele van építve az alapmodellbe, nem utólagos kiegészítés.

A Thinking mode lehetővé teszi, hogy korrigálja a saját logikáját, mielőtt válaszolna.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a Qwen3.5-397B-A17B szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a Qwen3.5-397B-A17B-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Thinking Mode bekapcsolása

Az API-hívásban az 'enable_thinking: true' paraméter átadásával aktiválhatod a mély reasoninget matematika, kódolás és komplex logikai feladványok esetén.

Fast Mode használata

Használd a 'Fast' módot egyszerű lekérdezésekhez, hogy azonnali válaszokat kapj anélkül, hogy tokeneket pazarolnál a szükségtelen belső gondolkodási fázisokra.

Videó promptok optimalizálása

Videóelemzéskor kérd meg a modellt, hogy a végső dinamikus eredményre koncentráljon a képkockánkénti elemzés helyett, a jobb időbeli koherencia érdekében.

Kvantálás kihasználása

Használj 4-bites vagy 8-bites kvantálást (GGUF/EXL2), hogy a modellt otthoni hardveren is futtathasd, amennyiben rendelkezel elegendő (200GB+) VRAM-mal.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

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.

Kapcsolodo 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

Gyakran ismetelt kerdesek a Qwen3.5-397B-A17B-rol

Talalj valaszokat a Qwen3.5-397B-A17B-val kapcsolatos gyakori kerdesekre