alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

A Qwen3.5-397B-A17B az Alibaba flagship open-weight MoE modellje. Natív multimodal reasoning, 1M context window és 19-szeres decoding throughput...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning
alibaba logoalibabaQwen2026-02-16
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.

Hatalmas ugrás a nyílt AI világában

A Qwen3.5-397B-A17B monumentális ugrást jelent az Alibaba Cloud AI stratégiájában: egy erős open-source versenyzőből egy domináns, az agentic AI korszakára tervezett frontier-level rendszerré vált. A 2026. február 16-án megjelent model a Qwen3.5 sorozat flagship darabja, amely egy hatalmas, 397 milliárd paraméteres Mixture-of-Experts (MoE) architektúrát használ. Azáltal, hogy tokenenként mindössze 17 milliárd paramétert aktivál, példátlan, 19-szeres decoding throughput növekedést ér el elődjéhez, a Qwen3-Maxhoz képest, miközben csökkenti a teljesítménybeli szakadékot a világ legfejlettebb closed-source modelljeivel.

Egységes Multimodal Erőmű

A model egy egységes, natív multimodal erőmű. Ellentétben a korábbi verziókkal, amelyekhez külön vision-language adapterek kellettek, a Qwen3.5 early-fusion multimodality technológiát használ, amit több billió multimodal tokenen tanítottak. Ez lehetővé teszi számára, hogy akár két órányi videót is megnézzen és értelmezzen, GUI agent-ként működjön asztali és mobil felületeken, és komplex kódolási feladatokat oldjon meg a speciális Thinking mode segítségével. A 250 000 tokenre bővített, 201 nyelvet támogató szókincsével a legfőbb globális választás a többnyelvű és multimodal automatizációhoz.

Az Agentic Korszakra Tervezve

Az egyszerű chaten túl a Qwen3.5-397B-t tool use-ra és autonóm munkafolyamatokra optimalizálták. A function-calling benchmarkokon elért magas pontszámai és az instruction following képessége ideális alappá teszik a vizuális szoftvermérnökséghez és a PhD-szintű kutatásokhoz. Azáltal, hogy state-of-the-art teljesítményt nyújt Apache 2.0 license alatt, az Alibaba egy hiteles, nagy hatékonyságú alternatívát kínál a közösségnek a legszigorúbb closed-source modellekkel szemben.

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.

Autonóm GUI agentek

Komplex PC és okostelefon felületeken navigál a többlépcsős irodai automatizálási munkafolyamatok elvégzéséhez.

Hosszú formátumú videó-intelligencia

Mély ok-okozati reasoning-et és összefoglalókat készít akár 120 perces folyamatos videófájlokból.

Vibe Coding és prototípus-készítés

UI vázlatokat alakít át közvetlenül éles React kóddá és frontend logikává egyetlen lépésben.

PhD-szintű kutatás

Diplomás szintű STEM problémákat old meg a speciális belső chain-of-thought alapú Thinking mode használatával.

Globális többnyelvű támogatás

201 nyelven szolgálja ki a felhasználókat kiváló tokenization hatékonysággal a nem angol nyelvű szövegek esetén.

Vizuális szoftvermérnökség

Wireframe-eket és screenshotokat alakít át tiszta, elrendezés-tudatos HTML, CSS és JavaScript kóddá.

Erossegek

Korlatozasok

Inference hatékonyság: 19-szeres decoding throughput növekedést ér el azáltal, hogy a hibrid MoE architektúráján keresztül csak 17B paramétert aktivál.
Hatalmas hardverigény: A 397B összparaméterszám miatt a nem kvantált verziók helyi futtatásához csúcskategóriás, szerver-szintű infrastruktúra szükséges.
Natív videó reasoning: Akár 120 percnyi folyamatos videót képes natív módon feldolgozni frame-extraction adapterek használata nélkül.
Audio modalitás hiánya: Hiányoznak a natív audio bemeneti és kimeneti képességek, amelyek megtalálhatóak az olyan „omni” modellekben, mint a GPT-4o vagy a Gemini.
Élvonalbeli STEM képességek: Versenyezik a zárt reasoning modellekkel: 88,4%-os eredményt ért el a GPQA és 91,3%-ot az AIME 2025 matematika vizsgákon.
HLE teljesítménybeli szakadék: Elmarad a piacvezető zárt modellektől a Humanity's Last Exam teszten (28,7%), ami hiányosságokat jelez a rétegszakértői ismeretekben.
Open-weight elérhetőség: Frontier-level multimodal intelligenciát biztosít Apache 2.0 license alatt privát vállalati bevezetésekhez.
Memóriaigény: A puszta mérete jelentős VRAM-ot igényel még sparsity mellett is, ami korlátozza a széles körű, lakossági szintű felhasználást.

API gyorsinditas

alibaba/qwen-3.5-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: 'qwen-3.5-397b-instruct',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze this 2-hour video context.' }],
    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 alapvetően az open-source közösség válasza a GPT-4o-ra. Az SVG képessége önmagában is elképesztő a webdesign területén.
u/LLM_Reviewer
reddit
A 19-szeres throughput növekedés miatt a Qwen3.5 jelentősen reszponzívabbnak érződik, mint bármely más, általam tesztelt ilyen méretű model.
tech_enthusiast_99
reddit
Az Apache 2.0 licenc egy ekkora modelnél teljes mértékben megváltoztatja a játékszabályokat a helyi AI fejlesztés és a biztonságra törekvő vállalatok számára.
TechInnovator88
twitter
Az MoE routing a 3.5-397B modelben észrevehetően intelligensebb, mint az előző 2.5 generációban; valóban követi a logikát.
DistanceSolar1449
reddit
Az 1M context egy ilyen kaliberű open-weight modelen példa nélküli a jelenlegi ökoszisztémában.
dev_logic
hackernews
A videó reasoning nem csak képkockáról képkockára történik; valódi temporal megértésről van szó, ami mérföldekkel a jelenlegi vision LLM-ek előtt jár.
Matthew Berman (Context)
youtube

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

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

Böngészős feladatokban veri a Claude Opus 4.5-öt, és több multimodal feladatban a Gemini 3 Pro-t is.

Állítólag 19-szer gyorsabb, mint a Qwen 3 Max, és 201 nyelvet, valamint dialektust támogat.

Nagyszerű munkát végzett a fotorealisztikus pillangóval... jobb, mint a legtöbb open-source model.

A 397B model lényegében az első open-weights model, amely valóban képes versenyezni az AGI határán.

Az MoE skálázás egyértelműen működik az Alibaba számára, és a legfrissebb benchmark eredmények ezt bizonyítják.

Ez a model hozza azt, amit a Qwen Max tudott... de akár 19-szeres sebességnövekedéssel.

A tokenizer szókincse már 250 ezerre nőtt... ezzel beérte a Gemini és a Google tokenizerét.

A Qwen csapatára úgy kell tekinteni, mint egy Frontier Lab-re... olyan feladatokba vágnak bele, amikre a zárt laborok fókuszálnak.

A tokenization sokkal hatékonyabb a nem latin írásmódoknál a korábbi Llama verziókhoz képest.

A Thinking mode jelentős latency-t okoz, de a pontosságbeli javulás megéri a kódolásnál és a reasoning-nél.

Ez egy egységes vision language model... ahol a korábbi modelleknek külön VL variánsuk volt, itt minden benne van egyetlen modelben.

A videó-megértés lehetővé teszi a temporal részletek észlelését, amit a frame-extraction módszerek elvétenek.

Kódolás szempontjából olyan reszponzívnak tűnik, mint a GPT-4o model, de jobb az instruction following képessége.

A Desktop GUI agent képesség a legkiemelkedőbb funkció itt a valódi automatizálás szempontjából.

120 percnyi videót kezel anélkül, hogy elveszítené a contextust, ami hatalmas előny az elemzéseknél.

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 váltása

Használja az enable_thinking paramétert a logikailag nehéz feladatokhoz a mély belső reasoning útvonalak aktiválásához.

Natív keresés kihasználása

Engedélyezze a search body paramétert a tények valós idejű webes adatokkal történő ellenőrzéséhez és python kód futtatásához.

Videó promptok optimalizálása

Adjon meg konkrét időbélyeg-horgonyokat, hogy az 1M token context window a legrelevánsabb szakaszokra fókuszáljon.

Regionális endpoint kiválasztása

A Kína területén kívüli felhasználóknak a dashscope-intl endpoint használata javasolt a network latency csökkentése érdekében.

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.

262K context
$0.60/$2.50/1M
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
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
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

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

GLM-4.7

Zhipu (GLM)

GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...

200K context
$0.60/$2.20/1M

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

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