alibaba

Qwen3.5-Omni

A Qwen3.5-Omni az Alibaba Cloud natív omnimodal AI-ja, amely zökkenőmentes audiovizuális érvelést, valós idejű hangalapú csevegést és 256k context-et kínál az...

OmnimodalValós idejű hangVideo VisionAlibaba CloudMoE
alibaba logoalibabaQwen3.52026. március 29.
Kontextus
256Ktoken
Max kimenet
8Ktoken
Bemenet ara
$0.40/ 1M
Kimenet ara
$4.80/ 1M
Modalitas:TextImageAudioVideo
Kepessegek:LatasEszkozokStreaming
Benchmarkok
GPQA
83.9%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. Qwen3.5-Omni 83.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
34.2%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. Qwen3.5-Omni 34.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
94.2%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. Qwen3.5-Omni 94.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
85.9%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. Qwen3.5-Omni 85.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
48.2%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. Qwen3.5-Omni 48.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
89.7%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. Qwen3.5-Omni 89.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
81.6%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. Qwen3.5-Omni 81.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
90.4%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. Qwen3.5-Omni 90.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
94.5%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. Qwen3.5-Omni 94.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
94.1%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. Qwen3.5-Omni 94.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
86.1%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. Qwen3.5-Omni 86.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
75%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. Qwen3.5-Omni 75% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
91.2%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. Qwen3.5-Omni 91.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
65.6%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. Qwen3.5-Omni 65.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
80.1%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. Qwen3.5-Omni 80.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
73.9%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. Qwen3.5-Omni 73.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
85.3%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. Qwen3.5-Omni 85.3% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
95.2%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. Qwen3.5-Omni 95.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
52.5%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. Qwen3.5-Omni 52.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. Qwen3.5-Omni 12.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A Qwen3.5-Omni reszletei

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

Egységes omnimodal architektúra

A Qwen3.5-Omni egy natív omnimodal model, amelyet az Alibaba Cloud fejlesztett ki. Egységes architektúrára épül, amelynek célja a szöveg, kép, hang és videó bemenetek egyidejű feldolgozása. Ellentétben a korábbi modellekkel, amelyek külön kódolóktól függtek, a Qwen3.5-Omni a Thinker-Talker architektúrát használja. A Thinker komponens komplex multimodal érvelést végez az összefonódó jeleken, míg a Talker komponens kiváló minőségű, alacsony latency-jű streamelt beszédet generál. Ez lehetővé teszi a model számára, hogy hatalmas mennyiségű context-et kezeljen, beleértve akár 10 órányi hangot vagy majdnem hét percnyi 720p videót egyetlen prompt-on belül.

Fejlett szinkronizáció és teljesítmény

A model technikai jellemzője az Adaptive Rate Interleave Alignment (ARIA) rendszer, amely szinkronizálja a szöveg- és beszéd tokeneket a természetes hangzású válaszok érdekében. A model támogatja a valós idejű szemantikus megszakítást, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy beszélgetés közben közbeszóljanak az AI-nak. Optimalizálva van mind vállalati szintű multimodal elemzésre, mind fogyasztói valós idejű hangasszisztensekre, és olyan teljesítményt nyújt a látási és hangfeladatokban, amely megegyezik vagy meghaladja a kereskedelmi forgalomban lévő flagship modellekét.

Alacsony latency-jű interakcióra szakosodva

A model architektúráját kifejezetten a valós idejű alkalmazásokhoz hangolták, ahol a latency kritikus. A Mixture-of-Experts (MoE) megközelítés és a gated delta networks architektúra használatával a model fenntartja a magas számítási hatékonyságot. Ez a hatékonyság lehetővé teszi, hogy valós idejű hangalapú interakciót biztosítson egy 256k token context window kezelése mellett, így alkalmassá válik hosszú tartalmú elemzésekre, például értekezletek átiratainak és filmes videó indexelésének elvégzésére.

Qwen3.5-Omni

Hasznalati esetek a Qwen3.5-Omni szamara

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

Valós idejű hangasszisztensek

A model interaktív AI-avatarokat hoz létre, amelyek természetes hangalapú beszélgetéseket folytatnak szemantikus közbeszólás-támogatással.

Filmes videófeliratozás

Forgatókönyv szintű leírásokat és időbélyeggel ellátott annotációkat generál nagy felbontású, hosszú videótartalmakhoz.

Audiovizuális élő kódolás

A fejlesztők úgy javíthatják a kódot, hogy megosztják a képernyőjüket, és közben szóban, valós időben elmagyarázzák a logikát a modelnek.

Vállalati audio archiválás

A rendszer akár 10 órányi értekezletfelvételt vagy podcastot is feldolgoz, hogy egyetlen menetben kinyerje belőlük az információkat.

Többnyelvű fordítószolgáltatások

End-to-end beszéd-beszéd fordítást biztosít 113 nyelv és különféle regionális kínai dialektus között.

Tartalommoderálás

A model egyidejűleg ellenőrzi a videó- és hangfolyamokat, azonosítva a tiltott vizuális és szóbeli tartalmakat a biztonság érdekében.

Erossegek

Korlatozasok

Natív omnimodal integráció: Egyetlen modellbe integrálja a szöveget, a képet és a hangot, SOTA eredményeket érve el 215 multimodal részfeladatban.
Magas GPU-igény: Az omnimodal MoE architektúra helyi telepítése jelentős VRAM-ot igényel a tisztán szöveges modellekhez képest.
Hatalmas audio kapacitás: A 256k context window lehetővé teszi több mint 10 órányi folyamatos hangadat feldolgozását egyetlen kéréssel.
Regionális API-latency: A valós idejű teljesítmény jelenleg az Alibaba Cloud főbb ázsiai regionális klasztereihez közeli felhasználók számára van optimalizálva.
Alacsony latency-jű valós idejű hang: A Thinker-Talker architektúra másodperc alatti válaszidőt biztosít interaktív, megszakítható hangalapú beszélgetésekhez.
Szöveges érvelési hiányosságok: Bár kiváló a multimodal feladatokban, tiszta logikai teljesítménye (GPQA 83.9) elmarad a dedikált érvelési modellektől.
Aggresszív hatékonysági árazás: A 0,40 dolláros 1M bemeneti tokenenkénti árával flagship-szintű multimodal képességeket kínál alacsony költségen a versenytársakhoz képest.
Kísérleti vizuális kódolás: A „vibe coding” funkció még kezdeti stádiumban van, és megküzdhet a videóban megjelenő komplex térbeli UI-koordinátákkal.

API gyorsinditas

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

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 || '');
}

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

Mit mondanak az emberek a Qwen3.5-Omni-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a Qwen3.5-Omni-rol

Az audiovizuális Vibe Coding egy játékváltó; végre megérti, amit a képernyőn mutatok, miközben elmagyarázom a hibát.
dev_mindset
reddit
A Qwen3.5-Omni 10 órányi hanganyag feldolgozási képessége egyetlen contextben őrület a kutatók és podcasterek számára.
AI_Explorer_01
twitter
A hangklónozás meglepően természetesen hangzik az előző generációhoz képest, angolul szinte megkülönböztethetetlen.
TechGuru_Reviews
youtube
Végre egy olyan model, ami nem vág közbe az mondat közepén; a szemantikus megszakítás úgy működik, ahogy hirdetik.
hacker_news_user
hackernews
Lenyűgöző számok az új Qwen3.6 27B esetében, de az Omni verzió az, amit mindenki használni fog valós termékekhez.
David Hendrickson
twitter
Ötször próbáltam megszakítani, és minden alkalommal elkapta a szándékomat.
Matt Shumer
youtube

Videok a Qwen3.5-Omni-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a Qwen3.5-Omni-rol

A Thinker-Talker architektúra hatalmas ugrás a valós idejű latency tekintetében [04:15].

400 másodpercnyi videót kezel, ami duplája annak, amit általában látunk [07:22].

Ez a model natívan end-to-end többnyelvű és multimodal [10:05].

Az ARIA rendszer megakadályozza a hagyományos TTS-ben tapasztalt kiejtési hibákat [15:30].

Szó szerint megmutathatod a képernyődet, és folyékony beszélgetést folytathatsz a kódról [22:10].

Ötször próbáltam megszakítani, és minden alkalommal elkapta a szándékomat [08:30].

Ahogy kódot ír a videón látottak alapján, az hátborzongató [10:45].

Ez az első igazi versenytárs a GPT-4o voice módjára, amit eddig láttunk [14:20].

113 nyelvet támogat a beszédfelismeréshez, ami óriási előny [18:55].

A vizuális kinyerés sokkal robusztusabb komplex PDF-ek és videók esetében [25:15].

A 10 órás audio context az igazi sztár itt a vállalati felhasználáshoz [12:10].

A nem angol nyelvű teljesítmény az, ahol a Qwen igazán elhúz [15:40].

Képes különbséget tenni a háttérzaj és a valódi felhasználói közbeszólás között [19:22].

Az árazás nagyon versenyképes, különösen az aktív parameters számát tekintve [24:10].

Jelenleg ez a legalkalmasabb model vizuális UI-t tartalmazó Python automatizációkhoz [28:45].

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-Omni szamara

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

Audio adatbevitel optimalizálása

A 10 óránál hosszabb hanganyagokat érdemes szegmentálni, hogy megőrizhető legyen a pontos visszakereshetőség a 256k context window-n belül.

Szemantikus megszakítás kihasználása

A hangalapú alkalmazásokban engedélyezze a natív közbeszólás-kezelő funkciókat, hogy megkülönböztethesse a felhasználói szándékot a háttérzajtól.

ARIA használata műszaki kifejezésekhez

Használja a streaming speech módot az ARIA igazításhoz, amely biztosítja a műszaki számok pontos kiejtését.

Videó képfrissítési sebességének szabályozása

Szabványos videókat 1 FPS sebességgel töltsön fel, de a gyors jeleneteknél növelje a sebességet a vizuális precizitás 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-5.4

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

Gyakran ismetelt kerdesek a Qwen3.5-Omni-rol

Talalj valaszokat a Qwen3.5-Omni-val kapcsolatos gyakori kerdesekre