alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B adalah model MoE open-weight unggulan Alibaba. Menampilkan reasoning multimodal native, 1M context window, dan 19x decoding throughput...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning
alibaba logoalibabaQwen3.516 Februari 2026
Konteks
1.0Mtoken
Output maks.
8Ktoken
Harga input
$0.60/ 1M
Harga output
$3.60/ 1M
Modalitas:TextImageVideo
Kemampuan:VisiAlatStreamingPenalaran
Benchmarks
GPQA
88.4%
GPQA: Tanya Jawab Sains Tingkat Doktoral. Benchmark ketat dengan 448 pertanyaan pilihan ganda dalam biologi, fisika, dan kimia yang dibuat oleh pakar domain. Para ahli PhD hanya mencapai akurasi 65-74%, sementara non-ahli hanya mendapat 34% bahkan dengan akses web tak terbatas (sehingga disebut 'tahan Google'). Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 88.4% pada benchmark ini.
HLE
28.7%
HLE: Penalaran Keahlian Tingkat Tinggi. Menguji kemampuan model untuk mendemonstrasikan penalaran tingkat ahli di domain khusus. Mengevaluasi pemahaman mendalam tentang topik kompleks yang membutuhkan pengetahuan tingkat profesional. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 28.7% pada benchmark ini.
MMLU
88.6%
MMLU: Pemahaman Bahasa Multitugas Masif. Benchmark komprehensif dengan 16.000 pertanyaan pilihan ganda meliputi 57 mata pelajaran akademik termasuk matematika, filsafat, hukum, dan kedokteran. Menguji pengetahuan luas dan kemampuan penalaran. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 88.6% pada benchmark ini.
MMLU Pro
87.8%
MMLU Pro: MMLU Edisi Profesional. Versi MMLU yang ditingkatkan dengan 12.032 pertanyaan menggunakan format 10 pilihan yang lebih sulit. Mencakup Matematika, Fisika, Kimia, Hukum, Teknik, Ekonomi, Kesehatan, Psikologi, Bisnis, Biologi, Filsafat, dan Ilmu Komputer. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 87.8% pada benchmark ini.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark Akurasi Faktual. Menguji kemampuan model untuk memberikan respons yang akurat dan faktual terhadap pertanyaan langsung. Mengukur keandalan dan mengurangi halusinasi dalam tugas pengambilan pengetahuan. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 48% pada benchmark ini.
IFEval
92.6%
IFEval: Evaluasi Kepatuhan Instruksi. Mengukur seberapa baik model mengikuti instruksi dan batasan tertentu. Menguji kemampuan untuk mematuhi aturan format, batas panjang, dan persyaratan eksplisit lainnya. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 92.6% pada benchmark ini.
AIME 2025
91.3%
AIME 2025: Ujian Matematika Undangan Amerika. Soal matematika tingkat kompetisi dari ujian AIME bergengsi yang dirancang untuk siswa SMA berbakat. Menguji pemecahan masalah matematika tingkat lanjut yang membutuhkan penalaran abstrak, bukan sekadar pencocokan pola. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 91.3% pada benchmark ini.
MATH
74.1%
MATH: Pemecahan Masalah Matematika. Benchmark matematika komprehensif yang menguji pemecahan masalah dalam aljabar, geometri, kalkulus, dan domain matematika lainnya. Membutuhkan penalaran multi-langkah dan pengetahuan matematika formal. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 74.1% pada benchmark ini.
GSM8k
93.7%
GSM8k: Matematika SD 8K. 8.500 soal cerita matematika tingkat SD yang membutuhkan penalaran multi-langkah. Menguji aritmatika dasar dan pemikiran logis melalui skenario dunia nyata seperti belanja atau perhitungan waktu. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 93.7% pada benchmark ini.
MGSM
92.1%
MGSM: Matematika SD Multibahasa. Benchmark GSM8k yang diterjemahkan ke 10 bahasa termasuk Spanyol, Prancis, Jerman, Rusia, Cina, dan Jepang. Menguji penalaran matematika dalam berbagai bahasa. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 92.1% pada benchmark ini.
MathVista
90.3%
MathVista: Penalaran Matematika Visual. Menguji kemampuan untuk menyelesaikan masalah matematika yang melibatkan elemen visual seperti grafik, diagram geometri, dan figur ilmiah. Menggabungkan pemahaman visual dengan penalaran matematika. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 90.3% pada benchmark ini.
SWE-Bench
76.4%
SWE-Bench: Benchmark Rekayasa Perangkat Lunak. Model AI mencoba menyelesaikan masalah GitHub nyata dalam proyek Python open-source dengan verifikasi manusia. Menguji keterampilan rekayasa perangkat lunak praktis pada codebase produksi. Model terbaik meningkat dari 4,4% di 2023 menjadi lebih dari 70% di 2024. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 76.4% pada benchmark ini.
HumanEval
79.3%
HumanEval: Masalah Pemrograman Python. 164 masalah pemrograman yang ditulis tangan di mana model harus menghasilkan implementasi fungsi Python yang benar. Setiap solusi diverifikasi dengan unit test. Model terbaik sekarang mencapai akurasi lebih dari 90%. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 79.3% pada benchmark ini.
LiveCodeBench
83.6%
LiveCodeBench: Benchmark Koding Langsung. Menguji kemampuan koding pada tantangan pemrograman dunia nyata yang terus diperbarui. Berbeda dengan benchmark statis, menggunakan masalah baru untuk mencegah kontaminasi data dan mengukur keterampilan koding yang sebenarnya. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 83.6% pada benchmark ini.
MMMU
85%
MMMU: Pemahaman Multimodal. Benchmark Pemahaman Multimodal Multi-disiplin Masif yang menguji model penglihatan-bahasa pada masalah tingkat universitas di 30 mata pelajaran yang membutuhkan pemahaman gambar dan pengetahuan ahli. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 85% pada benchmark ini.
MMMU Pro
79%
MMMU Pro: MMMU Edisi Profesional. Versi MMMU yang ditingkatkan dengan pertanyaan lebih sulit dan evaluasi lebih ketat. Menguji penalaran multimodal tingkat lanjut di tingkat profesional dan ahli. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 79% pada benchmark ini.
ChartQA
86.5%
ChartQA: Tanya Jawab Grafik. Menguji kemampuan untuk memahami dan bernalar tentang informasi yang disajikan dalam grafik dan diagram. Membutuhkan ekstraksi data, perbandingan nilai, dan melakukan perhitungan dari representasi visual data. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 86.5% pada benchmark ini.
DocVQA
93.2%
DocVQA: Tanya Jawab Visual Dokumen. Benchmark Tanya Jawab Visual Dokumen yang menguji kemampuan untuk mengekstrak dan bernalar tentang informasi dari gambar dokumen termasuk formulir, laporan, dan teks yang dipindai. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 93.2% pada benchmark ini.
Terminal-Bench
52.5%
Terminal-Bench: Tugas Terminal/CLI. Menguji kemampuan untuk melakukan operasi baris perintah, menulis skrip shell, dan menavigasi lingkungan terminal. Mengukur keterampilan administrasi sistem praktis dan alur kerja pengembangan. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 52.5% pada benchmark ini.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraksi dan Penalaran. Abstraction and Reasoning Corpus untuk AGI - menguji kecerdasan fluida melalui teka-teki pengenalan pola baru. Setiap tugas membutuhkan penemuan aturan yang mendasari dari contoh, mengukur kemampuan penalaran umum daripada menghafal. Qwen3.5-397B-A17B meraih skor 12% pada benchmark ini.

Tentang Qwen3.5-397B-A17B

Pelajari tentang kemampuan, fitur, dan cara menggunakan Qwen3.5-397B-A17B.

Mixture of Experts Berkecepatan Tinggi

Qwen3.5-397B-A17B adalah model multimodal native flagship yang memanfaatkan arsitektur hybrid inovatif, menggabungkan linear attention melalui Gated Delta Networks dengan Mixture-of-Experts (MoE) yang sparse. Meskipun memiliki total 397 miliar parameter, desain sparse-nya hanya mengaktifkan 17 miliar parameter per forward pass, mencapai efisiensi inference dan kecepatan luar biasa tanpa mengorbankan kapabilitas reasoning-nya yang luas. Model ini dioptimalkan untuk tugas bahasa maupun visual, mendukung kosakata masif sebesar 250k tokens serta memberikan dukungan untuk lebih dari 201 bahasa dan dialek.

Alur Kerja Agentic Multimodal Native

Model ini unggul sebagai agen multimodal native, mampu memproses hingga satu juta tokens context, yang setara dengan sekitar dua jam video. Ia memperkenalkan Thinking Mode khusus untuk reasoning logis yang kompleks dan dilengkapi secara native untuk alur kerja agentic, termasuk pengembangan web, navigasi GUI, dan kecerdasan spasial dunia nyata. Arsitekturnya mendukung pelatihan FP8 end-to-end dan kerangka kerja pelatihan-inference yang terdisagregasi, menjadikannya salah satu model yang paling dapat diskalakan dan efisien untuk aplikasi AI tingkat perusahaan.

Open Weights untuk Aksesibilitas Global

Dirilis di bawah lisensi Apache 2.0, model ini memberikan komunitas open-source kapabilitas tingkat frontier yang sebelumnya terbatas pada sistem tertutup. Ia menjembatani kesenjangan antara jumlah parameter yang masif dan penerapan praktis, memungkinkan organisasi menjalankan tugas reasoning state-of-the-art pada infrastruktur pribadi dengan overhead komputasi yang jauh lebih rendah dibandingkan alternatif dense 400B.

Qwen3.5-397B-A17B

Kasus Penggunaan untuk Qwen3.5-397B-A17B

Temukan berbagai cara menggunakan Qwen3.5-397B-A17B untuk hasil yang luar biasa.

Analisis Video Jangka Panjang

Analisis hingga dua jam konten video untuk mengekstrak logika, melakukan reverse-engineering kode dari rekaman, atau menghasilkan ringkasan terstruktur.

Riset STEM Tingkat PhD

Selesaikan pertanyaan sains tingkat pascasarjana PhD dan masalah matematika tingkat olimpiade menggunakan mode adaptive deep-thinking.

Agen GUI Otonom

Otomatisasi interaksi dengan ponsel cerdas dan komputer untuk menangani alur kerja kantor dan navigasi seluler lintas aplikasi.

Rekayasa Perangkat Lunak Visual

Lakukan 'vibe coding' dengan mengubah instruksi bahasa alami dan sketsa UI menjadi kode frontend yang fungsional.

Kecerdasan Dokumen

Proses dokumen kompleks, grafik, dan sketsa tulisan tangan untuk mengekstrak data terstruktur dan melakukan reverse-engineering tata letak.

Aplikasi Spatial AI

Pahami hubungan tingkat piksel untuk tugas-tugas embodied AI seperti analisis pemandangan mengemudi otonom dan navigasi robotik.

Kelebihan

Keterbatasan

Dukungan Video Unggulan: Mendukung 1 juta tokens, memungkinkan pemrosesan native hingga 120 menit video untuk tugas-tugas agentic dan coding.
Hambatan Perangkat Keras Besar: Penerapan penuh memerlukan rak server GPU dengan VRAM lebih dari 800GB untuk presisi 16-bit yang tidak dikompresi.
Efisiensi Inference MoE: Arsitektur 397B total/17B aktif memberikan peningkatan throughput decoding 19x dibandingkan dengan dense flagship model sebelumnya.
Kesenjangan Pengetahuan HLE: Meskipun skor sains dan matematikanya tinggi, ia hanya mencetak 28,7% pada Humanity's Last Exam (HLE), yang menunjukkan adanya kesenjangan dalam faktualitas pakar absolut.
Reasoning State-of-the-Art: Mencapai 91,3% pada AIME dan 88,4% pada GPQA, menyaingi model closed-source teratas dalam sains dan matematika tingkat PhD.
Kepercayaan Diri Berlebih pada Tool: Dalam skenario agen otonom, model terkadang berhalusinasi terhadap output tool atau mengabaikan hasil demi prediksi internal.
Apache 2.0 Open Weights: Menawarkan kecerdasan frontier dengan kebebasan open weights, memungkinkan penerapan pribadi di lingkungan on-premise.
Performa Tugas Terminal: Mencetak 52,5% pada Terminal-Bench 2.0, tertinggal di belakang kompetitor dalam tugas interaksi baris perintah yang kompleks.

Mulai Cepat API

alibaba/qwen3.5-plus

Lihat Dokumentasi
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: 'Analisis logika dari arsitektur MoE ini.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Instal SDK dan mulai melakukan panggilan API dalam hitungan menit.

Apa Kata Orang Tentang Qwen3.5-397B-A17B

Lihat apa yang dipikirkan komunitas tentang Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B pada dasarnya adalah model kelas GPT-5 tetapi dengan open-weight. Arsitektur DeltaNet berhasil mengatasi masalah latency MoE dengan sempurna.
u/DeepLearningLover
reddit
Reasoning multimodal native pada Qwen3.5 terlihat luar biasa. 1M context + analisis video akan mengubah alur kerja agen.
@AiDevDaily
twitter
Keputusan untuk menggunakan pelatihan FP8 end-to-end sambil tetap mempertahankan BF16 di lapisan sensitif adalah masterclass dalam optimasi stabilitas.
cold_fusion
hackernews
Ini adalah pertama kalinya saya melihat model open mengalahkan Gemini 1.5 Pro pada tugas agen multimodal yang kompleks.
AI Revolution
youtube
Peningkatan throughput decoding 19x dibandingkan Qwen3-Max menjadikannya alternatif yang layak untuk agen tingkat produksi.
u/ModelTester2026
reddit
Saya terkejut dengan betapa baiknya model ini menangani kuantisasi 4-bit. Hampir semua kemampuan reasoning tetap terjaga pada setup dual A100.
@GlobalTechReview
twitter

Video Tentang Qwen3.5-397B-A17B

Tonton tutorial, ulasan, dan diskusi tentang Qwen3.5-397B-A17B

Model dengan 397 miliar parameter, namun dengan 17 miliar parameter aktif.

Saat melakukan decoding pada 256K, model ini 19 kali lebih cepat daripada Qwen 3 Max.

Reasoning vision-language native inilah yang membuatnya unggul untuk alur kerja agentic.

Ini mengalahkan sebagian besar model tertutup pada benchmark matematika standar.

Menjalankan ini secara lokal cukup sulit, tetapi versi kuantisasinya dapat dijalankan di Mac kelas atas.

Model 397 miliar parameter dengan 17 miliar parameter aktif. Ini adalah model multimodal native.

Mungkin saat ini adalah model multimodal open-source terbaik.

Kemampuan memproses dua jam video secara native adalah keuntungan besar.

Lihat skor logika ini, secara konsisten mencapai level GPT-4o.

Lisensi Apache membuat model ini sangat menarik untuk privasi data perusahaan.

Ekstraksi terstruktur OCR. Anda memiliki PDF yang berantakan... dan Anda perlu mengubahnya menjadi JSON yang bersih. Model ini sangat unggul di sana.

Anda mendapatkan kecerdasan raksasa 400 miliar parameter... tetapi membayar biaya komputasi model 17 miliar parameter.

Model ini menangani pengambilan long-context lebih baik daripada versi sebelumnya.

Integrasi penggunaan tool sudah ada sejak pelatihan dasar, bukan tambahan belakangan.

Thinking mode memungkinkan model untuk memperbaiki logikanya sendiri sebelum memberikan output.

Lebih dari sekadar prompt

Tingkatkan alur kerja Anda dengan Otomatisasi AI

Automatio menggabungkan kekuatan agen AI, otomatisasi web, dan integrasi cerdas untuk membantu Anda mencapai lebih banyak dalam waktu lebih singkat.

Agen AI
Otomasi Web
Alur Kerja Cerdas

Tips Pro untuk Qwen3.5-397B-A17B

Tips ahli untuk memaksimalkan Qwen3.5-397B-A17B.

Aktifkan Thinking Mode

Sematkan parameter 'enable_thinking: true' dalam panggilan API Anda untuk mengaktifkan deep reasoning untuk matematika, coding, dan teka-teki logika kompleks.

Gunakan Fast Mode

Gunakan mode 'Fast' untuk kueri sederhana guna mendapatkan jawaban instan tanpa menghabiskan tokens pada fase berpikir internal yang tidak perlu.

Optimalkan Video Prompt

Saat menganalisis video, arahkan model untuk fokus pada hasil akhir yang dinamis daripada analisis per frame demi koherensi temporal yang lebih baik.

Manfaatkan Kuantisasi

Gunakan kuantisasi 4-bit atau 8-bit (GGUF/EXL2) untuk menjalankan model pada perangkat keras tingkat konsumen jika Anda memiliki VRAM yang cukup (200GB+).

Testimoni

Apa Kata Pengguna Kami

Bergabunglah dengan ribuan pengguna puas yang telah mengubah alur kerja mereka

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.

Terkait 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

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Qwen3.5-397B-A17B

Temukan jawaban untuk pertanyaan umum tentang Qwen3.5-397B-A17B