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Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B é o flagship open-weight MoE model do Alibaba. Ele apresenta reasoning multimodal nativo, um context window de 1M e um decoding throughput...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning
alibaba logoalibabaQwen2026-02-16
Contexto
1.0Mtokens
Saida Max
8Ktokens
Preco Entrada
$0.60/ 1M
Preco Saida
$3.60/ 1M
Modalidade:TextImageVideo
Capacidades:VisaoFerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
88.4%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 88.4% neste benchmark.
HLE
28.7%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 28.7% neste benchmark.
MMLU
88.6%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 88.6% neste benchmark.
MMLU Pro
87.8%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 87.8% neste benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 48% neste benchmark.
IFEval
92.6%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 92.6% neste benchmark.
AIME 2025
91.3%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 91.3% neste benchmark.
MATH
74.1%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 74.1% neste benchmark.
GSM8k
93.7%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 93.7% neste benchmark.
MGSM
92.1%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 92.1% neste benchmark.
MathVista
90.3%
MathVista: Raciocinio Visual Matematico. Testa a capacidade de resolver problemas de matematica que envolvem elementos visuais como graficos e diagramas. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 90.3% neste benchmark.
SWE-Bench
76.4%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 76.4% neste benchmark.
HumanEval
79.3%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 79.3% neste benchmark.
LiveCodeBench
83.6%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 83.6% neste benchmark.
MMMU
85%
MMMU: Compreensao Multimodal. Benchmark de Compreensao Multimodal Multidisciplinar testando modelos de visao-linguagem em problemas de nivel universitario. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 85% neste benchmark.
MMMU Pro
79%
MMMU Pro: MMMU Edicao Profissional. Versao aprimorada do MMMU com questoes mais desafiadoras e avaliacao mais rigorosa. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 79% neste benchmark.
ChartQA
86.5%
ChartQA: Resposta a Perguntas sobre Graficos. Testa a capacidade de entender e raciocinar sobre informacoes apresentadas em graficos. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 86.5% neste benchmark.
DocVQA
93.2%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Resposta a Perguntas Visuais de Documentos testando a capacidade de extrair informacoes de imagens de documentos. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 93.2% neste benchmark.
Terminal-Bench
52.5%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 52.5% neste benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. Qwen3.5-397B-A17B pontuou 12% neste benchmark.

Sobre Qwen3.5-397B-A17B

Aprenda sobre as capacidades do Qwen3.5-397B-A17B, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

Um Salto Monumental na AI Aberta

O Qwen3.5-397B-A17B representa um salto monumental na estratégia de AI do Alibaba Cloud, deixando de ser apenas um forte competidor open-source para se tornar um sistema de nível frontier model projetado para a era da agentic AI. Lançado em 16 de fevereiro de 2026, é o flagship da série Qwen3.5, utilizando uma arquitetura massiva de 397 bilhões de parameters Mixture-of-Experts (MoE). Ao ativar apenas 17 bilhões de parameters por token, ele alcança um aumento de 19x no decoding throughput sem precedentes em comparação ao seu predecessor, Qwen3-Max, enquanto reduz a lacuna de performance com os models proprietários mais avançados do mundo.

Central Multimodal Unificada

O model é uma central multimodal nativa e unificada. Diferente de versões anteriores que exigiam adaptadores vision-language separados, o Qwen3.5 apresenta multimodalidade early-fusion treinada em trilhões de multimodal tokens. Isso permite que ele assista e realize reasoning sobre mais de duas horas de conteúdo de vídeo, opere como um agente de GUI em interfaces de desktop e móveis, e lide com tarefas complexas de coding em seu Thinking mode especializado. Com um vocabulário expandido de 250.000 tokens suportando 201 idiomas, ele se posiciona como a principal escolha global para automação multilíngue e multimodal.

Arquitetado para a Era Agentic

Além do simples chat, o Qwen3.5-397B é otimizado para tool use e fluxos de trabalho autônomos. Suas altas pontuações em benchmarks de function-calling e seguimento de instruções o tornam a base ideal para engenharia de software visual e pesquisa de nível de doutorado. Ao oferecer performance state-of-the-art sob uma licença Apache 2.0, o Alibaba forneceu à comunidade uma alternativa credível e de alta eficiência aos models closed-source mais restritos.

Qwen3.5-397B-A17B

Casos de Uso para Qwen3.5-397B-A17B

Descubra as diferentes maneiras de usar Qwen3.5-397B-A17B para obter otimos resultados.

Agentes de GUI Autônomos

Navega por interfaces complexas de PC e smartphones para concluir fluxos de trabalho de automação de escritório de várias etapas.

Inteligência de Vídeo de Longa Duração

Extrai reasoning causal profundo e resumos de arquivos de vídeo contínuos de até 120 minutos de duração.

Vibe Coding e Prototipagem

Traduz esboços de UI diretamente para React pronto para produção e lógica de frontend em um único disparo.

Pesquisa de Nível de Doutorado

Resolve problemas de STEM de nível de pós-graduação usando o modo de reasoning interno especializado Thinking mode e chain-of-thought.

Suporte Global Multilíngue

Engaja usuários em 201 idiomas com eficiência de tokenização superior para scripts não-ingleses.

Engenharia de Software Visual

Transforma wireframes e screenshots em código HTML, CSS e JavaScript limpo e ciente do layout.

Pontos Fortes

Limitacoes

Eficiência de Inference: Alcança ganhos de 19x no decoding throughput ao ativar apenas 17B parameters via sua arquitetura MoE híbrida.
Alta Demanda de Hardware: Com 397B de total parameters, rodar versões não quantizadas localmente exige infraestrutura de servidor de alto nível.
Reasoning de Vídeo Nativo: Processa até 120 minutos de vídeo contínuo nativamente, sem a necessidade de adaptadores de extração de frames.
Lacuna na Modalidade de Áudio: Carece das capacidades nativas de entrada e saída de áudio encontradas em models 'omni' como GPT-4o ou Gemini.
Capacidade STEM de Alto Nível: Rivaliza com models de reasoning proprietários com uma pontuação de 88,4% no GPQA e 91,3% nos exames de matemática AIME 2025.
Gap de Performance no HLE: Fica atrás dos líderes proprietários no Humanity's Last Exam (28,7%), indicando lacunas em conhecimentos técnicos de nicho.
Acessibilidade Open-Weight: Fornece inteligência multimodal de nível frontier model sob a licença Apache 2.0 para implantação empresarial privada.
Consumo de Memória: A escala absoluta exige VRAM substancial mesmo com esparsidade, limitando a implantação ampla em nível de consumidor.

Inicio Rapido da API

alibaba/qwen-3.5-plus

Ver Documentacao
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: 'Analise o contexto deste vídeo de 2 horas.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre Qwen3.5-397B-A17B

Veja o que a comunidade pensa sobre Qwen3.5-397B-A17B

O Qwen3.5-397B é basicamente a resposta da comunidade open-source ao GPT-4o. A capacidade de SVG sozinha é insana para web design.
u/LLM_Reviewer
reddit
O aumento de 19x no throughput torna o Qwen3.5 significativamente mais responsivo do que qualquer outro model deste tamanho que já testei.
tech_enthusiast_99
reddit
Apache 2.0 para um model deste tamanho é uma mudança total de jogo para o desenvolvimento de AI local e empresas focadas em privacidade.
TechInnovator88
twitter
O roteamento MoE no model 3.5-397B é visivelmente mais inteligente do que na geração 2.5 anterior; ele realmente segue a lógica.
DistanceSolar1449
reddit
O context window de 1M em um open-weight model deste calibre é sem precedentes no ecossistema atual.
dev_logic
hackernews
O reasoning de vídeo não é apenas quadro a quadro; é uma compreensão temporal real que parece estar milhas à frente dos LLMs de visão atuais.
Matthew Berman (Context)
youtube

Videos Sobre Qwen3.5-397B-A17B

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre Qwen3.5-397B-A17B

Ele supera o Claude Opus 4.5 em competência de browser, bem como o Gemini 3 Pro em diversas tarefas multimodais.

Supostamente 19 vezes mais rápido que o Qwen 3 Max, que suporta 201 idiomas e dialetos.

Fez um trabalho excelente com a borboleta fotorrealista... melhor do que a maioria dos open-source models.

O model de 397B é essencialmente o primeiro open-weights model a realmente competir na fronteira da AGI.

O escalonamento com MoE está claramente funcionando para o Alibaba e seus últimos resultados de benchmark provam isso.

Este model está igualando o que o Qwen Max era capaz de fazer... mas com um aumento de velocidade de até 19x.

O tokenizer na verdade passou para um vocabulário de 250K... igualando o Gemini e o tokenizer do Google.

Você tem que pensar na equipe do Qwen como um Frontier Lab... eles estão saltando para tarefas que labs proprietários focam.

A tokenization é muito mais eficiente para scripts não-latinos em comparação com as iterações anteriores do Llama.

O Thinking mode adiciona latency significativa, mas o ganho de precisão vale a pena para coding e reasoning.

Este é um vision language model unificado... onde os models anteriores tinham uma variante VL específica, este tem tudo contido em um único model.

A compreensão de vídeo permite capturar detalhes temporais que métodos de extração de frames perdem.

Em termos de coding, ele parece tão responsivo quanto o model GPT-4o, mas com melhor seguimento de instruções.

A capacidade de agente de GUI de desktop é o recurso de destaque aqui para automação no mundo real.

Ele lida com 120 minutos de vídeo sem perder o contexto, o que é simplesmente massivo para análise.

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

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Automacao Web
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Dicas Profissionais para Qwen3.5-397B-A17B

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo Qwen3.5-397B-A17B e obter melhores resultados.

Ative o Thinking Mode

Use o parâmetro enable_thinking para tarefas pesadas de lógica para ativar caminhos internos profundos de reasoning.

Aproveite a Busca Nativa

Habilite o parâmetro search no body para verificar fatos com dados da web em tempo real e executar código python.

Otimize Prompts de Vídeo

Forneça âncoras de timestamp específicas para focar o context window de 1M de tokens nos segmentos mais relevantes.

Seleção de Endpoint Regional

Use o endpoint dashscope-intl para usuários fora da China continental para reduzir a latency de rede.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

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Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Sarah Chen

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David Park

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Perguntas Frequentes Sobre Qwen3.5-397B-A17B

Encontre respostas para perguntas comuns sobre Qwen3.5-397B-A17B