Каков размер context window у Qwen3.5-397B?

Модель поддерживает огромный context window в 1 000 000 tokens, что идеально подходит для работы с большими базами кода и длинными видео.

Является ли Qwen3.5-397B open-source моделью?

Да, она выпущена с open-weights под лицензией Apache 2.0, что позволяет использовать локальный хостинг и кастомизацию.

Сколько стоит Qwen3.5 через API?

Стоимость составляет $0,60 за 1 миллион входных tokens и $3,60 за 1 миллион выходных tokens в Alibaba Cloud.

Поддерживает ли она ввод изображений и видео?

Да, это нативная multimodal модель, способная обрабатывать статические изображения и до 2 часов видео.

Как она соотносится с GPT-4o?

Qwen3.5 соответствует или превосходит GPT-4o в STEM benchmarks, результатах математических олимпиад и задачах на стыке зрения и языка.

Какое оборудование требуется для локального хостинга?

Требуется оборудование корпоративного класса, например, две H100 или Mac Studio с 256GB RAM, из-за размера модели в 397B parameters.

Поддерживает ли она function calling?

Да, она отлично оптимизирована для использования инструментов и стабильно занимает верхние строчки в benchmarks на function-calling.

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B — флагманская open-weight MoE модель от Alibaba. Нативный multimodal reasoning, context window 1M и 19-кратный прирост decoding throughput.

МультимодальныеMoEOpen-WeightsАгентский AIReasoning

alibabaQwen2026-02-16

Контекст

1.0Mтокенов

Макс. вывод

8Kтокенов

Цена ввода

$0.60/ 1M

Цена вывода

$3.60/ 1M

Модальность:TextImageVideo

Возможности:ЗрениеИнструментыПотоковая передачаРассуждение

Бенчмарки

GPQA

88.4%

HLE

28.7%

MMLU

88.6%

MMLU Pro

87.8%

SimpleQA

48%

IFEval

92.6%

AIME 2025

91.3%

MATH

74.1%

GSM8k

93.7%

MGSM

92.1%

MathVista

90.3%

SWE-Bench

76.4%

HumanEval

79.3%

LiveCodeBench

83.6%

MMMU

85%

MMMU Pro

79%

ChartQA

86.5%

DocVQA

93.2%

Terminal-Bench

52.5%

ARC-AGI

12%

Документация API

О модели Qwen3.5-397B-A17B

Узнайте о возможностях, функциях и способах использования Qwen3.5-397B-A17B.

Монументальный скачок в Open AI

Qwen3.5-397B-A17B представляет собой монументальный скачок в стратегии Alibaba Cloud в области AI, превращаясь из сильного open-source претендента в доминирующую систему уровня frontier model, созданную для эпохи agentic AI. Выпущенная 16 февраля 2026 года, она является флагманом серии Qwen3.5, используя массивную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 397 миллиардами параметров. Активируя всего 17 миллиардов parameters на каждый token, она достигает беспрецедентного 19-кратного ускорения decoding throughput по сравнению со своим предшественником Qwen3-Max, сокращая разрыв с самыми продвинутыми проприетарными моделями в мире.

Единая мультимодальная платформа

Модель является унифицированным, нативным мультимодальным решением. В отличие от предыдущих версий, требовавших отдельных vision-language адаптеров, Qwen3.5 обладает early-fusion multimodality, обученной на триллионах мультимодальных tokens. Это позволяет ей анализировать более двух часов видеоконтента, работать в качестве GUI-агента в десктопных и мобильных интерфейсах и решать сложные задачи кодинга в специализированном режиме Thinking mode. С расширенным словарем в 250 000 tokens и поддержкой 201 языка, она становится лучшим глобальным выбором для мультиязычной и мультимодальной автоматизации.

Архитектура для эпохи агентов

Помимо простого чата, Qwen3.5-397B оптимизирована для использования инструментов и автономных рабочих процессов. Высокие баллы в benchmarks на function-calling и следовании инструкциям делают ее идеальной основой для визуальной программной инженерии и исследований уровня PhD. Предлагая производительность уровня state-of-the-art под лицензией Apache 2.0, Alibaba предоставила сообществу надежную и высокоэффективную альтернативу самым закрытым closed-source моделям.

Варианты использования Qwen3.5-397B-A17B

Откройте для себя различные способы использования Qwen3.5-397B-A17B для достижения отличных результатов.

Автономные GUI-агенты

Навигация в сложных интерфейсах ПК и смартфонов для автоматизации многоэтапных рабочих процессов.

Анализ длинных видео

Извлечение глубоких причинно-следственных связей и резюмирование видеофайлов длительностью до 120 минут.

Быстрое прототипирование («Vibe Coding»)

Прямой перевод набросков интерфейса в готовую к работе логику React и фронтенда за один проход.

Исследования уровня PhD

Решение задач STEM уровня магистратуры и выше с использованием специализированного внутреннего режима chain-of-thought (Thinking mode).

Глобальная мультиязычная поддержка

Работа с пользователями на 201 языке с высокой эффективностью токенизации для неанглийских шрифтов.

Визуальная программная инженерия

Преобразование вайрфреймов и скриншотов в чистый, адаптивный код на HTML, CSS и JavaScript.

Преимущества

Ограничения

Эффективность inference: Достигает 19-кратного прироста throughput декодирования за счет активации всего 17B parameters благодаря гибридной архитектуре MoE.

Огромные требования к железу: При 397B общих parameters запуск неквантованных версий локально требует серверной инфраструктуры высокого класса.

Нативный видео-reasoning: Обрабатывает до 120 минут непрерывного видео нативно, без необходимости использования адаптеров для извлечения кадров.

Отсутствие аудио-модальности: Нет нативной поддержки ввода и вывода аудио, которая есть в «omni» моделях вроде GPT-4o или Gemini.

Высочайшие возможности в STEM: Конкурирует с проприетарными reasoning моделями, набирая 88,4% в GPQA и 91,3% на математических экзаменах AIME 2025.

Отставание в тесте HLE: Уступает проприетарным лидерам в тесте Humanity's Last Exam (28,7%), что указывает на пробелы в узкоспециализированных экспертных знаниях.

Доступность open-weights: Предоставляет multimodal интеллект уровня frontier model под лицензией Apache 2.0 для приватного развертывания на предприятиях.

Объем занимаемой памяти: Масштаб модели требует значительного объема RAM (VRAM) даже при использовании разреженности, что ограничивает массовое использование на потребительском уровне.

Быстрый старт API

alibaba/qwen-3.5-plus

Посмотреть документацию

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: 'Проанализируй контекст этого 2-часового видео.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Установите SDK и начните делать API-запросы за несколько минут.

Что люди говорят о Qwen3.5-397B-A17B

Посмотрите, что думает сообщество о Qwen3.5-397B-A17B

“Qwen3.5-397B — это, по сути, ответ open-source сообщества на GPT-4o. Сами по себе возможности генерации SVG просто безумны для веб-дизайна.”

— u/LLM_Reviewer

“19-кратный прирост throughput делает Qwen3.5 значительно более отзывчивой, чем любая другая модель такого размера, которую я тестировал.”

— tech_enthusiast_99

“Apache 2.0 для модели такого масштаба — это полный переворот в правилах игры для локальной разработки AI и предприятий, ориентированных на приватность.”

— TechInnovator88

twitter

“Маршрутизация MoE в модели 3.5-397B заметно умнее, чем в предыдущем поколении 2.5; она действительно следует логике.”

— DistanceSolar1449

“Контекст в 1M на open-weight модели такого калибра — это беспрецедентный случай в текущей экосистеме.”

— dev_logic

hackernews

“Reasoning в видео — это не просто покадровый анализ; это реальное понимание временных связей, которое кажется на голову выше текущих vision LLM.”

— Matthew Berman (Context)

youtube

Видео о Qwen3.5-397B-A17B

Смотрите обучающие материалы, обзоры и обсуждения о Qwen3.5-397B-A17B

“Она обходит Claude Opus 4.5 в работе с браузером, а также Gemini 3 Pro в ряде мультимодальных задач.”

“Сообщается, что она в 19 раз быстрее Qwen 3 Max, при этом поддерживает 201 язык и диалект.”

“Модель отлично справилась с фотореалистичной бабочкой... лучше большинства open-source моделей.”

“Модель 397B — это, по сути, первая open-weights модель, которая реально конкурирует на уровне frontier model в области AGI.”

“Масштабирование с помощью MoE явно работает для Alibaba, и их последние результаты в benchmark это доказывают.”

“Эта модель соответствует уровню Qwen Max... но делает это с ускорением throughput до 19 раз.”

“Токенизатор расширил словарь до 250K... сравнявшись с Gemini и токенизатором Google.”

“Команду Qwen стоит воспринимать как Frontier Lab... они берутся за задачи, на которых фокусируются закрытые лаборатории.”

“Токенизация гораздо эффективнее для нелатинских шрифтов по сравнению с ранними версиями Llama.”

“Режим Thinking заметно увеличивает latency, но прирост точности того стоит для задач по кодингу и reasoning.”

“Это унифицированная vision language модель... если раньше были отдельные VL-варианты, то здесь всё в одной модели.”

“Понимание видео позволяет ей улавливать временные детали, которые пропускают методы с извлечением кадров.”

“В плане написания кода она кажется такой же отзывчивой, как GPT-4o, но с лучшим следованием инструкциям.”

“Возможности GUI-агента для десктопа — это выдающаяся функция для реальной автоматизации.”

“Она обрабатывает 120 минут видео без потери контекста, что просто колоссально для анализа.”

Больше чем просто промпты

Улучшите свой рабочий процесс с ИИ-Автоматизацией

Automatio объединяет мощь ИИ-агентов, веб-автоматизации и умных интеграций, чтобы помочь вам достигать большего за меньшее время.

ИИ Агенты

Веб Автоматизация

Умные Процессы

Начать Бесплатно

Советы для Qwen3.5-397B-A17B

Экспертные советы для максимальной эффективности Qwen3.5-397B-A17B.

Переключение режима Thinking

Используйте параметр enable_thinking для задач с высокой логической нагрузкой, чтобы активировать глубокие цепочки внутреннего reasoning.

Использование нативного поиска

Включите параметр search, чтобы проверять факты по веб-данным в реальном времени и исполнять код на Python.

Оптимизация видео-prompts

Указывайте конкретные временные метки, чтобы сфокусировать context window в 1M tokens на самых важных сегментах.

Выбор региональной точки доступа

Используйте эндпоинт dashscope-intl для пользователей за пределами материкового Китая, чтобы снизить network latency.

Отзывы

Что Говорят Наши Пользователи

Присоединяйтесь к тысячам довольных пользователей, которые трансформировали свой рабочий процесс

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

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

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

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

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

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.