alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B, Alibaba'nın flagship open-weight MoE modelidir. Doğal multimodal reasoning, 1M context penceresi ve 19 kat decoding throughput sunar...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning
alibaba logoalibabaQwen3.516 Şubat 2026
Bağlam
1.0Mtoken
Maks. çıktı
8Ktoken
Giriş fiyatı
$0.60/ 1M
Çıkış fiyatı
$3.60/ 1M
Modalite:TextImageVideo
Yetenekler:GörüntüAraçlarAkışAkıl Yürütme
Benchmarks
GPQA
88.4%
GPQA: Doktora Düzeyinde Bilim Soruları. Biyoloji, fizik ve kimya alanlarında uzmanlar tarafından oluşturulmuş 448 çoktan seçmeli soru içeren zorlu bir benchmark. Doktora uzmanları sadece %65-74 doğruluk oranına ulaşırken, uzman olmayanlar sınırsız web erişimiyle bile sadece %34 puan alır (bu yüzden 'Google'a dayanıklı' olarak adlandırılır). Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 88.4% puan aldı.
HLE
28.7%
HLE: Yüksek Düzey Uzmanlık Akıl Yürütme. Bir modelin özelleşmiş alanlarda uzman düzeyinde akıl yürütme sergileme yeteneğini test eder. Profesyonel düzeyde bilgi gerektiren karmaşık konuların derin anlaşılmasını değerlendirir. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 28.7% puan aldı.
MMLU
88.6%
MMLU: Kapsamlı Çoklu Görev Dil Anlama. Matematik, felsefe, hukuk ve tıp dahil 57 akademik konuyu kapsayan 16.000 çoktan seçmeli soru içeren kapsamlı bir benchmark. Geniş bilgi ve akıl yürütme yeteneklerini test eder. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 88.6% puan aldı.
MMLU Pro
87.8%
MMLU Pro: MMLU Profesyonel Sürüm. Daha zor 10 seçenekli format kullanan 12.032 soru içeren geliştirilmiş MMLU sürümü. Matematik, Fizik, Kimya, Hukuk, Mühendislik, Ekonomi, Sağlık, Psikoloji, İşletme, Biyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Bilimlerini kapsar. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 87.8% puan aldı.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Olgusal Doğruluk Benchmark'ı. Bir modelin basit sorulara doğru, olgusal yanıtlar verme yeteneğini test eder. Bilgi alma görevlerinde güvenilirliği ölçer ve halüsinasyonları azaltır. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 48% puan aldı.
IFEval
92.6%
IFEval: Talimat Takip Değerlendirmesi. Bir modelin belirli talimatları ve kısıtlamaları ne kadar iyi takip ettiğini ölçer. Biçimlendirme kurallarına, uzunluk sınırlarına ve diğer açık gereksinimlere uyma yeteneğini test eder. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 92.6% puan aldı.
AIME 2025
91.3%
AIME 2025: Amerikan Davetiye Matematik Sınavı. Yetenekli lise öğrencileri için tasarlanmış prestijli AIME sınavından yarışma düzeyinde matematik problemleri. Sadece kalıp eşleştirme değil, soyut akıl yürütme gerektiren ileri düzey matematiksel problem çözmeyi test eder. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 91.3% puan aldı.
MATH
74.1%
MATH: Matematiksel Problem Çözme. Cebir, geometri, kalkülüs ve diğer matematiksel alanlarda problem çözmeyi test eden kapsamlı bir matematik benchmark'ı. Çok adımlı akıl yürütme ve formal matematiksel bilgi gerektirir. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 74.1% puan aldı.
GSM8k
93.7%
GSM8k: İlkokul Matematiği 8K. Çok adımlı akıl yürütme gerektiren 8.500 ilkokul düzeyinde matematik sözel problemi. Alışveriş veya zaman hesaplamaları gibi gerçek dünya senaryoları aracılığıyla temel aritmetik ve mantıksal düşünmeyi test eder. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 93.7% puan aldı.
MGSM
92.1%
MGSM: Çok Dilli İlkokul Matematiği. GSM8k benchmark'ı İspanyolca, Fransızca, Almanca, Rusça, Çince ve Japonca dahil 10 dile çevrilmiştir. Farklı dillerde matematiksel akıl yürütmeyi test eder. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 92.1% puan aldı.
MathVista
90.3%
MathVista: Matematiksel Görsel Akıl Yürütme. Grafikler, geometri diyagramları ve bilimsel şekiller gibi görsel öğeler içeren matematik problemlerini çözme yeteneğini test eder. Görsel anlayışı matematiksel akıl yürütme ile birleştirir. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 90.3% puan aldı.
SWE-Bench
76.4%
SWE-Bench: Yazılım Mühendisliği Benchmark'ı. Yapay zeka modelleri, insan doğrulaması ile açık kaynak Python projelerindeki gerçek GitHub sorunlarını çözmeye çalışır. Üretim kod tabanlarında pratik yazılım mühendisliği becerilerini test eder. En iyi modeller 2023'te %4,4'ten 2024'te %70'in üzerine çıktı. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 76.4% puan aldı.
HumanEval
79.3%
HumanEval: Python Programlama Problemleri. Modellerin doğru Python fonksiyon implementasyonları üretmesi gereken 164 el yazımı programlama problemi. Her çözüm birim testlerle doğrulanır. En iyi modeller artık %90'ın üzerinde doğruluk oranına ulaşıyor. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 79.3% puan aldı.
LiveCodeBench
83.6%
LiveCodeBench: Canlı Kodlama Benchmark'ı. Sürekli güncellenen gerçek dünya programlama zorlukları üzerinde kodlama yeteneklerini test eder. Statik benchmark'ların aksine, veri kirliliğini önlemek ve gerçek kodlama becerilerini ölçmek için taze problemler kullanır. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 83.6% puan aldı.
MMMU
85%
MMMU: Çok Modlu Anlama. Görüntü anlama ve uzman bilgisi gerektiren 30 konuda üniversite düzeyinde problemlerde görme-dil modellerini test eden Kapsamlı Çok Disiplinli Çok Modlu Anlama benchmark'ı. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 85% puan aldı.
MMMU Pro
79%
MMMU Pro: MMMU Profesyonel Sürüm. Daha zor sorular ve daha katı değerlendirme içeren geliştirilmiş MMMU sürümü. Profesyonel ve uzman seviyelerinde ileri düzey çok modlu akıl yürütmeyi test eder. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 79% puan aldı.
ChartQA
86.5%
ChartQA: Grafik Soru Cevaplama. Grafiklerde ve tablolarda sunulan bilgileri anlama ve akıl yürütme yeteneğini test eder. Görsel veri gösterimlerinden veri çıkarma, değerleri karşılaştırma ve hesaplamalar yapma gerektirir. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 86.5% puan aldı.
DocVQA
93.2%
DocVQA: Belge Görsel Soru Cevaplama. Formlar, raporlar ve taranmış metin dahil belge görüntülerinden bilgi çıkarma ve akıl yürütme yeteneğini test eden Belge Görsel Soru Cevaplama benchmark'ı. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 93.2% puan aldı.
Terminal-Bench
52.5%
Terminal-Bench: Terminal/CLI Görevleri. Komut satırı işlemleri yapma, shell betikleri yazma ve terminal ortamlarında gezinme yeteneğini test eder. Pratik sistem yönetimi ve geliştirme iş akışı becerilerini ölçer. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 52.5% puan aldı.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Soyutlama ve Akıl Yürütme. AGI için Soyutlama ve Akıl Yürütme Corpus'u - yeni örüntü tanıma bulmacaları aracılığıyla akışkan zekayı test eder. Her görev, örneklerden temel kuralı keşfetmeyi gerektirir ve ezberleme yerine genel akıl yürütme yeteneğini ölçer. Qwen3.5-397B-A17B bu benchmark'ta 12% puan aldı.

Qwen3.5-397B-A17B Hakkında

Qwen3.5-397B-A17B'in yetenekleri, özellikleri ve kullanım yolları hakkında bilgi edinin.

Yüksek Verimli Mixture of Experts

Qwen3.5-397B-A17B, Gated Delta Networks aracılığıyla doğrusal attention ile seyrek Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini birleştiren yenilikçi hibrit mimari kullanan bir flagship multimodal modeldir. Toplamda 397 milyar parametre içermesine rağmen, seyrek tasarımı her ileri geçişte (forward pass) sadece 17 milyar parametreyi aktif hale getirerek, geniş reasoning yeteneklerinden ödün vermeden olağanüstü bir inference verimliliği ve hızı elde eder. Hem dil hem de görsel görevler için optimize edilmiştir; 250 bin token'lık geniş bir sözlüğü destekler ve 201'den fazla dil ve lehçe için destek sağlar.

Yerel Multimodal Agentic İş Akışları

Model, yaklaşık iki saatlik videoya eşdeğer olan bir milyon token'a kadar context işleyebilen doğal bir multimodal ajan olarak mükemmeldir. Karmaşık mantıksal reasoning için özel bir Thinking Mode sunar ve web geliştirme, GUI navigasyonu ve gerçek dünya uzamsal zekası dahil olmak üzere agentic iş akışları için doğal bir donanıma sahiptir. Mimarisi, uçtan uca FP8 eğitimi ve ayrıştırılmış eğitim-inference çerçevesini destekleyerek, kurumsal seviyedeki AI uygulamaları için en ölçeklenebilir ve verimli modellerden biri haline gelir.

Küresel Erişilebilirlik için Open Weights

Apache 2.0 lisansı altında yayınlanan bu model, açık kaynak topluluğuna daha önce sadece tescilli sistemlerle sınırlı olan frontier-level yetenekler sunar. Devasa parametre sayıları ile pratik dağıtım arasındaki boşluğu doldurarak, organizasyonların state-of-the-art reasoning görevlerini, yoğun 400B alternatiflerine göre önemli ölçüde daha düşük hesaplama yüküyle özel altyapılarda çalıştırmasına olanak tanır.

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B için Kullanım Alanları

Harika sonuçlar elde etmek için Qwen3.5-397B-A17B'i kullanmanın farklı yollarını keşfedin.

Uzun Süreli Video Analizi

Mantık çıkarmak, görüntülerden kod analizi yapmak veya yapılandırılmış özetler oluşturmak için iki saate kadar video içeriğini analiz edin.

Doktora Seviyesinde STEM Araştırmaları

Uyarlanabilir derin düşünme (deep-thinking) modunu kullanarak lisansüstü seviyede fen bilimleri sorularını ve olimpiyat seviyesindeki matematik problemlerini çözün.

Otonom GUI Ajanları

Ofis iş akışlarını yönetmek ve uygulamalar arası mobil gezinme gerçekleştirmek için akıllı telefonlar ve bilgisayarlarla etkileşimi otomatize edin.

Görsel Yazılım Mühendisliği

Doğal dil talimatlarını ve arayüz çizimlerini fonksiyonel frontend koduna dönüştürerek 'vibe coding' süreçlerini yürütün.

Belge Zekası

Yapılandırılmış verileri çıkarmak ve mizanpajları tersine mühendislik ile analiz etmek için karmaşık belgeleri, grafikleri ve el yazısı taslakları işleyin.

Uzamsal AI Uygulamaları

Otonom sürüş sahne analizi ve robotik navigasyon gibi somutlaşmış (embodied) AI görevleri için piksel seviyesindeki ilişkileri anlayın.

Güçlü Yönler

Sınırlamalar

Üstün Video Desteği: 1 milyon token desteği sayesinde, agentic ve kodlama görevleri için 120 dakikaya kadar videonun doğal bir şekilde işlenmesine olanak tanır.
Devasa Donanım Gereksinimi: Tam kurulum, sıkıştırılmamış 16-bit hassasiyet için 800GB'ın üzerinde VRAM'e sahip sunucu sınıfı GPU rafı gerektirir.
MoE Inference Verimliliği: 397B toplam/17B aktif mimarisi, önceki yoğun flagship model'lere kıyasla 19 kat decoding throughput artışı sağlar.
HLE Bilgi Eksikliği: Fen ve matematik alanındaki yüksek skorlarına rağmen, Humanity's Last Exam (HLE) sınavında sadece %28,7 skor elde etmesi, uzman olgusal gerçeklikte bir boşluk olduğunu gösteriyor.
State-of-the-Art Reasoning: AIME'de %91,3 ve GPQA'de %88,4 başarı oranıyla, doktora seviyesindeki fen ve matematik alanlarında en iyi closed-source model'lere rakip olur.
Araç (Tool) Aşırı Özgüveni: Otonom ajan senaryolarında model zaman zaman araç çıktılarını halüsinasyon olarak üretebiliyor veya sonuçları göz ardı edip kendi iç tahminlerini tercih edebiliyor.
Apache 2.0 Open Weights: Frontier-level zekayı open weights özgürlüğüyle sunarak, özel, şirket içi (on-premise) dağıtıma olanak tanır.
Terminal Görev Performansı: Terminal-Bench 2.0'da %52,5 skor alarak karmaşık komut satırı etkileşimi görevlerinde rakiplerinin gerisinde kalmaktadır.

API Hızlı Başlangıç

alibaba/qwen3.5-plus

Belgeleri Görüntüle
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: 'Analyze the logic of this MoE architecture.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDK'yı yükleyin ve dakikalar içinde API çağrıları yapmaya başlayın.

İnsanlar Qwen3.5-397B-A17B Hakkında Ne Diyor

Topluluğun Qwen3.5-397B-A17B hakkında ne düşündüğünü görün

Qwen3.5-397B aslında GPT-5 sınıfı bir model ancak open-weight. DeltaNet mimarisi MoE latency sorunlarını mükemmel şekilde çözüyor.
u/DeepLearningLover
reddit
Qwen3.5 üzerindeki doğal multimodal reasoning inanılmaz görünüyor. 1M context + video analizi, ajan iş akışlarını değiştirecek.
@AiDevDaily
twitter
FP8 uçtan uca eğitim kullanırken hassas katmanlarda BF16'yı koruma kararı, stabilite optimizasyonlarında bir ustalık eseri.
cold_fusion
hackernews
Bir açık modelin karmaşık multimodal ajan görevlerinde Gemini 1.5 Pro'yu geçtiğini ilk kez görüyorum.
AI Revolution
youtube
Qwen3-Max'e kıyasla 19x decoding throughput artışı, bunu üretim seviyesindeki ajanlar için uygulanabilir bir alternatif haline getiriyor.
u/ModelTester2026
reddit
4-bit kuantizasyonu ne kadar iyi yönettiğine şaşırdım. Çift A100 kurulumunda reasoning yeteneklerinin neredeyse tamamını koruyor.
@GlobalTechReview
twitter

Qwen3.5-397B-A17B Hakkında Videolar

Qwen3.5-397B-A17B hakkında eğitimler, incelemeler ve tartışmalar izleyin

397 milyar parametreli bir model ancak 17 milyar parametre aktif.

256K'da decoding yaparken, bu model Qwen 3 Max'ten 19 kat daha hızlı.

Yerel vizyon-dil reasoning'i, onu agentic iş akışları için öne çıkaran şeydir.

Bu, standart matematik benchmark'larında çoğu closed model'i geçiyor.

Bunu yerel olarak çalıştırmak zor, ancak kuantize edilmiş versiyonları üst düzey Mac'lerde çalışabilir.

397 milyar parametreli, 17 milyar aktif parametreli model. Doğal olarak multimodal.

Muhtemelen şu anki en iyi open-source multimodal model.

İki saatlik videoyu doğal bir şekilde işleyebilme yeteneği büyük bir avantaj.

Şu mantık skorlarına bakın, sürekli olarak GPT-4o seviyelerine ulaşıyor.

Apache lisansı, kurumsal veri gizliliği için bunu çok cazip kılıyor.

OCR yapılandırılmış veri çıkarma. Dağınık bir PDF'niz var... ve onu temiz JSON'a dönüştürmeniz gerekiyor. Bu model orada harika iş çıkarıyor.

400 milyar parametrelik bir devin zekasına sahip oluyorsunuz... ama 17 milyar parametrelik bir modelin hesaplama maliyetini ödüyorsunuz.

Uzun context'ten bilgi getirme (retrieval) işini önceki versiyondan daha iyi yönetiyor.

Tool use entegrasyonu temel eğitimin içine gömülü, sonradan eklenmiş bir şey değil.

Thinking mode, çıktı üretmeden önce kendi mantığını düzeltmesine olanak tanıyor.

Sadece promptlardan fazlasi

İş akışınızı güçlendirin Yapay Zeka Otomasyonu

Automatio, yapay zeka ajanlari, web otomasyonu ve akilli entegrasyonlarin gucunu birlestirerek daha az zamanda daha fazlasini basarmaniza yardimci olur.

Yapay Zeka Ajanları
Web Otomasyonu
Akıllı İş Akışları

Qwen3.5-397B-A17B için Pro İpuçları

Qwen3.5-397B-A17B'den en iyi şekilde yararlanmak için uzman ipuçları.

Thinking Mode'u Açın

Matematik, kodlama ve karmaşık mantık bulmacaları için derin reasoning'i etkinleştirmek üzere API çağrınızda 'enable_thinking: true' parametresini kullanın.

Fast Mode'dan Yararlanın

Gereksiz içsel düşünme aşamalarında token tüketmeden anında yanıt almak için basit sorgularda 'Fast' modunu kullanın.

Video Prompt'larını Optimize Edin

Video analizi yaparken, modelden daha iyi zamansal tutarlılık elde etmek için kare kare analiz yerine nihai dinamik sonuca odaklanmasını isteyin.

Kuantizasyon (Quantization) Kullanın

Yeterli VRAM'iniz (200GB+) varsa, modeli tüketici sınıfı donanımda çalıştırmak için 4-bit veya 8-bit kuantizasyon (GGUF/EXL2) yöntemlerinden faydalanın.

Referanslar

Kullanicilarimiz Ne Diyor

Is akisini donusturen binlerce memnun kullaniciya katilin

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.

İlgili 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

Qwen3.5-397B-A17B Hakkında Sık Sorulan Sorular

Qwen3.5-397B-A17B hakkında sık sorulan soruların cevaplarını bulun