alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B, Alibaba'nın amiral gemisi open-weight MoE modelidir. Yerel multimodal reasoning, 1M context window ve 19 kat decoding throughput özelliği...

MultimodalMoEOpen-WeightsAgentic AIReasoning
alibaba logoalibabaQwen2026-02-16
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.

Açık Yapay Zekada Devasa Bir Sıçrama

Qwen3.5-397B-A17B, Alibaba Cloud'un yapay zeka stratejisinde, güçlü bir open-source adayından agentic AI dönemi için tasarlanmış baskın bir frontier model sistemine geçişi temsil ediyor. 16 Şubat 2026'da piyasaya sürülen bu model, devasa 397 milyar parametreli Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini kullanan Qwen3.5 serisinin amiral gemisidir. Token başına yalnızca 17 milyar parametreyi aktif hale getirerek, selefi Qwen3-Max'e kıyasla benzeri görülmemiş bir 19 kat decoding throughput artışı sağlarken, dünyanın en gelişmiş kapalı kaynaklı modelleriyle olan performans farkını kapatır.

Birleşik Multimodal Güç Merkezi

Model, birleşik ve yerel bir multimodal güç merkezidir. Ayrı vision-language adaptörleri gerektiren önceki sürümlerin aksine, Qwen3.5 trilyonlarca multimodal token üzerinde eğitilmiş erken füzyon (early-fusion) multimodality özelliğine sahiptir. Bu, iki saati aşan video içeriğini izleyip üzerinde reasoning yapmasına, masaüstü ve mobil arayüzlerde bir GUI agent olarak çalışmasına ve özel Düşünme modunda karmaşık kodlama görevlerini üstlenmesine olanak tanır. 201 dili destekleyen 250.000 token'lık genişletilmiş kelime hazinesi ile çok dilli ve multimodal otomasyon için önde gelen küresel seçenek konumundadır.

Agentic AI Dönemi İçin Mimari Edildi

Basit bir sohbetin ötesinde Qwen3.5-397B, araç kullanımı ve otonom iş akışları için optimize edilmiştir. Function-calling benchmark testlerindeki yüksek puanları ve instruction following yeteneği, onu görsel yazılım mühendisliği ve doktora düzeyinde araştırmalar için ideal bir omurga haline getirir. Alibaba, Apache 2.0 lisansı altında state-of-the-art performans sunarak, topluluğa en kısıtlı closed-source modellere karşı güvenilir ve yüksek verimli bir alternatif sağlamıştır.

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.

Otonom GUI Agentic Sistemler

Çok adımlı ofis otomasyon iş akışlarını tamamlamak için karmaşık bilgisayar ve akıllı telefon arayüzlerinde gezinir.

Uzun Formatlı Video Zekası

120 dakikaya kadar olan kesintisiz video dosyalarından derin nedensel reasoning ve özetler çıkarır.

Vibe Coding ve Prototipleme

Kullanıcı arayüzü taslaklarını tek seferde doğrudan üretime hazır React ve frontend mantığına dönüştürür.

Doktora Seviyesinde Araştırma

Özel dahili chain-of-thought Düşünme modunu kullanarak lisansüstü düzeydeki STEM problemlerini çözer.

Çok Dilli Küresel Destek

İngilizce dışındaki alfabeler için üstün tokenizasyon verimliliği ile 201 dilde kullanıcılarla etkileşim kurar.

Görsel Yazılım Mühendisliği

Taslakları ve ekran görüntülerini temiz, düzen odaklı HTML, CSS ve JavaScript koduna dönüştürür.

Güçlü Yönler

Sınırlamalar

Inference Verimliliği: Hibrit MoE mimarisi aracılığıyla token başına yalnızca 17B parametreyi etkinleştirerek 19 kat decoding throughput artışı sağlar.
Devasa Donanım İhtiyacı: 397B toplam parametre ile, kuantize edilmemiş sürümleri yerel olarak çalıştırmak üst düzey sunucu sınıfı altyapı gerektirir.
Yerel Video Reasoning: Kare çıkarma adaptörlerine ihtiyaç duymadan 120 dakikaya kadar kesintisiz videoyu yerel olarak işler.
Ses Modalite Eksikliği: GPT-4o veya Gemini gibi 'omni' modellerde bulunan yerel ses girişi ve çıkışı yeteneklerinden yoksundur.
Üst Düzey STEM Yeteneği: GPQA'da %88,4 ve AIME 2025 matematik sınavlarında %91,3 puanla kapalı kaynaklı reasoning modellerine rakip olur.
HLE Performans Boşluğu: Humanity's Last Exam (%28,7) testinde kapalı kaynaklı liderlerin gerisinde kalarak niş uzmanlık bilgilerindeki eksiklikleri gösterir.
Open-Weight Erişilebilirliği: Özel kurumsal dağıtımlar için Apache 2.0 lisansı altında frontier model seviyesinde multimodal zeka sunar.
Bellek Kullanımı: Muazzam ölçeği, seyrek yapıya rağmen önemli ölçüde VRAM gerektirir ve bu da yaygın tüketici düzeyi dağıtımı sınırlandırır.

API Hızlı Başlangıç

alibaba/qwen-3.5-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: 'qwen-3.5-397b-instruct',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze this 2-hour video context.' }],
    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 temel olarak açık kaynak topluluğunun GPT-4o'ya cevabıdır. Sadece SVG yeteneği bile web tasarımı için çılgınca.
u/LLM_Reviewer
reddit
19 katlık throughput artışı, Qwen3.5'i test ettiğim bu boyuttaki diğer tüm modellerden çok daha duyarlı hissettiriyor.
tech_enthusiast_99
reddit
Bu büyüklükte bir model için Apache 2.0 lisansı, yerel AI geliştirme ve gizlilik odaklı işletmeler için tam bir dönüm noktası.
TechInnovator88
twitter
3.5-397B modelindeki MoE yönlendirmesi, önceki 2.5 neslinden fark edilir derecede daha akıllı; gerçekten mantığı takip ediyor.
DistanceSolar1449
reddit
Bu kalibredeki bir open-weight modelde 1M context, mevcut ekosistemde eşi benzeri görülmemiş bir durum.
dev_logic
hackernews
Video reasoning sadece kare kare değil; mevcut vision LLM sistemlerinin millerce önünde hissettiren gerçek bir zamansal kavrayış söz konusu.
Matthew Berman (Context)
youtube

Qwen3.5-397B-A17B Hakkında Videolar

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

Tarayıcı performansında Claude Opus 4.5'i ve birçok multimodal görevde Gemini 3 Pro'yu geride bırakıyor.

201 dil ve lehçeyi destekleyen Qwen 3 Max'ten 19 kat daha hızlı olduğu bildiriliyor.

Fotogerçekçi kelebek ile harika bir iş çıkardı... çoğu open-source modelden daha iyi.

397B modeli, özünde AGI sınırında gerçekten rekabet eden ilk open-weights modeldir.

MoE ile ölçeklendirme Alibaba için açıkça işe yarıyor ve son benchmark sonuçları bunu kanıtlıyor.

Bu model Qwen Max'in yapabildikleriyle eşleşiyor... ancak bunu 19 kata kadar hız artışıyla yapabiliyor.

Tokenizer aslında 250K'lık bir kelime hazinesine ulaştı... Gemini ve Google tokenizer ile eşleşiyor.

Qwen ekibini bir Frontier Lab olarak düşünmelisiniz... kapalı kaynaklı laboratuvarların odaklandığı görevlere atlıyorlar.

Tokenization, önceki Llama sürümlerine kıyasla Latin kökenli olmayan alfabeler için çok daha verimli.

Thinking mode önemli bir latency ekliyor ancak doğruluk artışı kodlama ve reasoning için buna değer.

Bu birleşik bir vision language modelidir... önceki modellerin özel bir VL varyantı varken, bunda her şey tek bir model içinde toplanmış.

Video anlama yeteneği, kare çıkarma yöntemlerinin kaçırdığı zamansal detayları yakalamasını sağlıyor.

Kodlama açısından GPT-4o kadar duyarlı hissettiriyor ancak instruction following yeteneği daha iyi.

Masaüstü GUI agent yeteneği, gerçek dünya otomasyonu için buradaki en göze çarpan özellik.

120 dakikalık videoyu bağlamı kaybetmeden işleyebiliyor, bu analiz için muazzam bir durum.

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.

Düşünme Modunu Etkinleştirin

Derin dahili reasoning yollarını etkinleştirmek için mantık ağırlıklı görevlerde enable_thinking parametresini kullanın.

Yerel Arama Özelliğinden Yararlanın

Gerçek zamanlı web verileriyle gerçekleri doğrulamak ve python kodu çalıştırmak için arama gövdesi parametresini etkinleştirin.

Video Promptlarını Optimize Edin

1M token context window kapasitesini en alakalı bölümlere odaklamak için belirli zaman damgası referansları sağlayın.

Bölgesel Endpoint Seçimi

Ağ gecikmesini (latency) azaltmak için Çin ana karası dışındaki kullanıcılarda dashscope-intl endpoint'ini tercih edin.

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.

262K context
$0.60/$2.50/1M
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
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
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

200K context
$5.00/$25.00/1M
zhipu

GLM-4.7

Zhipu (GLM)

GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...

200K context
$0.60/$2.20/1M

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

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