Os modelos Plus da série nativa de visão e linguagem Qwen3.5 utilizam uma arquitetura híbrida que combina mecanismos de atenção linear com modelos esparsos de mistura de especialistas, garantindo maior eficiência na inferência. Em diversas avaliações de tarefas, a série 3.5 apresenta desempenho equivalente aos principais modelos de última geração. Em comparação com a série 3, esses modelos demonstram um avanço significativo tanto em capacidades puramente textuais quanto multimodais. Esta versão do modelo é funcionalmente equivalente ao snapshot qwen3.5-plus-2026-02-15.
Provedor de service de inferência
O Alibaba Cloud Model Studio fornece o service de inferência para qwen3.5-plus.
Capacidades do modelo
- China (Beijing)
- Singapore
- Germany (Frankfurt)
- US (Virginia)
Capacidade | Suporte | Capacidade | Suporte |
Modalidade de entrada | Text Image Video | Modalidade de saída | Text |
Experiência do modelo | Supported | Function Calling | Supported |
Saídas estruturadas | Supported | Busca na web | Supported |
Conclusão de prefixo | Supported | Cache de contexto | Supported |
Inferência em lote | Supported | Fine-tuning | Unsupported |
Limites de contexto
Parâmetro | Valor | Parâmetro | Valor |
Comprimento máximo de entrada | 991808 | Comprimento máximo de saída | 65536 |
Janela de contexto | 1000000 | Comprimento máximo de entrada (Modo de raciocínio) | 983616 |
Comprimento máximo de saída (Modo de raciocínio) | 65536 | Comprimento máximo da cadeia de pensamento | 81920 |
Preços
Esta página exibe apenas os preços originais para chamadas de API do modelo, sem incluir promoções por tempo limitado. Acesse o Model Studio Console para consultar ofertas promocionais.
- China (Beijing)
- Singapore
- Germany (Frankfurt)
- US (Virginia)
Input<=128k
Input<=128k
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,115 | Por 1M tokens |
Saída | 0,688 | Por 1M tokens |
Entrada (arquivo em lote) | 0,057 | Por 1M tokens |
Saída (arquivo em lote) | 0,344 | Por 1M tokens |
Criação explícita de cache | 0,143 | Por 1M tokens |
Leitura explícita de cache | 0,012 | Por 1M tokens |
Entrada (chat em lote) | 0,115 | Por 1M tokens |
Saída (chat em lote) | 0,688 | Por 1M tokens |
128k<Input<=256k
128k<Input<=256k
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,287 | Por 1M tokens |
Saída | 1,72 | Por 1M tokens |
Entrada (arquivo em lote) | 0,143 | Por 1M tokens |
Saída (arquivo em lote) | 0,86 | Por 1M tokens |
Criação explícita de cache | 0,358 | Por 1M tokens |
Leitura explícita de cache | 0,029 | Por 1M tokens |
Entrada (chat em lote) | 0,287 | Por 1M tokens |
Saída (chat em lote) | 1,72 | Por 1M tokens |
256k<Input<=1m
256k<Input<=1m
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,573 | Por 1M tokens |
Saída | 3,44 | Por 1M tokens |
Entrada (arquivo em lote) | 0,287 | Por 1M tokens |
Saída (arquivo em lote) | 1,72 | Por 1M tokens |
Criação explícita de cache | 0,717 | Por 1M tokens |
Leitura explícita de cache | 0,057 | Por 1M tokens |
Entrada (chat em lote) | 0,573 | Por 1M tokens |
Saída (chat em lote) | 3,44 | Por 1M tokens |
Limites de taxa
- China (Beijing)
- Singapore
- Germany (Frankfurt)
- US (Virginia)
Parâmetro | Valor |
RPM (solicitações por minuto) | 30000 |
TPM (tokens por minuto) | 5.000.000 |
Versões de snapshot
qwen3.5-plus-2026-04-20
O modelo Plus da série nativa de visão e linguagem Qwen3.5 teve uma melhoria substancial nas capacidades de codificação agêntica em comparação com o snapshot de 15 de fevereiro. A velocidade de inferência também melhorou significativamente, enquanto a retenção de conhecimento, a capacidade de raciocínio e o processamento de contexto longo permanecem em alto nível, tornando-o adequado para tarefas complexas baseadas em agentes. É ideal para aplicações como agentes de codificação, fluxos de trabalho de produção e cenários de alto throughput. Esta versão baseia-se em um snapshot capturado em 20 de abril de 2026.
Provedor de service de inferência
O Alibaba Cloud Model Studio fornece o service de inferência para qwen3.5-plus-2026-04-20.
Capacidades do modelo
Capacidade | Suporte | Capacidade | Suporte |
Modalidade de entrada | Image Text Video | Modalidade de saída | Text |
Experiência do modelo | Supported | Function Calling | Supported |
Saídas estruturadas | Supported | Busca na web | Supported |
Conclusão de prefixo | Supported | Cache de contexto | Supported |
Inferência em lote | Unsupported | Fine-tuning | Unsupported |
Limites de contexto
Parâmetro | Valor | Parâmetro | Valor |
Comprimento máximo de entrada | 991808 | Comprimento máximo de saída | 65536 |
Janela de contexto | 1000000 | Comprimento máximo de entrada (Modo de raciocínio) | 983616 |
Comprimento máximo de saída (Modo de raciocínio) | 65536 |
Preços
Esta página exibe apenas os preços originais para chamadas de API do modelo, sem incluir promoções por tempo limitado. Acesse o Model Studio Console para consultar ofertas promocionais.
- China (Beijing)
- Singapore
Input<=128k
Input<=128k
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,115 | Por 1M tokens |
Saída | 0,688 | Por 1M tokens |
Criação explícita de cache | 0,14375 | Por 1M tokens |
Leitura explícita de cache | 0,0115 | Por 1M tokens |
128k<Input<=256k
128k<Input<=256k
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,287 | Por 1M tokens |
Saída | 1,72 | Por 1M tokens |
Criação explícita de cache | 0,35875 | Por 1M tokens |
Leitura explícita de cache | 0,0287 | Por 1M tokens |
256k<Input<=1m
256k<Input<=1m
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,573 | Por 1M tokens |
Saída | 3,44 | Por 1M tokens |
Criação explícita de cache | 0,71625 | Por 1M tokens |
Leitura explícita de cache | 0,0573 | Por 1M tokens |
Limites de taxa
- China (Beijing)
- Singapore
Parâmetro | Valor |
RPM (solicitações por minuto) | 600 |
TPM (tokens por minuto) | 1.000.000 |
qwen3.5-plus-2026-02-15
Os modelos Plus da série nativa de visão e linguagem Qwen3.5 utilizam uma arquitetura híbrida que combina mecanismos de atenção linear com modelos esparsos de mistura de especialistas, garantindo maior eficiência na inferência. Em diversas avaliações de tarefas, a série 3.5 apresenta desempenho equivalente aos principais modelos de última geração. Em comparação com a série 3, esses modelos demonstram um avanço significativo tanto em capacidades puramente textuais quanto multimodais. Esta versão corresponde a um snapshot de 15 de fevereiro de 2026.
Provedor de service de inferência
O Alibaba Cloud Model Studio fornece o service de inferência para qwen3.5-plus-2026-02-15.
Capacidades do modelo
- China (Beijing)
- Singapore
- Germany (Frankfurt)
- US (Virginia)
Capacidade | Suporte | Capacidade | Suporte |
Modalidade de entrada | Text Image Video | Modalidade de saída | Text |
Experiência do modelo | Supported | Function Calling | Supported |
Saídas estruturadas | Supported | Busca na web | Supported |
Conclusão de prefixo | Supported | Cache de contexto | Unsupported |
Inferência em lote | Unsupported | Fine-tuning | Unsupported |
Limites de contexto
Parâmetro | Valor | Parâmetro | Valor |
Comprimento máximo de entrada | 991808 | Comprimento máximo de saída | 65536 |
Janela de contexto | 1000000 | Comprimento máximo de entrada (Modo de raciocínio) | 983616 |
Comprimento máximo de saída (Modo de raciocínio) | 65536 | Comprimento máximo da cadeia de pensamento | 81920 |
Preços
Esta página exibe apenas os preços originais para chamadas de API do modelo, sem incluir promoções por tempo limitado. Acesse o Model Studio Console para consultar ofertas promocionais.
- China (Beijing)
- Singapore
- Germany (Frankfurt)
- US (Virginia)
Input<=128k
Input<=128k
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,115 | Por 1M tokens |
Saída | 0,688 | Por 1M tokens |
128k<Input<=256k
128k<Input<=256k
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,287 | Por 1M tokens |
Saída | 1,72 | Por 1M tokens |
256k<Input<=1m
256k<Input<=1m
Item de faturamento | Preço (USD) | Unidade |
Entrada | 0,573 | Por 1M tokens |
Saída | 3,44 | Por 1M tokens |
Limites de taxa
- China (Beijing)
- Singapore
- Germany (Frankfurt)
- US (Virginia)
Parâmetro | Valor |
RPM (solicitações por minuto) | 600 |
TPM (tokens por minuto) | 1.000.000 |