Qwen3.5原生視覺語言系列Plus模型，基於混合架構設計，融合了線性注意力機制與稀疏混合專家模型，實現了更高的推理效率。在多項任務評測中，3.5系列均展現出與當前頂尖前沿模型相媲美的卓越效能，模型效果在純文字與多模態方面相較3系列均實現飛躍式進步。該模型版本功能等同於快照模型 qwen3.5-plus-2026-02-15。
推理服務供應商
qwen3.5-plus模型的推理服務供應商為阿里雲百鍊。
模型能力
- 華北2（北京）
- 新加坡
- 德國（法蘭克福）
- 美國（維吉尼亞）
| 能力項 | 支援情況 | 能力項 | 支援情況 |
|---|---|---|---|
輸入模態 | Text Image Video | 輸出模態 | Text |
模型體驗 | 支援 | Function Calling | 支援 |
結構化輸出 | 支援 | 連網搜尋 | 支援 |
首碼續寫 | 支援 | 上下文緩衝 | 支援 |
批量推理 | 支援 | 模型調優 | 不支援 |
上下文限制
| 參數 | 值 | 參數 | 值 |
|---|---|---|---|
最大輸入長度 | 991808 | 最大輸出長度 | 65536 |
上下文長度 | 1000000 | 最大輸入長度（思考模式下） | 983616 |
最大輸出長度（思考模式下） | 65536 | 最大思維鏈長度 | 81920 |
模型價格
本文僅展示模型調用原價，不包含限時優惠等活動資訊，請前往百鍊控制台查看活動優惠。
- 華北2（北京）
- 新加坡
- 德國（法蘭克福）
- 美國（維吉尼亞）
輸入<=128k
輸入<=128k
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.115 | 每百萬tokens |
輸出 | 0.688 | 每百萬tokens |
輸入（Batch File） | 0.057 | 每百萬tokens |
輸出（Batch File） | 0.344 | 每百萬tokens |
顯式緩衝建立 | 0.143 | 每百萬tokens |
顯式快取命中 | 0.012 | 每百萬tokens |
輸入（Batch Chat) | 0.115 | 每百萬tokens |
輸出（Batch Chat) | 0.688 | 每百萬tokens |
128k<輸入<=256k
128k<輸入<=256k
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.287 | 每百萬tokens |
輸出 | 1.72 | 每百萬tokens |
輸入（Batch File） | 0.143 | 每百萬tokens |
輸出（Batch File） | 0.86 | 每百萬tokens |
顯式緩衝建立 | 0.358 | 每百萬tokens |
顯式快取命中 | 0.029 | 每百萬tokens |
輸入（Batch Chat) | 0.287 | 每百萬tokens |
輸出（Batch Chat) | 1.72 | 每百萬tokens |
256k<輸入<=1m
256k<輸入<=1m
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.573 | 每百萬tokens |
輸出 | 3.44 | 每百萬tokens |
輸入（Batch File） | 0.287 | 每百萬tokens |
輸出（Batch File） | 1.72 | 每百萬tokens |
顯式緩衝建立 | 0.717 | 每百萬tokens |
顯式快取命中 | 0.057 | 每百萬tokens |
輸入（Batch Chat) | 0.573 | 每百萬tokens |
輸出（Batch Chat) | 3.44 | 每百萬tokens |
限流
- 華北2（北京）
- 新加坡
- 德國（法蘭克福）
- 美國（維吉尼亞）
| 參數 | 值 |
|---|---|
RPM（每分鐘請求數） | 30000 |
TPM（每分鐘tokens） | 5,000,000 |
快照版本
qwen3.5-plus-2026-04-20
Qwen3.5原生視覺語言系列Plus模型，相較於2月15日快照，本模型在Agentic coding能力上大幅提升；推理速度顯著提升；知識、推理與長上下文能力保持較高水準，滿足複雜Agent任務的需求，適合應用於編碼智能體、生產工作流程和高吞吐情境。該版本為2026年4月20日快照。
推理服務供應商
qwen3.5-plus-2026-04-20模型的推理服務供應商為阿里雲百鍊。
模型能力
| 能力項 | 支援情況 | 能力項 | 支援情況 |
|---|---|---|---|
輸入模態 | Image Text Video | 輸出模態 | Text |
模型體驗 | 支援 | Function Calling | 支援 |
結構化輸出 | 支援 | 連網搜尋 | 支援 |
首碼續寫 | 支援 | 上下文緩衝 | 支援 |
批量推理 | 不支援 | 模型調優 | 不支援 |
上下文限制
| 參數 | 值 | 參數 | 值 |
|---|---|---|---|
最大輸入長度 | 991808 | 最大輸出長度 | 65536 |
上下文長度 | 1000000 | 最大輸入長度（思考模式下） | 983616 |
最大輸出長度（思考模式下） | 65536 |
模型價格
本文僅展示模型調用原價，不包含限時優惠等活動資訊，請前往百鍊控制台查看活動優惠。
- 華北2（北京）
- 新加坡
輸入<=128k
輸入<=128k
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.115 | 每百萬tokens |
輸出 | 0.688 | 每百萬tokens |
顯式緩衝建立 | 0.14375 | 每百萬tokens |
顯式快取命中 | 0.0115 | 每百萬tokens |
128k<輸入<=256k
128k<輸入<=256k
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.287 | 每百萬tokens |
輸出 | 1.72 | 每百萬tokens |
顯式緩衝建立 | 0.35875 | 每百萬tokens |
顯式快取命中 | 0.0287 | 每百萬tokens |
256k<輸入<=1m
256k<輸入<=1m
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.573 | 每百萬tokens |
輸出 | 3.44 | 每百萬tokens |
顯式緩衝建立 | 0.71625 | 每百萬tokens |
顯式快取命中 | 0.0573 | 每百萬tokens |
限流
- 華北2（北京）
- 新加坡
| 參數 | 值 |
|---|---|
RPM（每分鐘請求數） | 600 |
TPM（每分鐘tokens） | 1,000,000 |
qwen3.5-plus-2026-02-15
Qwen3.5原生視覺語言系列Plus模型，基於混合架構設計，融合了線性注意力機制與稀疏混合專家模型，實現了更高的推理效率。在多項任務評測中，3.5系列均展現出與當前頂尖前沿模型相媲美的卓越效能，模型效果在純文字與多模態方面相較3系列均實現飛躍式進步。該版本為2026年2月15日快照。
推理服務供應商
qwen3.5-plus-2026-02-15模型的推理服務供應商為阿里雲百鍊。
模型能力
- 華北2（北京）
- 新加坡
- 德國（法蘭克福）
- 美國（維吉尼亞）
| 能力項 | 支援情況 | 能力項 | 支援情況 |
|---|---|---|---|
輸入模態 | Text Image Video | 輸出模態 | Text |
模型體驗 | 支援 | Function Calling | 支援 |
結構化輸出 | 支援 | 連網搜尋 | 支援 |
首碼續寫 | 支援 | 上下文緩衝 | 不支援 |
批量推理 | 不支援 | 模型調優 | 不支援 |
上下文限制
| 參數 | 值 | 參數 | 值 |
|---|---|---|---|
最大輸入長度 | 991808 | 最大輸出長度 | 65536 |
上下文長度 | 1000000 | 最大輸入長度（思考模式下） | 983616 |
最大輸出長度（思考模式下） | 65536 | 最大思維鏈長度 | 81920 |
模型價格
本文僅展示模型調用原價，不包含限時優惠等活動資訊，請前往百鍊控制台查看活動優惠。
- 華北2（北京）
- 新加坡
- 德國（法蘭克福）
- 美國（維吉尼亞）
輸入<=128k
輸入<=128k
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.115 | 每百萬tokens |
輸出 | 0.688 | 每百萬tokens |
128k<輸入<=256k
128k<輸入<=256k
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.287 | 每百萬tokens |
輸出 | 1.72 | 每百萬tokens |
256k<輸入<=1m
256k<輸入<=1m
| 計費項目 | 價格（美元） | 單位 |
|---|---|---|
輸入 | 0.573 | 每百萬tokens |
輸出 | 3.44 | 每百萬tokens |
限流
- 華北2（北京）
- 新加坡
- 德國（法蘭克福）
- 美國（維吉尼亞）
| 參數 | 值 |
|---|---|
RPM（每分鐘請求數） | 600 |
TPM（每分鐘tokens） | 1,000,000 |