Какие типы данных может обрабатывать Qwen3.5 397B A17B?

Модель является мультимодальной и поддерживает ввод в виде текста, изображений и видео, преобразуя их в текстовые ответы.

В чем особенность архитектуры этой модели?

Она использует гибридную архитектуру, сочетающую линейный механизм внимания и разреженную смесь экспертов (MoE) для повышения скорости работы.

Подходит ли модель для написания кода?

Да, Qwen3.5 обладает продвинутыми возможностями генерации кода и эффективна в создании автономных агентов.

Qwen: Qwen3.5 397B A17B

QwenОбновлено: 16 февраля 2026 г.

Qwen3.5 397B A17B — это мощная мультимодальная модель на базе гибридной архитектуры MoE и линейного внимания, обеспечивающая высокую эффективность инференса. Она демонстрирует передовые результаты в логическом мышлении, генерации кода и анализе видеоконтента.

Использовать через API

Метрики

Вход

47 ₽/M

Выход

280 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

16 февраля 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Серия моделей Qwen3.5 397B-A17B — это нативная мультимодальная модель, построенная на гибридной архитектуре, которая сочетает механизм линейного внимания с разреженной структурой смеси экспертов (MoE) для достижения высокой эффективности логического вывода. Модель демонстрирует передовую производительность, сопоставимую с ведущими решениями в широком спектре задач, включая понимание естественного языка, логическое рассуждение, генерацию программного кода, работу автономных агентов, а также анализ изображений, видео и взаимодействие с графическими пользовательскими интерфейсами (GUI). Благодаря развитым навыкам написания кода и работы в режиме агента, модель обладает высокой способностью к обобщению в различных сценариях использования. На alltokens вы можете получить доступ к этой модели через единый API.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Qwen: Qwen3.5 397B A17BТекущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

47 / 280

Qwen: Qwen3.5 397B A17BТекущая

262k

47 / 280

Модель

Z.ai: GLM 4.6V

Для чего

Обе модели поддерживают мультимодальный ввод (текст, изображения, видео) и ориентированы на высокую производительность в сложных визуальных задачах.

Контекст

131k

Цена ₽

41 / 121

Z.ai: GLM 4.6V

131k

41 / 121

Модель

NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL

Для чего

Являются современными решениями для обработки визуально-текстовых данных, хотя Qwen предлагает значительно больший масштаб параметров и контекстное окно.

Контекст

131k

Цена ₽

27 / 81

NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL

131k

27 / 81

Когда выбирать

Необходим глубокий анализ видеоконтента или сложных графических интерфейсов (GUI).
Требуется разработка сложных программных агентов с высокой способностью к обобщению.
Работа с большими объемами данных, требующая контекстного окна до 262 144 токенов.

Когда не выбирать

Требуется максимально низкая стоимость генерации (completion), так как цена за 1М токенов составляет 125 рублей.
Задачи ограничены только простым текстом без необходимости визуального анализа.
Необходима работа в условиях крайне ограниченных вычислительных ресурсов без использования API alltokens.