Die Flash-Veröffentlichung vom 23. Februar
Qwen3.5 Flash ist eine native Vision-Language-Modellfamilie. Die Veröffentlichung des Herstellers benennt den Snapshot vom 23. Februar 2026 und beschreibt eine hybride Architektur, die lineare Attention mit Mixture-of-Experts-Berechnung bei selektiver Expertenaktivierung verbindet. Die Eingaben sind Text, Bilder und Videos; das Ergebnis ist Text. Die Veröffentlichung zielt auf ein ausgewogenes Verhältnis von Inferenz und Aufgabenleistung bei Text- und multimodalen Aufgaben ab; sie legt keine feste Latenz für eine bestimmte Anwendung fest.
Qwens Modellkarte des offenen Modells beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Flash als Entsprechung von Qwen3.5-35B-A3B mit zusätzlichen Funktionen wie einem standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens und integrierten Werkzeugen. Das ist ein vom Hersteller beschriebener Zusammenhang zwischen Angeboten und kein Grund, ihre genauen Namen, Konfigurationen oder Schnittstellenfunktionen zusammenzuführen. Der Snapshot vom 23. Februar bleibt vom fortlaufend aktualisierten Flash-Namen und von späteren Qwen-Generationen getrennt.
Text-, Bild- und Programmieraufgaben
Die Qwen3.5-Familie wird mit früher Text-Bild-Fusion trainiert und unterstützt Schlussfolgern, Programmieren, Agenten und visuelles Verstehen. Stellen Sie bei einer Programmieraufgabe auf Basis eines Screenshots die visuelle Referenz, den relevanten Code und das geforderte Verhalten bereit und verlangen Sie ein bearbeitbares Artefakt samt Erklärung der betroffenen Bedingungen. Erhalten Sie bei einem Dokument oder Diagramm Beschriftungen und Einheiten und fragen Sie nach den konkret benötigten Feldern oder Schlussfolgerungen.
Eine hilfreiche visuelle Antwort kann sichtbare Fakten von abgeleiteten Zusammenhängen trennen und den Quellbereich oder die Textstelle benennen, die jede Schlussfolgerung stützt. Erhalten Sie bei Videos Abfolge und Zeitangaben und nennen Sie das interessierende Ereignis. Vergleichen Sie bei Dokument- und Videoanalysen die zurückgegebenen Felder und Aussagen mit den ursprünglichen Beschriftungen, Textstellen und Zeitstempeln. Das Modell liefert Textanalysen oder Code; visuelle Eingaben bedeuten keine Erzeugung von Bildern oder Videos.
Denkmodus und direkte Antworten
Der Modusleitfaden des Herstellers ordnet Qwen3.5 Flash dem hybriden Denken zu; der Denkmodus ist standardmäßig aktiviert. Im dokumentierten hybriden Arbeitsablauf lässt sich das Denken für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie das fertige Artefakt vom Gedankengang getrennt, wenn die gewählte Schnittstelle beides bereitstellt. Eine knappe Antwort kann für einfache Extraktion oder Umformulierung passen, während eine Frage, die mehrere Bedingungen verbindet, von einer anhand der Quelle nachvollziehbaren Erklärung profitiert.
Verwenden Sie die dokumentierten Steuerungsmöglichkeiten der Flash-Ausgabe, statt Sampling-Voreinstellungen, frühere Optionen für Gedankengänge oder Prompt-Marker eines anderen Qwen-Checkpoints zu übernehmen. Die Karte des offenen Qwen3.5-35B-A3B hat eigene Vorgaben für den Gesprächsverlauf und die Generierung; deren Einstellungen sind nicht automatisch der genaue Schnittstellenvertrag des gehosteten Flash.
Werkzeuge und Anwendungsabläufe
Der Hersteller beschreibt zusätzliche Werkzeuge im verwalteten Flash-Angebot. Ein angebundener Arbeitsablauf kann Recherche, Prüfung oder zulässige Ausführung bereitstellen und die Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Definieren Sie die verfügbaren Werkzeuge, die erlaubten Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung. Verlangen Sie, dass der Abschlussbericht vorgeschlagene Arbeiten von Ergebnissen unterscheidet, die ein tatsächliches Werkzeug zurückgegeben hat.
Die werkzeugorientierten Fähigkeiten eines Modells belegen keinen integrierten Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung über jede Schnittstelle. Auch die Anforderung einer Tabelle oder von Text in JSON-Form schafft für sich allein kein erzwungenes Ausgabeschema. Halten Sie das Artefakt leicht prüfbar: Codedateien, eine Belegtabelle oder eine kurze Schlussfolgerung mit Bezug zum bereitgestellten Material.
Kontext und ausgabenspezifische Grenzen
Qwen beschreibt für seine verwaltete Flash-Version einen standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens. Der entsprechende offene Checkpoint hat einen anderen nativen Kontext und ein ausdrücklich beschriebenes Erweiterungsverfahren; diese Zahlenangaben sollten daher ihren jeweiligen Angeboten zugeordnet bleiben. Text, dargestellte Medien, Gesprächsverlauf, Gedankengang und Antwort müssen in das jeweils konfigurierte Sequenzbudget passen.
Wählen Sie die relevanten Texte, Bilder oder Videoausschnitte aus, erhalten Sie Dokument- und Codebezeichner und reservieren Sie in der Arbeitssequenz Platz für das Ergebnis.
Praktische Vorbereitung und Prüfung
Liefern Sie bei einer iterativen Programmieraufgabe tatsächliche Fehler- oder Prüfrückmeldungen mit der nächsten Frage mit, damit das Modell seine vorgeschlagene Änderung anpassen kann. Verlangen Sie bei Dokumentanalysen belegende Textstellen und benennen Sie fehlende Belege ausdrücklich. Prüfen Sie extrahierten Text, Berechnungen und generierten Code anhand der Quelle. Verwenden Sie diese feste Veröffentlichung für Text-, Bild- oder Videoanalysen, die ein konkretes Textergebnis liefern.
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Das ist ein vom Hersteller beschriebener Zusammenhang zwischen Angeboten und kein Grund, ihre genauen Namen, Konfigurationen oder Schnittstellenfunktionen zusammenzuführen. Der Snapshot vom 23. Februar bleibt vom fortlaufend aktualisierten Flash-Namen und von späteren Qwen-Generationen getrennt.\n\nText-, Bild- und Programmieraufgaben\n\nDie Qwen3.5-Familie wird mit früher Text-Bild-Fusion trainiert und unterstützt Schlussfolgern, Programmieren, Agenten und visuelles Verstehen. Stellen Sie bei einer Programmieraufgabe auf Basis eines Screenshots die visuelle Referenz, den relevanten Code und das geforderte Verhalten bereit und verlangen Sie ein bearbeitbares Artefakt samt Erklärung der betroffenen Bedingungen. Erhalten Sie bei einem Dokument oder Diagramm Beschriftungen und Einheiten und fragen Sie nach den konkret benötigten Feldern oder Schlussfolgerungen.\n\nEine hilfreiche visuelle Antwort kann sichtbare Fakten von abgeleiteten Zusammenhängen trennen und den Quellbereich oder die Textstelle benennen, die jede Schlussfolgerung stützt. Erhalten Sie bei Videos Abfolge und Zeitangaben und nennen Sie das interessierende Ereignis. Vergleichen Sie bei Dokument- und Videoanalysen die zurückgegebenen Felder und Aussagen mit den ursprünglichen Beschriftungen, Textstellen und Zeitstempeln. Das Modell liefert Textanalysen oder Code; visuelle Eingaben bedeuten keine Erzeugung von Bildern oder Videos.\n\nDenkmodus und direkte Antworten\n\nDer Modusleitfaden des Herstellers ordnet Qwen3.5 Flash dem hybriden Denken zu; der Denkmodus ist standardmäßig aktiviert. Im dokumentierten hybriden Arbeitsablauf lässt sich das Denken für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie das fertige Artefakt vom Gedankengang getrennt, wenn die gewählte Schnittstelle beides bereitstellt. Eine knappe Antwort kann für einfache Extraktion oder Umformulierung passen, während eine Frage, die mehrere Bedingungen verbindet, von einer anhand der Quelle nachvollziehbaren Erklärung profitiert.\n\nVerwenden Sie die dokumentierten Steuerungsmöglichkeiten der Flash-Ausgabe, statt Sampling-Voreinstellungen, frühere Optionen für Gedankengänge oder Prompt-Marker eines anderen Qwen-Checkpoints zu übernehmen. Die Karte des offenen Qwen3.5-35B-A3B hat eigene Vorgaben für den Gesprächsverlauf und die Generierung; deren Einstellungen sind nicht automatisch der genaue Schnittstellenvertrag des gehosteten Flash.\n\nWerkzeuge und Anwendungsabläufe\n\nDer Hersteller beschreibt zusätzliche Werkzeuge im verwalteten Flash-Angebot. Ein angebundener Arbeitsablauf kann Recherche, Prüfung oder zulässige Ausführung bereitstellen und die Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Definieren Sie die verfügbaren Werkzeuge, die erlaubten Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung. Verlangen Sie, dass der Abschlussbericht vorgeschlagene Arbeiten von Ergebnissen unterscheidet, die ein tatsächliches Werkzeug zurückgegeben hat.\n\nDie werkzeugorientierten Fähigkeiten eines Modells belegen keinen integrierten Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung über jede Schnittstelle. Auch die Anforderung einer Tabelle oder von Text in JSON-Form schafft für sich allein kein erzwungenes Ausgabeschema. Halten Sie das Artefakt leicht prüfbar: Codedateien, eine Belegtabelle oder eine kurze Schlussfolgerung mit Bezug zum bereitgestellten Material.\n\nKontext und ausgabenspezifische Grenzen\n\nQwen beschreibt für seine verwaltete Flash-Version einen standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens. Der entsprechende offene Checkpoint hat einen anderen nativen Kontext und ein ausdrücklich beschriebenes Erweiterungsverfahren; diese Zahlenangaben sollten daher ihren jeweiligen Angeboten zugeordnet bleiben. Text, dargestellte Medien, Gesprächsverlauf, Gedankengang und Antwort müssen in das jeweils konfigurierte Sequenzbudget passen.\n\nWählen Sie die relevanten Texte, Bilder oder Videoausschnitte aus, erhalten Sie Dokument- und Codebezeichner und reservieren Sie in der Arbeitssequenz Platz für das Ergebnis.\n\nPraktische Vorbereitung und Prüfung\n\nLiefern Sie bei einer iterativen Programmieraufgabe tatsächliche Fehler- oder Prüfrückmeldungen mit der nächsten Frage mit, damit das Modell seine vorgeschlagene Änderung anpassen kann. Verlangen Sie bei Dokumentanalysen belegende Textstellen und benennen Sie fehlende Belege ausdrücklich. Prüfen Sie extrahierten Text, Berechnungen und generierten Code anhand der Quelle. 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Refine a patch using test feedback\n\nA first patch changes deduplicate(values) to list(set(values)). The returned test observation is: input [3,1,3,2] expected [3,1,2], but order was not preserved. Propose a replacement that retains first occurrences and works on integers. Include a regression assertion and explain the one behavior the failed patch overlooked. Do not claim to run the test.A revised Python function, a regression assertion and a short explanation tied to the supplied test observation.The duplicate 3 is removed while the order 3,1,2 survives; test execution remains a proposed check.qwen/qwen3.5-flash-02-23Die Veröffentlichung von Qwen3.5 Flash vom 23. Februar ist ein Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Videos mit Textausgabe. Sie verbindet hybride Attention und selektiv aktivierte Experten mit dem Arbeitsablauf der Flash-Familie für Denkmodus und direkte Antworten und eignet sich für Programmierung, visuelle Analyse und werkzeuggestützte Aufgaben.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Die Flash-Veröffentlichung vom 23. Februar
Qwen3.5 Flash ist eine native Vision-Language-Modellfamilie. Die Veröffentlichung des Herstellers benennt den Snapshot vom 23. Februar 2026 und beschreibt eine hybride Architektur, die lineare Attention mit Mixture-of-Experts-Berechnung bei selektiver Expertenaktivierung verbindet. Die Eingaben sind Text, Bilder und Videos; das Ergebnis ist Text. Die Veröffentlichung zielt auf ein ausgewogenes Verhältnis von Inferenz und Aufgabenleistung bei Text- und multimodalen Aufgaben ab; sie legt keine feste Latenz für eine bestimmte Anwendung fest.
Qwens Modellkarte des offenen Modells beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Flash als Entsprechung von Qwen3.5-35B-A3B mit zusätzlichen Funktionen wie einem standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens und integrierten Werkzeugen. Das ist ein vom Hersteller beschriebener Zusammenhang zwischen Angeboten und kein Grund, ihre genauen Namen, Konfigurationen oder Schnittstellenfunktionen zusammenzuführen. Der Snapshot vom 23. Februar bleibt vom fortlaufend aktualisierten Flash-Namen und von späteren Qwen-Generationen getrennt.
Text-, Bild- und Programmieraufgaben
Die Qwen3.5-Familie wird mit früher Text-Bild-Fusion trainiert und unterstützt Schlussfolgern, Programmieren, Agenten und visuelles Verstehen. Stellen Sie bei einer Programmieraufgabe auf Basis eines Screenshots die visuelle Referenz, den relevanten Code und das geforderte Verhalten bereit und verlangen Sie ein bearbeitbares Artefakt samt Erklärung der betroffenen Bedingungen. Erhalten Sie bei einem Dokument oder Diagramm Beschriftungen und Einheiten und fragen Sie nach den konkret benötigten Feldern oder Schlussfolgerungen.
Eine hilfreiche visuelle Antwort kann sichtbare Fakten von abgeleiteten Zusammenhängen trennen und den Quellbereich oder die Textstelle benennen, die jede Schlussfolgerung stützt. Erhalten Sie bei Videos Abfolge und Zeitangaben und nennen Sie das interessierende Ereignis. Vergleichen Sie bei Dokument- und Videoanalysen die zurückgegebenen Felder und Aussagen mit den ursprünglichen Beschriftungen, Textstellen und Zeitstempeln. Das Modell liefert Textanalysen oder Code; visuelle Eingaben bedeuten keine Erzeugung von Bildern oder Videos.
Denkmodus und direkte Antworten
Der Modusleitfaden des Herstellers ordnet Qwen3.5 Flash dem hybriden Denken zu; der Denkmodus ist standardmäßig aktiviert. Im dokumentierten hybriden Arbeitsablauf lässt sich das Denken für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie das fertige Artefakt vom Gedankengang getrennt, wenn die gewählte Schnittstelle beides bereitstellt. Eine knappe Antwort kann für einfache Extraktion oder Umformulierung passen, während eine Frage, die mehrere Bedingungen verbindet, von einer anhand der Quelle nachvollziehbaren Erklärung profitiert.
Verwenden Sie die dokumentierten Steuerungsmöglichkeiten der Flash-Ausgabe, statt Sampling-Voreinstellungen, frühere Optionen für Gedankengänge oder Prompt-Marker eines anderen Qwen-Checkpoints zu übernehmen. Die Karte des offenen Qwen3.5-35B-A3B hat eigene Vorgaben für den Gesprächsverlauf und die Generierung; deren Einstellungen sind nicht automatisch der genaue Schnittstellenvertrag des gehosteten Flash.
Werkzeuge und Anwendungsabläufe
Der Hersteller beschreibt zusätzliche Werkzeuge im verwalteten Flash-Angebot. Ein angebundener Arbeitsablauf kann Recherche, Prüfung oder zulässige Ausführung bereitstellen und die Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Definieren Sie die verfügbaren Werkzeuge, die erlaubten Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung. Verlangen Sie, dass der Abschlussbericht vorgeschlagene Arbeiten von Ergebnissen unterscheidet, die ein tatsächliches Werkzeug zurückgegeben hat.
Die werkzeugorientierten Fähigkeiten eines Modells belegen keinen integrierten Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung über jede Schnittstelle. Auch die Anforderung einer Tabelle oder von Text in JSON-Form schafft für sich allein kein erzwungenes Ausgabeschema. Halten Sie das Artefakt leicht prüfbar: Codedateien, eine Belegtabelle oder eine kurze Schlussfolgerung mit Bezug zum bereitgestellten Material.
Kontext und ausgabenspezifische Grenzen
Qwen beschreibt für seine verwaltete Flash-Version einen standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens. Der entsprechende offene Checkpoint hat einen anderen nativen Kontext und ein ausdrücklich beschriebenes Erweiterungsverfahren; diese Zahlenangaben sollten daher ihren jeweiligen Angeboten zugeordnet bleiben. Text, dargestellte Medien, Gesprächsverlauf, Gedankengang und Antwort müssen in das jeweils konfigurierte Sequenzbudget passen.
Wählen Sie die relevanten Texte, Bilder oder Videoausschnitte aus, erhalten Sie Dokument- und Codebezeichner und reservieren Sie in der Arbeitssequenz Platz für das Ergebnis.
Praktische Vorbereitung und Prüfung
Liefern Sie bei einer iterativen Programmieraufgabe tatsächliche Fehler- oder Prüfrückmeldungen mit der nächsten Frage mit, damit das Modell seine vorgeschlagene Änderung anpassen kann. Verlangen Sie bei Dokumentanalysen belegende Textstellen und benennen Sie fehlende Belege ausdrücklich. Prüfen Sie extrahierten Text, Berechnungen und generierten Code anhand der Quelle. Verwenden Sie diese feste Veröffentlichung für Text-, Bild- oder Videoanalysen, die ein konkretes Textergebnis liefern.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00013 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00052 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00013 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00052 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-flash-02-23',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-flash-02-23',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
qwen/qwen3.5-flash-02-23Die Veröffentlichung von Qwen3.5 Flash vom 23. Februar ist ein Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Videos mit Textausgabe. Sie verbindet hybride Attention und selektiv aktivierte Experten mit dem Arbeitsablauf der Flash-Familie für Denkmodus und direkte Antworten und eignet sich für Programmierung, visuelle Analyse und werkzeuggestützte Aufgaben.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Die Flash-Veröffentlichung vom 23. Februar
Qwen3.5 Flash ist eine native Vision-Language-Modellfamilie. Die Veröffentlichung des Herstellers benennt den Snapshot vom 23. Februar 2026 und beschreibt eine hybride Architektur, die lineare Attention mit Mixture-of-Experts-Berechnung bei selektiver Expertenaktivierung verbindet. Die Eingaben sind Text, Bilder und Videos; das Ergebnis ist Text. Die Veröffentlichung zielt auf ein ausgewogenes Verhältnis von Inferenz und Aufgabenleistung bei Text- und multimodalen Aufgaben ab; sie legt keine feste Latenz für eine bestimmte Anwendung fest.
Qwens Modellkarte des offenen Modells beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Flash als Entsprechung von Qwen3.5-35B-A3B mit zusätzlichen Funktionen wie einem standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens und integrierten Werkzeugen. Das ist ein vom Hersteller beschriebener Zusammenhang zwischen Angeboten und kein Grund, ihre genauen Namen, Konfigurationen oder Schnittstellenfunktionen zusammenzuführen. Der Snapshot vom 23. Februar bleibt vom fortlaufend aktualisierten Flash-Namen und von späteren Qwen-Generationen getrennt.
Text-, Bild- und Programmieraufgaben
Die Qwen3.5-Familie wird mit früher Text-Bild-Fusion trainiert und unterstützt Schlussfolgern, Programmieren, Agenten und visuelles Verstehen. Stellen Sie bei einer Programmieraufgabe auf Basis eines Screenshots die visuelle Referenz, den relevanten Code und das geforderte Verhalten bereit und verlangen Sie ein bearbeitbares Artefakt samt Erklärung der betroffenen Bedingungen. Erhalten Sie bei einem Dokument oder Diagramm Beschriftungen und Einheiten und fragen Sie nach den konkret benötigten Feldern oder Schlussfolgerungen.
Eine hilfreiche visuelle Antwort kann sichtbare Fakten von abgeleiteten Zusammenhängen trennen und den Quellbereich oder die Textstelle benennen, die jede Schlussfolgerung stützt. Erhalten Sie bei Videos Abfolge und Zeitangaben und nennen Sie das interessierende Ereignis. Vergleichen Sie bei Dokument- und Videoanalysen die zurückgegebenen Felder und Aussagen mit den ursprünglichen Beschriftungen, Textstellen und Zeitstempeln. Das Modell liefert Textanalysen oder Code; visuelle Eingaben bedeuten keine Erzeugung von Bildern oder Videos.
Denkmodus und direkte Antworten
Der Modusleitfaden des Herstellers ordnet Qwen3.5 Flash dem hybriden Denken zu; der Denkmodus ist standardmäßig aktiviert. Im dokumentierten hybriden Arbeitsablauf lässt sich das Denken für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie das fertige Artefakt vom Gedankengang getrennt, wenn die gewählte Schnittstelle beides bereitstellt. Eine knappe Antwort kann für einfache Extraktion oder Umformulierung passen, während eine Frage, die mehrere Bedingungen verbindet, von einer anhand der Quelle nachvollziehbaren Erklärung profitiert.
Verwenden Sie die dokumentierten Steuerungsmöglichkeiten der Flash-Ausgabe, statt Sampling-Voreinstellungen, frühere Optionen für Gedankengänge oder Prompt-Marker eines anderen Qwen-Checkpoints zu übernehmen. Die Karte des offenen Qwen3.5-35B-A3B hat eigene Vorgaben für den Gesprächsverlauf und die Generierung; deren Einstellungen sind nicht automatisch der genaue Schnittstellenvertrag des gehosteten Flash.
Werkzeuge und Anwendungsabläufe
Der Hersteller beschreibt zusätzliche Werkzeuge im verwalteten Flash-Angebot. Ein angebundener Arbeitsablauf kann Recherche, Prüfung oder zulässige Ausführung bereitstellen und die Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Definieren Sie die verfügbaren Werkzeuge, die erlaubten Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung. Verlangen Sie, dass der Abschlussbericht vorgeschlagene Arbeiten von Ergebnissen unterscheidet, die ein tatsächliches Werkzeug zurückgegeben hat.
Die werkzeugorientierten Fähigkeiten eines Modells belegen keinen integrierten Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung über jede Schnittstelle. Auch die Anforderung einer Tabelle oder von Text in JSON-Form schafft für sich allein kein erzwungenes Ausgabeschema. Halten Sie das Artefakt leicht prüfbar: Codedateien, eine Belegtabelle oder eine kurze Schlussfolgerung mit Bezug zum bereitgestellten Material.
Kontext und ausgabenspezifische Grenzen
Qwen beschreibt für seine verwaltete Flash-Version einen standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens. Der entsprechende offene Checkpoint hat einen anderen nativen Kontext und ein ausdrücklich beschriebenes Erweiterungsverfahren; diese Zahlenangaben sollten daher ihren jeweiligen Angeboten zugeordnet bleiben. Text, dargestellte Medien, Gesprächsverlauf, Gedankengang und Antwort müssen in das jeweils konfigurierte Sequenzbudget passen.
Wählen Sie die relevanten Texte, Bilder oder Videoausschnitte aus, erhalten Sie Dokument- und Codebezeichner und reservieren Sie in der Arbeitssequenz Platz für das Ergebnis.
Praktische Vorbereitung und Prüfung
Liefern Sie bei einer iterativen Programmieraufgabe tatsächliche Fehler- oder Prüfrückmeldungen mit der nächsten Frage mit, damit das Modell seine vorgeschlagene Änderung anpassen kann. Verlangen Sie bei Dokumentanalysen belegende Textstellen und benennen Sie fehlende Belege ausdrücklich. Prüfen Sie extrahierten Text, Berechnungen und generierten Code anhand der Quelle. Verwenden Sie diese feste Veröffentlichung für Text-, Bild- oder Videoanalysen, die ein konkretes Textergebnis liefern.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00013 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00052 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00013 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00052 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.5-flash-02-23', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.5-flash-02-23', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Refine a patch using test feedback\n\nA first patch changes deduplicate(values) to list(set(values)). The returned test observation is: input [3,1,3,2] expected [3,1,2], but order was not preserved. Propose a replacement that retains first occurrences and works on integers. Include a regression assertion and explain the one behavior the failed patch overlooked. Do not claim to run the test.A revised Python function, a regression assertion and a short explanation tied to the supplied test observation.The duplicate 3 is removed while the order 3,1,2 survives; test execution remains a proposed check.