Die Flash-Veröffentlichung vom 23. Februar
Qwen3.5 Flash ist eine native Vision-Language-Modellfamilie. Die Veröffentlichung des Herstellers nennt den Snapshot vom 23. Februar 2026 und beschreibt eine hybride Architektur, die lineare Attention mit dünn besetzter Mixture-of-Experts-Berechnung verbindet. Ihre Eingaben sind Text, Bilder und Video, ihr Ergebnis ist Text. Die Veröffentlichung konzentriert sich auf ausgewogene Inferenz und Aufgabenfähigkeit bei Text- und multimodaler Arbeit; sie belegt keine feste Latenz für eine bestimmte Anwendung.
Qwens Modellkarte zum offenen Modell beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Flash als Entsprechung zu Qwen3.5-35B-A3B, mit zusätzlichen Funktionen wie einem standardmässigen Kontext mit einer Million Token und integrierten Werkzeugen. Das ist eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Angeboten, kein Grund, ihre genauen Namen, Konfigurationen oder Schnittstellenmerkmale zusammenzufassen. Der Snapshot vom 23. Februar bleibt von einem veränderlichen Flash-Namen und von späteren Qwen-Generationen getrennt.
Textaufgaben, visuelle Aufgaben und Programmieraufgaben
Die Qwen3.5-Familie wird mit früher Text-Bild-Fusion trainiert und unterstützt Schlussfolgern, Programmierung, Agenten und visuelles Verständnis. Liefern Sie für eine Programmieraufgabe anhand eines Screenshots die visuelle Referenz, relevanten Code und das erforderliche Verhalten. Verlangen Sie anschliessend ein bearbeitbares Artefakt mit einer Erklärung der betroffenen Bedingungen. Erhalten Sie bei einem Dokument oder Diagramm Beschriftungen und Einheiten und verlangen Sie die konkret benötigten Felder oder Schlussfolgerungen.
Eine nützliche visuelle Antwort kann sichtbare Fakten von erschlossenen Beziehungen unterscheiden und den Quellenbereich oder die Passage benennen, die jede Schlussfolgerung stützt. Erhalten Sie bei Video Reihenfolge und Zeitangaben und benennen Sie das gesuchte Ereignis. Vergleichen Sie bei Dokument- und Videoanalysen die zurückgegebenen Felder und Aussagen mit den ursprünglichen Beschriftungen, Passagen und Zeitstempeln. Das Modell erzeugt Textanalysen oder Code; visuelle Eingaben bedeuten keine Bild- oder Videogenerierung.
Denkmodus und direkte Antworten
Der Modusleitfaden des Herstellers bezeichnet Qwen3.5 Flash als Modell mit hybridem Denkmodus, der standardmässig aktiviert ist. Im dokumentierten hybriden Ablauf lässt sich der Denkmodus für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie das Endartefakt vom Denkverlauf getrennt, wenn die gewählte Oberfläche beides bereitstellt. Eine knappe Antwort kann für einfache Extraktion oder Umformulierung geeignet sein; eine Frage, die mehrere Bedingungen verbindet, profitiert dagegen von einer Erklärung, die zur Quelle zurückverfolgbar bleibt.
Verwenden Sie die dokumentierten Optionen der Flash-Ausgabe, statt Sampling-Voreinstellungen, Optionen für frühere Denkverläufe oder Prompt-Marker eines anderen Qwen-Checkpoints zu übernehmen. Die offene Modellkarte zu Qwen3.5-35B-A3B hat eigene Vorgaben für Verlauf und Generierung; ihre Einstellungen sind nicht automatisch die genauen Schnittstellenvorgaben für gehostetes Flash.
Werkzeuge und Anwendungsabläufe
Der Hersteller beschreibt zusätzliche Werkzeuge im verwalteten Flash-Angebot. Ein angebundener Ablauf kann Abruf, Prüfung oder erlaubte Ausführung bereitstellen und die Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Definieren Sie verfügbare Werkzeuge, erlaubte Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung. Verlangen Sie, dass der Abschlussbericht vorgeschlagene Arbeit von Ergebnissen unterscheidet, die ein tatsächliches Werkzeug zurückgegeben hat.
Die werkzeugorientierte Fähigkeit eines Modells belegt keinen integrierten Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung über jede Schnittstelle. Eine Anfrage nach einer Tabelle oder JSON-förmigem Text erzeugt ebenfalls nicht von sich aus ein erzwungenes Ausgabeschema. Halten Sie das Artefakt leicht überprüfbar: Codedateien, eine Belegtabelle oder eine kurze Schlussfolgerung mit Bezug auf das gelieferte Material.
Kontext und ausgabenspezifische Grenzen
Qwen beschreibt für seine verwaltete Flash-Version einen standardmässigen Kontext mit einer Million Token. Der entsprechende offene Checkpoint hat einen anderen nativen Kontext und ein ausdrückliches Erweiterungsverfahren; diese Zahlenbeschreibungen sollten daher jeweils ihrem eigenen Angebot zugeordnet bleiben. Text, repräsentierte Medien, Gesprächsverlauf, Denkverlauf und Antwort müssen in das jeweils konfigurierte Sequenzbudget passen.
Wählen Sie die relevanten Texte, Bilder oder Videosegmente aus, erhalten Sie Dokument- und Codekennungen und reservieren Sie in der Arbeitssequenz Platz für das Ergebnis.
Praktische Vorbereitung und Prüfung
Liefern Sie bei einer iterativen Programmieraufgabe mit der nächsten Frage tatsächliche Fehler- oder Review-Rückmeldungen, damit das Modell seine vorgeschlagene Änderung aktualisieren kann. Verlangen Sie bei Dokumentanalysen stützende Passagen und benennen Sie fehlende Belege ausdrücklich. Prüfen Sie extrahierten Text, Berechnungen und erzeugten Code anhand der Quelle. Verwenden Sie diese feste Veröffentlichung für Text-, Bild- oder Videoanalysen, die ein konkretes Textergebnis liefern.
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Februar bleibt von einem veränderlichen Flash-Namen und von späteren Qwen-Generationen getrennt.\n\nTextaufgaben, visuelle Aufgaben und Programmieraufgaben\n\nDie Qwen3.5-Familie wird mit früher Text-Bild-Fusion trainiert und unterstützt Schlussfolgern, Programmierung, Agenten und visuelles Verständnis. Liefern Sie für eine Programmieraufgabe anhand eines Screenshots die visuelle Referenz, relevanten Code und das erforderliche Verhalten. Verlangen Sie anschliessend ein bearbeitbares Artefakt mit einer Erklärung der betroffenen Bedingungen. Erhalten Sie bei einem Dokument oder Diagramm Beschriftungen und Einheiten und verlangen Sie die konkret benötigten Felder oder Schlussfolgerungen.\n\nEine nützliche visuelle Antwort kann sichtbare Fakten von erschlossenen Beziehungen unterscheiden und den Quellenbereich oder die Passage benennen, die jede Schlussfolgerung stützt. Erhalten Sie bei Video Reihenfolge und Zeitangaben und benennen Sie das gesuchte Ereignis. Vergleichen Sie bei Dokument- und Videoanalysen die zurückgegebenen Felder und Aussagen mit den ursprünglichen Beschriftungen, Passagen und Zeitstempeln. Das Modell erzeugt Textanalysen oder Code; visuelle Eingaben bedeuten keine Bild- oder Videogenerierung.\n\nDenkmodus und direkte Antworten\n\nDer Modusleitfaden des Herstellers bezeichnet Qwen3.5 Flash als Modell mit hybridem Denkmodus, der standardmässig aktiviert ist. Im dokumentierten hybriden Ablauf lässt sich der Denkmodus für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie das Endartefakt vom Denkverlauf getrennt, wenn die gewählte Oberfläche beides bereitstellt. Eine knappe Antwort kann für einfache Extraktion oder Umformulierung geeignet sein; eine Frage, die mehrere Bedingungen verbindet, profitiert dagegen von einer Erklärung, die zur Quelle zurückverfolgbar bleibt.\n\nVerwenden Sie die dokumentierten Optionen der Flash-Ausgabe, statt Sampling-Voreinstellungen, Optionen für frühere Denkverläufe oder Prompt-Marker eines anderen Qwen-Checkpoints zu übernehmen. Die offene Modellkarte zu Qwen3.5-35B-A3B hat eigene Vorgaben für Verlauf und Generierung; ihre Einstellungen sind nicht automatisch die genauen Schnittstellenvorgaben für gehostetes Flash.\n\nWerkzeuge und Anwendungsabläufe\n\nDer Hersteller beschreibt zusätzliche Werkzeuge im verwalteten Flash-Angebot. Ein angebundener Ablauf kann Abruf, Prüfung oder erlaubte Ausführung bereitstellen und die Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Definieren Sie verfügbare Werkzeuge, erlaubte Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung. Verlangen Sie, dass der Abschlussbericht vorgeschlagene Arbeit von Ergebnissen unterscheidet, die ein tatsächliches Werkzeug zurückgegeben hat.\n\nDie werkzeugorientierte Fähigkeit eines Modells belegt keinen integrierten Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung über jede Schnittstelle. Eine Anfrage nach einer Tabelle oder JSON-förmigem Text erzeugt ebenfalls nicht von sich aus ein erzwungenes Ausgabeschema. Halten Sie das Artefakt leicht überprüfbar: Codedateien, eine Belegtabelle oder eine kurze Schlussfolgerung mit Bezug auf das gelieferte Material.\n\nKontext und ausgabenspezifische Grenzen\n\nQwen beschreibt für seine verwaltete Flash-Version einen standardmässigen Kontext mit einer Million Token. Der entsprechende offene Checkpoint hat einen anderen nativen Kontext und ein ausdrückliches Erweiterungsverfahren; diese Zahlenbeschreibungen sollten daher jeweils ihrem eigenen Angebot zugeordnet bleiben. Text, repräsentierte Medien, Gesprächsverlauf, Denkverlauf und Antwort müssen in das jeweils konfigurierte Sequenzbudget passen.\n\nWählen Sie die relevanten Texte, Bilder oder Videosegmente aus, erhalten Sie Dokument- und Codekennungen und reservieren Sie in der Arbeitssequenz Platz für das Ergebnis.\n\nPraktische Vorbereitung und Prüfung\n\nLiefern Sie bei einer iterativen Programmieraufgabe mit der nächsten Frage tatsächliche Fehler- oder Review-Rückmeldungen, damit das Modell seine vorgeschlagene Änderung aktualisieren kann. Verlangen Sie bei Dokumentanalysen stützende Passagen und benennen Sie fehlende Belege ausdrücklich. Prüfen Sie extrahierten Text, Berechnungen und erzeugten Code anhand der Quelle. Verwenden Sie diese feste Veröffentlichung für Text-, Bild- oder Videoanalysen, die ein konkretes Textergebnis liefern.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "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.qwen/qwen3.5-flash-02-23Die Qwen3.5-Flash-Veröffentlichung vom 23. Februar ist ein Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Video mit Textausgabe. Sie verbindet hybride Attention und dünn besetzte Experten mit dem Denkmodus-/Direktantwort-Ablauf der Flash-Familie 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 nennt den Snapshot vom 23. Februar 2026 und beschreibt eine hybride Architektur, die lineare Attention mit dünn besetzter Mixture-of-Experts-Berechnung verbindet. Ihre Eingaben sind Text, Bilder und Video, ihr Ergebnis ist Text. Die Veröffentlichung konzentriert sich auf ausgewogene Inferenz und Aufgabenfähigkeit bei Text- und multimodaler Arbeit; sie belegt keine feste Latenz für eine bestimmte Anwendung.
Qwens Modellkarte zum offenen Modell beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Flash als Entsprechung zu Qwen3.5-35B-A3B, mit zusätzlichen Funktionen wie einem standardmässigen Kontext mit einer Million Token und integrierten Werkzeugen. Das ist eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Angeboten, kein Grund, ihre genauen Namen, Konfigurationen oder Schnittstellenmerkmale zusammenzufassen. Der Snapshot vom 23. Februar bleibt von einem veränderlichen Flash-Namen und von späteren Qwen-Generationen getrennt.
Textaufgaben, visuelle Aufgaben und Programmieraufgaben
Die Qwen3.5-Familie wird mit früher Text-Bild-Fusion trainiert und unterstützt Schlussfolgern, Programmierung, Agenten und visuelles Verständnis. Liefern Sie für eine Programmieraufgabe anhand eines Screenshots die visuelle Referenz, relevanten Code und das erforderliche Verhalten. Verlangen Sie anschliessend ein bearbeitbares Artefakt mit einer Erklärung der betroffenen Bedingungen. Erhalten Sie bei einem Dokument oder Diagramm Beschriftungen und Einheiten und verlangen Sie die konkret benötigten Felder oder Schlussfolgerungen.
Eine nützliche visuelle Antwort kann sichtbare Fakten von erschlossenen Beziehungen unterscheiden und den Quellenbereich oder die Passage benennen, die jede Schlussfolgerung stützt. Erhalten Sie bei Video Reihenfolge und Zeitangaben und benennen Sie das gesuchte Ereignis. Vergleichen Sie bei Dokument- und Videoanalysen die zurückgegebenen Felder und Aussagen mit den ursprünglichen Beschriftungen, Passagen und Zeitstempeln. Das Modell erzeugt Textanalysen oder Code; visuelle Eingaben bedeuten keine Bild- oder Videogenerierung.
Denkmodus und direkte Antworten
Der Modusleitfaden des Herstellers bezeichnet Qwen3.5 Flash als Modell mit hybridem Denkmodus, der standardmässig aktiviert ist. Im dokumentierten hybriden Ablauf lässt sich der Denkmodus für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie das Endartefakt vom Denkverlauf getrennt, wenn die gewählte Oberfläche beides bereitstellt. Eine knappe Antwort kann für einfache Extraktion oder Umformulierung geeignet sein; eine Frage, die mehrere Bedingungen verbindet, profitiert dagegen von einer Erklärung, die zur Quelle zurückverfolgbar bleibt.
Verwenden Sie die dokumentierten Optionen der Flash-Ausgabe, statt Sampling-Voreinstellungen, Optionen für frühere Denkverläufe oder Prompt-Marker eines anderen Qwen-Checkpoints zu übernehmen. Die offene Modellkarte zu Qwen3.5-35B-A3B hat eigene Vorgaben für Verlauf und Generierung; ihre Einstellungen sind nicht automatisch die genauen Schnittstellenvorgaben für gehostetes Flash.
Werkzeuge und Anwendungsabläufe
Der Hersteller beschreibt zusätzliche Werkzeuge im verwalteten Flash-Angebot. Ein angebundener Ablauf kann Abruf, Prüfung oder erlaubte Ausführung bereitstellen und die Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Definieren Sie verfügbare Werkzeuge, erlaubte Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung. Verlangen Sie, dass der Abschlussbericht vorgeschlagene Arbeit von Ergebnissen unterscheidet, die ein tatsächliches Werkzeug zurückgegeben hat.
Die werkzeugorientierte Fähigkeit eines Modells belegt keinen integrierten Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung über jede Schnittstelle. Eine Anfrage nach einer Tabelle oder JSON-förmigem Text erzeugt ebenfalls nicht von sich aus ein erzwungenes Ausgabeschema. Halten Sie das Artefakt leicht überprüfbar: Codedateien, eine Belegtabelle oder eine kurze Schlussfolgerung mit Bezug auf das gelieferte Material.
Kontext und ausgabenspezifische Grenzen
Qwen beschreibt für seine verwaltete Flash-Version einen standardmässigen Kontext mit einer Million Token. Der entsprechende offene Checkpoint hat einen anderen nativen Kontext und ein ausdrückliches Erweiterungsverfahren; diese Zahlenbeschreibungen sollten daher jeweils ihrem eigenen Angebot zugeordnet bleiben. Text, repräsentierte Medien, Gesprächsverlauf, Denkverlauf und Antwort müssen in das jeweils konfigurierte Sequenzbudget passen.
Wählen Sie die relevanten Texte, Bilder oder Videosegmente aus, erhalten Sie Dokument- und Codekennungen und reservieren Sie in der Arbeitssequenz Platz für das Ergebnis.
Praktische Vorbereitung und Prüfung
Liefern Sie bei einer iterativen Programmieraufgabe mit der nächsten Frage tatsächliche Fehler- oder Review-Rückmeldungen, damit das Modell seine vorgeschlagene Änderung aktualisieren kann. Verlangen Sie bei Dokumentanalysen stützende Passagen und benennen Sie fehlende Belege ausdrücklich. Prüfen Sie extrahierten Text, Berechnungen und erzeugten 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 · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · 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 $0.00052 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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 Qwen3.5-Flash-Veröffentlichung vom 23. Februar ist ein Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Video mit Textausgabe. Sie verbindet hybride Attention und dünn besetzte Experten mit dem Denkmodus-/Direktantwort-Ablauf der Flash-Familie 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 nennt den Snapshot vom 23. Februar 2026 und beschreibt eine hybride Architektur, die lineare Attention mit dünn besetzter Mixture-of-Experts-Berechnung verbindet. Ihre Eingaben sind Text, Bilder und Video, ihr Ergebnis ist Text. Die Veröffentlichung konzentriert sich auf ausgewogene Inferenz und Aufgabenfähigkeit bei Text- und multimodaler Arbeit; sie belegt keine feste Latenz für eine bestimmte Anwendung.
Qwens Modellkarte zum offenen Modell beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Flash als Entsprechung zu Qwen3.5-35B-A3B, mit zusätzlichen Funktionen wie einem standardmässigen Kontext mit einer Million Token und integrierten Werkzeugen. Das ist eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Angeboten, kein Grund, ihre genauen Namen, Konfigurationen oder Schnittstellenmerkmale zusammenzufassen. Der Snapshot vom 23. Februar bleibt von einem veränderlichen Flash-Namen und von späteren Qwen-Generationen getrennt.
Textaufgaben, visuelle Aufgaben und Programmieraufgaben
Die Qwen3.5-Familie wird mit früher Text-Bild-Fusion trainiert und unterstützt Schlussfolgern, Programmierung, Agenten und visuelles Verständnis. Liefern Sie für eine Programmieraufgabe anhand eines Screenshots die visuelle Referenz, relevanten Code und das erforderliche Verhalten. Verlangen Sie anschliessend ein bearbeitbares Artefakt mit einer Erklärung der betroffenen Bedingungen. Erhalten Sie bei einem Dokument oder Diagramm Beschriftungen und Einheiten und verlangen Sie die konkret benötigten Felder oder Schlussfolgerungen.
Eine nützliche visuelle Antwort kann sichtbare Fakten von erschlossenen Beziehungen unterscheiden und den Quellenbereich oder die Passage benennen, die jede Schlussfolgerung stützt. Erhalten Sie bei Video Reihenfolge und Zeitangaben und benennen Sie das gesuchte Ereignis. Vergleichen Sie bei Dokument- und Videoanalysen die zurückgegebenen Felder und Aussagen mit den ursprünglichen Beschriftungen, Passagen und Zeitstempeln. Das Modell erzeugt Textanalysen oder Code; visuelle Eingaben bedeuten keine Bild- oder Videogenerierung.
Denkmodus und direkte Antworten
Der Modusleitfaden des Herstellers bezeichnet Qwen3.5 Flash als Modell mit hybridem Denkmodus, der standardmässig aktiviert ist. Im dokumentierten hybriden Ablauf lässt sich der Denkmodus für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie das Endartefakt vom Denkverlauf getrennt, wenn die gewählte Oberfläche beides bereitstellt. Eine knappe Antwort kann für einfache Extraktion oder Umformulierung geeignet sein; eine Frage, die mehrere Bedingungen verbindet, profitiert dagegen von einer Erklärung, die zur Quelle zurückverfolgbar bleibt.
Verwenden Sie die dokumentierten Optionen der Flash-Ausgabe, statt Sampling-Voreinstellungen, Optionen für frühere Denkverläufe oder Prompt-Marker eines anderen Qwen-Checkpoints zu übernehmen. Die offene Modellkarte zu Qwen3.5-35B-A3B hat eigene Vorgaben für Verlauf und Generierung; ihre Einstellungen sind nicht automatisch die genauen Schnittstellenvorgaben für gehostetes Flash.
Werkzeuge und Anwendungsabläufe
Der Hersteller beschreibt zusätzliche Werkzeuge im verwalteten Flash-Angebot. Ein angebundener Ablauf kann Abruf, Prüfung oder erlaubte Ausführung bereitstellen und die Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Definieren Sie verfügbare Werkzeuge, erlaubte Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung. Verlangen Sie, dass der Abschlussbericht vorgeschlagene Arbeit von Ergebnissen unterscheidet, die ein tatsächliches Werkzeug zurückgegeben hat.
Die werkzeugorientierte Fähigkeit eines Modells belegt keinen integrierten Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung über jede Schnittstelle. Eine Anfrage nach einer Tabelle oder JSON-förmigem Text erzeugt ebenfalls nicht von sich aus ein erzwungenes Ausgabeschema. Halten Sie das Artefakt leicht überprüfbar: Codedateien, eine Belegtabelle oder eine kurze Schlussfolgerung mit Bezug auf das gelieferte Material.
Kontext und ausgabenspezifische Grenzen
Qwen beschreibt für seine verwaltete Flash-Version einen standardmässigen Kontext mit einer Million Token. Der entsprechende offene Checkpoint hat einen anderen nativen Kontext und ein ausdrückliches Erweiterungsverfahren; diese Zahlenbeschreibungen sollten daher jeweils ihrem eigenen Angebot zugeordnet bleiben. Text, repräsentierte Medien, Gesprächsverlauf, Denkverlauf und Antwort müssen in das jeweils konfigurierte Sequenzbudget passen.
Wählen Sie die relevanten Texte, Bilder oder Videosegmente aus, erhalten Sie Dokument- und Codekennungen und reservieren Sie in der Arbeitssequenz Platz für das Ergebnis.
Praktische Vorbereitung und Prüfung
Liefern Sie bei einer iterativen Programmieraufgabe mit der nächsten Frage tatsächliche Fehler- oder Review-Rückmeldungen, damit das Modell seine vorgeschlagene Änderung aktualisieren kann. Verlangen Sie bei Dokumentanalysen stützende Passagen und benennen Sie fehlende Belege ausdrücklich. Prüfen Sie extrahierten Text, Berechnungen und erzeugten 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 · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · 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 $0.00052 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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.