La version Flash du 23 février
Qwen3.5 Flash est une famille native vision-langage. La version du concepteur nomme le snapshot du 23 février 2026 et décrit une architecture hybride associant attention linéaire et calcul à mélange clairsemé d’experts. Ses entrées sont le texte, les images et la vidéo, et son résultat est textuel. La version vise un équilibre entre l’inférence et les capacités de tâche sur les travaux textuels et multimodaux ; elle n’établit pas une latence fixe pour une application particulière.
La fiche du modèle ouvert de Qwen décrit Qwen3.5-Flash géré comme correspondant à Qwen3.5-35B-A3B, avec des fonctions supplémentaires comme un contexte par défaut d’un million de jetons et des outils intégrés. Il s’agit d’une relation entre offres décrite par le fabricant, pas d’une raison de fusionner leurs noms exacts, configurations ou fonctions d’interface. Le snapshot du 23 février reste distinct d’un nom Flash évolutif et des générations Qwen ultérieures.
Tâches textuelles, visuelles et de programmation
La famille Qwen3.5 est entraînée avec une fusion précoce texte–vision, pour le raisonnement, la programmation, les agents et la compréhension visuelle. Pour une tâche de programmation fondée sur une capture, fournissez la référence visuelle, le code pertinent et le comportement requis, puis demandez un livrable modifiable avec une explication des conditions concernées. Pour un document ou un graphique, préservez les libellés et unités et demandez les champs ou conclusions précis nécessaires.
Une réponse visuelle utile peut distinguer les faits visibles des relations déduites et identifier la région source ou le passage étayant chaque conclusion. Pour une vidéo, préservez la séquence et le minutage et indiquez l’événement recherché. Pour l’analyse documentaire et vidéo, comparez les champs et affirmations renvoyés aux libellés, passages et horodatages originaux. Le modèle produit de l’analyse textuelle ou du code ; l’entrée visuelle n’implique pas la génération d’images ou de vidéos.
Réflexion et réponses directes
Le guide des modes du concepteur identifie Qwen3.5 Flash comme étant à réflexion hybride, activée par défaut. Le flux hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Séparez le livrable final du raisonnement lorsque l’interface choisie fournit les deux. Une réponse concise convient à une extraction ou réécriture simple, tandis qu’une question reliant plusieurs conditions bénéficie d’une explication traçable à la source.
Utilisez les contrôles documentés de l’édition Flash au lieu d’importer des préréglages d’échantillonnage, des options de raisonnement historique ou des marqueurs de prompt d’un autre checkpoint Qwen. La fiche ouverte Qwen3.5-35B-A3B a sa propre recette d’historique et de génération ; ses réglages ne sont pas automatiquement le contrat exact d’une interface Flash hébergée.
Outils et flux applicatifs
Le fabricant décrit des outils supplémentaires dans l’offre Flash gérée. Un flux connecté peut fournir la récupération d’informations, l’inspection ou l’exécution autorisée et renvoyer les observations au modèle. Définissez les outils disponibles, les actions autorisées et la condition observable d’achèvement. Demandez que le rapport final distingue le travail proposé des résultats réellement renvoyés par un outil.
Les capacités du modèle orientées outils n’établissent pas un accès intégré aux sources actuelles, aux fichiers ou à un environnement de code via chaque interface. Demander un tableau ou un texte au format JSON ne crée pas non plus à lui seul un schéma de sortie imposé. Gardez le livrable facile à inspecter : fichiers de code, tableau de preuves ou conclusion courte liée au contenu fourni.
Contexte et limites propres à l’édition
Qwen décrit un contexte par défaut d’un million de jetons pour sa version Flash gérée. Le checkpoint ouvert correspondant a un contexte natif différent et une procédure explicite d’extension ; ces descriptions numériques doivent donc rester propres à leurs offres. Le texte, les médias représentés, l’historique, le raisonnement et la réponse doivent respecter le budget de séquence configuré applicable.
Sélectionnez le texte, les images ou segments vidéo pertinents, préservez les identifiants de document et de code et réservez de la place au résultat dans la séquence de travail.
Préparation et revue pratiques
Pour une tâche de programmation itérative, fournissez les retours réels d’erreur ou de revue avec la question suivante afin que le modèle actualise sa proposition. Pour l’analyse documentaire, demandez des passages à l’appui et identifiez explicitement les éléments manquants. Vérifiez le texte extrait, les calculs et le code généré par rapport à la source. Utilisez cette version fixe pour une analyse textuelle, d’images ou de vidéo renvoyant un livrable textuel concret.
", "aboutText": "La version Flash du 23 février\n\nQwen3.5 Flash est une famille native vision-langage. La version du concepteur nomme le snapshot du 23 février 2026 et décrit une architecture hybride associant attention linéaire et calcul à mélange clairsemé d’experts. Ses entrées sont le texte, les images et la vidéo, et son résultat est textuel. La version vise un équilibre entre l’inférence et les capacités de tâche sur les travaux textuels et multimodaux ; elle n’établit pas une latence fixe pour une application particulière.\n\nLa fiche du modèle ouvert de Qwen décrit Qwen3.5-Flash géré comme correspondant à Qwen3.5-35B-A3B, avec des fonctions supplémentaires comme un contexte par défaut d’un million de jetons et des outils intégrés. Il s’agit d’une relation entre offres décrite par le fabricant, pas d’une raison de fusionner leurs noms exacts, configurations ou fonctions d’interface. Le snapshot du 23 février reste distinct d’un nom Flash évolutif et des générations Qwen ultérieures.\n\nTâches textuelles, visuelles et de programmation\n\nLa famille Qwen3.5 est entraînée avec une fusion précoce texte–vision, pour le raisonnement, la programmation, les agents et la compréhension visuelle. Pour une tâche de programmation fondée sur une capture, fournissez la référence visuelle, le code pertinent et le comportement requis, puis demandez un livrable modifiable avec une explication des conditions concernées. Pour un document ou un graphique, préservez les libellés et unités et demandez les champs ou conclusions précis nécessaires.\n\nUne réponse visuelle utile peut distinguer les faits visibles des relations déduites et identifier la région source ou le passage étayant chaque conclusion. Pour une vidéo, préservez la séquence et le minutage et indiquez l’événement recherché. Pour l’analyse documentaire et vidéo, comparez les champs et affirmations renvoyés aux libellés, passages et horodatages originaux. Le modèle produit de l’analyse textuelle ou du code ; l’entrée visuelle n’implique pas la génération d’images ou de vidéos.\n\nRéflexion et réponses directes\n\nLe guide des modes du concepteur identifie Qwen3.5 Flash comme étant à réflexion hybride, activée par défaut. Le flux hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Séparez le livrable final du raisonnement lorsque l’interface choisie fournit les deux. Une réponse concise convient à une extraction ou réécriture simple, tandis qu’une question reliant plusieurs conditions bénéficie d’une explication traçable à la source.\n\nUtilisez les contrôles documentés de l’édition Flash au lieu d’importer des préréglages d’échantillonnage, des options de raisonnement historique ou des marqueurs de prompt d’un autre checkpoint Qwen. La fiche ouverte Qwen3.5-35B-A3B a sa propre recette d’historique et de génération ; ses réglages ne sont pas automatiquement le contrat exact d’une interface Flash hébergée.\n\nOutils et flux applicatifs\n\nLe fabricant décrit des outils supplémentaires dans l’offre Flash gérée. Un flux connecté peut fournir la récupération d’informations, l’inspection ou l’exécution autorisée et renvoyer les observations au modèle. Définissez les outils disponibles, les actions autorisées et la condition observable d’achèvement. Demandez que le rapport final distingue le travail proposé des résultats réellement renvoyés par un outil.\n\nLes capacités du modèle orientées outils n’établissent pas un accès intégré aux sources actuelles, aux fichiers ou à un environnement de code via chaque interface. Demander un tableau ou un texte au format JSON ne crée pas non plus à lui seul un schéma de sortie imposé. Gardez le livrable facile à inspecter : fichiers de code, tableau de preuves ou conclusion courte liée au contenu fourni.\n\nContexte et limites propres à l’édition\n\nQwen décrit un contexte par défaut d’un million de jetons pour sa version Flash gérée. Le checkpoint ouvert correspondant a un contexte natif différent et une procédure explicite d’extension ; ces descriptions numériques doivent donc rester propres à leurs offres. Le texte, les médias représentés, l’historique, le raisonnement et la réponse doivent respecter le budget de séquence configuré applicable.\n\nSélectionnez le texte, les images ou segments vidéo pertinents, préservez les identifiants de document et de code et réservez de la place au résultat dans la séquence de travail.\n\nPréparation et revue pratiques\n\nPour une tâche de programmation itérative, fournissez les retours réels d’erreur ou de revue avec la question suivante afin que le modèle actualise sa proposition. Pour l’analyse documentaire, demandez des passages à l’appui et identifiez explicitement les éléments manquants. Vérifiez le texte extrait, les calculs et le code généré par rapport à la source. Utilisez cette version fixe pour une analyse textuelle, d’images ou de vidéo renvoyant un livrable textuel concret.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
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-02-23La version Qwen3.5 Flash du 23 février est un modèle vision-langage pour le texte, les images et la vidéo, avec sortie textuelle. Elle associe attention hybride et experts clairsemés au flux de réflexion/réponse directe de la famille Flash, pour la programmation, l’analyse visuelle et les tâches assistées par outils.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
La version Flash du 23 février
Qwen3.5 Flash est une famille native vision-langage. La version du concepteur nomme le snapshot du 23 février 2026 et décrit une architecture hybride associant attention linéaire et calcul à mélange clairsemé d’experts. Ses entrées sont le texte, les images et la vidéo, et son résultat est textuel. La version vise un équilibre entre l’inférence et les capacités de tâche sur les travaux textuels et multimodaux ; elle n’établit pas une latence fixe pour une application particulière.
La fiche du modèle ouvert de Qwen décrit Qwen3.5-Flash géré comme correspondant à Qwen3.5-35B-A3B, avec des fonctions supplémentaires comme un contexte par défaut d’un million de jetons et des outils intégrés. Il s’agit d’une relation entre offres décrite par le fabricant, pas d’une raison de fusionner leurs noms exacts, configurations ou fonctions d’interface. Le snapshot du 23 février reste distinct d’un nom Flash évolutif et des générations Qwen ultérieures.
Tâches textuelles, visuelles et de programmation
La famille Qwen3.5 est entraînée avec une fusion précoce texte–vision, pour le raisonnement, la programmation, les agents et la compréhension visuelle. Pour une tâche de programmation fondée sur une capture, fournissez la référence visuelle, le code pertinent et le comportement requis, puis demandez un livrable modifiable avec une explication des conditions concernées. Pour un document ou un graphique, préservez les libellés et unités et demandez les champs ou conclusions précis nécessaires.
Une réponse visuelle utile peut distinguer les faits visibles des relations déduites et identifier la région source ou le passage étayant chaque conclusion. Pour une vidéo, préservez la séquence et le minutage et indiquez l’événement recherché. Pour l’analyse documentaire et vidéo, comparez les champs et affirmations renvoyés aux libellés, passages et horodatages originaux. Le modèle produit de l’analyse textuelle ou du code ; l’entrée visuelle n’implique pas la génération d’images ou de vidéos.
Réflexion et réponses directes
Le guide des modes du concepteur identifie Qwen3.5 Flash comme étant à réflexion hybride, activée par défaut. Le flux hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Séparez le livrable final du raisonnement lorsque l’interface choisie fournit les deux. Une réponse concise convient à une extraction ou réécriture simple, tandis qu’une question reliant plusieurs conditions bénéficie d’une explication traçable à la source.
Utilisez les contrôles documentés de l’édition Flash au lieu d’importer des préréglages d’échantillonnage, des options de raisonnement historique ou des marqueurs de prompt d’un autre checkpoint Qwen. La fiche ouverte Qwen3.5-35B-A3B a sa propre recette d’historique et de génération ; ses réglages ne sont pas automatiquement le contrat exact d’une interface Flash hébergée.
Outils et flux applicatifs
Le fabricant décrit des outils supplémentaires dans l’offre Flash gérée. Un flux connecté peut fournir la récupération d’informations, l’inspection ou l’exécution autorisée et renvoyer les observations au modèle. Définissez les outils disponibles, les actions autorisées et la condition observable d’achèvement. Demandez que le rapport final distingue le travail proposé des résultats réellement renvoyés par un outil.
Les capacités du modèle orientées outils n’établissent pas un accès intégré aux sources actuelles, aux fichiers ou à un environnement de code via chaque interface. Demander un tableau ou un texte au format JSON ne crée pas non plus à lui seul un schéma de sortie imposé. Gardez le livrable facile à inspecter : fichiers de code, tableau de preuves ou conclusion courte liée au contenu fourni.
Contexte et limites propres à l’édition
Qwen décrit un contexte par défaut d’un million de jetons pour sa version Flash gérée. Le checkpoint ouvert correspondant a un contexte natif différent et une procédure explicite d’extension ; ces descriptions numériques doivent donc rester propres à leurs offres. Le texte, les médias représentés, l’historique, le raisonnement et la réponse doivent respecter le budget de séquence configuré applicable.
Sélectionnez le texte, les images ou segments vidéo pertinents, préservez les identifiants de document et de code et réservez de la place au résultat dans la séquence de travail.
Préparation et revue pratiques
Pour une tâche de programmation itérative, fournissez les retours réels d’erreur ou de revue avec la question suivante afin que le modèle actualise sa proposition. Pour l’analyse documentaire, demandez des passages à l’appui et identifiez explicitement les éléments manquants. Vérifiez le texte extrait, les calculs et le code généré par rapport à la source. Utilisez cette version fixe pour une analyse textuelle, d’images ou de vidéo renvoyant un livrable textuel concret.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00013 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.00052 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00013 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.00052 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
qwen/qwen3.5-flash-02-23La version Qwen3.5 Flash du 23 février est un modèle vision-langage pour le texte, les images et la vidéo, avec sortie textuelle. Elle associe attention hybride et experts clairsemés au flux de réflexion/réponse directe de la famille Flash, pour la programmation, l’analyse visuelle et les tâches assistées par outils.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
La version Flash du 23 février
Qwen3.5 Flash est une famille native vision-langage. La version du concepteur nomme le snapshot du 23 février 2026 et décrit une architecture hybride associant attention linéaire et calcul à mélange clairsemé d’experts. Ses entrées sont le texte, les images et la vidéo, et son résultat est textuel. La version vise un équilibre entre l’inférence et les capacités de tâche sur les travaux textuels et multimodaux ; elle n’établit pas une latence fixe pour une application particulière.
La fiche du modèle ouvert de Qwen décrit Qwen3.5-Flash géré comme correspondant à Qwen3.5-35B-A3B, avec des fonctions supplémentaires comme un contexte par défaut d’un million de jetons et des outils intégrés. Il s’agit d’une relation entre offres décrite par le fabricant, pas d’une raison de fusionner leurs noms exacts, configurations ou fonctions d’interface. Le snapshot du 23 février reste distinct d’un nom Flash évolutif et des générations Qwen ultérieures.
Tâches textuelles, visuelles et de programmation
La famille Qwen3.5 est entraînée avec une fusion précoce texte–vision, pour le raisonnement, la programmation, les agents et la compréhension visuelle. Pour une tâche de programmation fondée sur une capture, fournissez la référence visuelle, le code pertinent et le comportement requis, puis demandez un livrable modifiable avec une explication des conditions concernées. Pour un document ou un graphique, préservez les libellés et unités et demandez les champs ou conclusions précis nécessaires.
Une réponse visuelle utile peut distinguer les faits visibles des relations déduites et identifier la région source ou le passage étayant chaque conclusion. Pour une vidéo, préservez la séquence et le minutage et indiquez l’événement recherché. Pour l’analyse documentaire et vidéo, comparez les champs et affirmations renvoyés aux libellés, passages et horodatages originaux. Le modèle produit de l’analyse textuelle ou du code ; l’entrée visuelle n’implique pas la génération d’images ou de vidéos.
Réflexion et réponses directes
Le guide des modes du concepteur identifie Qwen3.5 Flash comme étant à réflexion hybride, activée par défaut. Le flux hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Séparez le livrable final du raisonnement lorsque l’interface choisie fournit les deux. Une réponse concise convient à une extraction ou réécriture simple, tandis qu’une question reliant plusieurs conditions bénéficie d’une explication traçable à la source.
Utilisez les contrôles documentés de l’édition Flash au lieu d’importer des préréglages d’échantillonnage, des options de raisonnement historique ou des marqueurs de prompt d’un autre checkpoint Qwen. La fiche ouverte Qwen3.5-35B-A3B a sa propre recette d’historique et de génération ; ses réglages ne sont pas automatiquement le contrat exact d’une interface Flash hébergée.
Outils et flux applicatifs
Le fabricant décrit des outils supplémentaires dans l’offre Flash gérée. Un flux connecté peut fournir la récupération d’informations, l’inspection ou l’exécution autorisée et renvoyer les observations au modèle. Définissez les outils disponibles, les actions autorisées et la condition observable d’achèvement. Demandez que le rapport final distingue le travail proposé des résultats réellement renvoyés par un outil.
Les capacités du modèle orientées outils n’établissent pas un accès intégré aux sources actuelles, aux fichiers ou à un environnement de code via chaque interface. Demander un tableau ou un texte au format JSON ne crée pas non plus à lui seul un schéma de sortie imposé. Gardez le livrable facile à inspecter : fichiers de code, tableau de preuves ou conclusion courte liée au contenu fourni.
Contexte et limites propres à l’édition
Qwen décrit un contexte par défaut d’un million de jetons pour sa version Flash gérée. Le checkpoint ouvert correspondant a un contexte natif différent et une procédure explicite d’extension ; ces descriptions numériques doivent donc rester propres à leurs offres. Le texte, les médias représentés, l’historique, le raisonnement et la réponse doivent respecter le budget de séquence configuré applicable.
Sélectionnez le texte, les images ou segments vidéo pertinents, préservez les identifiants de document et de code et réservez de la place au résultat dans la séquence de travail.
Préparation et revue pratiques
Pour une tâche de programmation itérative, fournissez les retours réels d’erreur ou de revue avec la question suivante afin que le modèle actualise sa proposition. Pour l’analyse documentaire, demandez des passages à l’appui et identifiez explicitement les éléments manquants. Vérifiez le texte extrait, les calculs et le code généré par rapport à la source. Utilisez cette version fixe pour une analyse textuelle, d’images ou de vidéo renvoyant un livrable textuel concret.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00013 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.00052 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00013 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.00052 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
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.