La version Flash du 23 février
Qwen3.5 Flash est une famille native de modèles de vision et de langage. La version du fabricant nomme l’instantané du 23 février 2026 et décrit une architecture hybride combinant l’attention linéaire avec le calcul par mélange d’experts clairsemé. Ses entrées sont le texte, les images et la vidéo, et son résultat est textuel. La version met l’accent sur l’équilibre entre l’inférence et les capacités de tâches textuelles et multimodales; elle n’établit pas de latence fixe pour une application particulière.
La fiche du modèle ouvert de Qwen décrit le modèle géré Qwen3.5-Flash comme correspondant à Qwen3.5-35B-A3B, avec des fonctions supplémentaires comme un contexte par défaut d’un million de tokens et des outils intégrés. C’est une relation entre offres décrite par le fabricant, et non une raison de fusionner leurs noms précis, leur configuration ou leurs fonctions d’interface. L’instantané du 23 février reste distinct d’un nom Flash évolutif et des générations Qwen ultérieures.
Tâches de texte, de vision et de programmation
La famille Qwen3.5 est entraînée avec une fusion précoce texte–vision, prenant en charge le raisonnement, la programmation, les agents et la compréhension visuelle. Pour une tâche de programmation éclairée par une capture d’écran, fournissez la référence visuelle, le code pertinent et le comportement requis, puis demandez un livrable modifiable avec une explication des conditions touchées. Pour un document ou un graphique, préservez les libellés et les 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 ou le passage source appuyant chaque conclusion. Pour la vidéo, préservez la séquence et le minutage et précisez l’événement d’intérêt. Pour l’analyse documentaire et vidéo, comparez les champs et affirmations retournés aux libellés, passages et horodatages originaux. Le modèle produit une 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 fabricant identifie Qwen3.5 Flash comme ayant une réflexion hybride, activée par défaut. Le processus hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Gardez le livrable final séparé du raisonnement lorsque l’interface choisie fournit les deux. Une réponse concise peut convenir à une extraction ou une reformulation simple, tandis qu’une question reliant plusieurs conditions profite d’une explication qui reste traçable à la source.
Utilisez les réglages documentés de l’édition Flash plutôt que d’importer des préréglages d’échantillonnage, des options de raisonnement historique ou des balises de consignes d’un autre point de contrôle Qwen. La fiche ouverte Qwen3.5-35B-A3B a sa propre recette d’historique et de génération; ses réglages ne constituent pas automatiquement le contrat précis d’une interface Flash hébergée.
Outils et processus d’application
Le fabricant décrit des outils supplémentaires dans l’offre Flash gérée. Un processus connecté peut fournir la récupération d’information, l’inspection ou l’exécution permise et retourner les observations au modèle. Définissez les outils disponibles, les actions permises et la condition observable d’achèvement. Demandez au rapport final de distinguer le travail proposé des résultats réellement retournés par un outil.
La capacité d’un modèle orientée outils n’établit pas un accès intégré aux sources actuelles, aux fichiers ou à un environnement de code dans toutes les interfaces. Une demande de tableau ou de texte de forme JSON ne crée pas non plus à elle seule un schéma de sortie imposé. Gardez le livrable facile à examiner : fichiers de code, tableau d’éléments probants ou courte conclusion liée aux documents fournis.
Contexte et limites propres à l’édition
Qwen décrit un contexte par défaut d’un million de tokens pour sa version Flash gérée. Le point de contrôle ouvert correspondant a un contexte natif différent et une procédure explicite d’extension; ces descriptions numériques doivent donc rester limitées à leurs offres respectives. Le texte, les médias représentés, l’historique de conversation, le raisonnement et la réponse doivent respecter le budget de séquence configuré applicable.
Sélectionnez les textes, images ou segments vidéo pertinents, préservez les identifiants de documents et de code et réservez de l’espace dans la séquence de travail pour le résultat.
Préparation pratique et révision
Pour une tâche de programmation itérative, fournissez la rétroaction réelle d’erreur ou de révision avec la question suivante pour que le modèle mette à jour sa modification proposée. Pour l’analyse documentaire, demandez les 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 de texte, d’image ou de vidéo retournant un livrable textuel concret.
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Pour l’analyse documentaire et vidéo, comparez les champs et affirmations retournés aux libellés, passages et horodatages originaux. Le modèle produit une 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 fabricant identifie Qwen3.5 Flash comme ayant une réflexion hybride, activée par défaut. Le processus hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Gardez le livrable final séparé du raisonnement lorsque l’interface choisie fournit les deux. Une réponse concise peut convenir à une extraction ou une reformulation simple, tandis qu’une question reliant plusieurs conditions profite d’une explication qui reste traçable à la source.\n\nUtilisez les réglages documentés de l’édition Flash plutôt que d’importer des préréglages d’échantillonnage, des options de raisonnement historique ou des balises de consignes d’un autre point de contrôle Qwen. La fiche ouverte Qwen3.5-35B-A3B a sa propre recette d’historique et de génération; ses réglages ne constituent pas automatiquement le contrat précis d’une interface Flash hébergée.\n\nOutils et processus d’application\n\nLe fabricant décrit des outils supplémentaires dans l’offre Flash gérée. Un processus connecté peut fournir la récupération d’information, l’inspection ou l’exécution permise et retourner les observations au modèle. Définissez les outils disponibles, les actions permises et la condition observable d’achèvement. Demandez au rapport final de distinguer le travail proposé des résultats réellement retournés par un outil.\n\nLa capacité d’un modèle orientée outils n’établit pas un accès intégré aux sources actuelles, aux fichiers ou à un environnement de code dans toutes les interfaces. Une demande de tableau ou de texte de forme JSON ne crée pas non plus à elle seule un schéma de sortie imposé. Gardez le livrable facile à examiner : fichiers de code, tableau d’éléments probants ou courte conclusion liée aux documents fournis.\n\nContexte et limites propres à l’édition\n\nQwen décrit un contexte par défaut d’un million de tokens pour sa version Flash gérée. Le point de contrôle ouvert correspondant a un contexte natif différent et une procédure explicite d’extension; ces descriptions numériques doivent donc rester limitées à leurs offres respectives. Le texte, les médias représentés, l’historique de conversation, le raisonnement et la réponse doivent respecter le budget de séquence configuré applicable.\n\nSélectionnez les textes, images ou segments vidéo pertinents, préservez les identifiants de documents et de code et réservez de l’espace dans la séquence de travail pour le résultat.\n\nPréparation pratique et révision\n\nPour une tâche de programmation itérative, fournissez la rétroaction réelle d’erreur ou de révision avec la question suivante pour que le modèle mette à jour sa modification proposée. Pour l’analyse documentaire, demandez les 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 de texte, d’image ou de vidéo retournant 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 de vision et de langage pour le texte, les images et la vidéo, avec sortie textuelle. Il combine l’attention hybride et les experts clairsemés avec le processus de réflexion et de 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 de modèles de vision et de langage. La version du fabricant nomme l’instantané du 23 février 2026 et décrit une architecture hybride combinant l’attention linéaire avec le calcul par mélange d’experts clairsemé. Ses entrées sont le texte, les images et la vidéo, et son résultat est textuel. La version met l’accent sur l’équilibre entre l’inférence et les capacités de tâches textuelles et multimodales; elle n’établit pas de latence fixe pour une application particulière.
La fiche du modèle ouvert de Qwen décrit le modèle géré Qwen3.5-Flash comme correspondant à Qwen3.5-35B-A3B, avec des fonctions supplémentaires comme un contexte par défaut d’un million de tokens et des outils intégrés. C’est une relation entre offres décrite par le fabricant, et non une raison de fusionner leurs noms précis, leur configuration ou leurs fonctions d’interface. L’instantané du 23 février reste distinct d’un nom Flash évolutif et des générations Qwen ultérieures.
Tâches de texte, de vision et de programmation
La famille Qwen3.5 est entraînée avec une fusion précoce texte–vision, prenant en charge le raisonnement, la programmation, les agents et la compréhension visuelle. Pour une tâche de programmation éclairée par une capture d’écran, fournissez la référence visuelle, le code pertinent et le comportement requis, puis demandez un livrable modifiable avec une explication des conditions touchées. Pour un document ou un graphique, préservez les libellés et les 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 ou le passage source appuyant chaque conclusion. Pour la vidéo, préservez la séquence et le minutage et précisez l’événement d’intérêt. Pour l’analyse documentaire et vidéo, comparez les champs et affirmations retournés aux libellés, passages et horodatages originaux. Le modèle produit une 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 fabricant identifie Qwen3.5 Flash comme ayant une réflexion hybride, activée par défaut. Le processus hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Gardez le livrable final séparé du raisonnement lorsque l’interface choisie fournit les deux. Une réponse concise peut convenir à une extraction ou une reformulation simple, tandis qu’une question reliant plusieurs conditions profite d’une explication qui reste traçable à la source.
Utilisez les réglages documentés de l’édition Flash plutôt que d’importer des préréglages d’échantillonnage, des options de raisonnement historique ou des balises de consignes d’un autre point de contrôle Qwen. La fiche ouverte Qwen3.5-35B-A3B a sa propre recette d’historique et de génération; ses réglages ne constituent pas automatiquement le contrat précis d’une interface Flash hébergée.
Outils et processus d’application
Le fabricant décrit des outils supplémentaires dans l’offre Flash gérée. Un processus connecté peut fournir la récupération d’information, l’inspection ou l’exécution permise et retourner les observations au modèle. Définissez les outils disponibles, les actions permises et la condition observable d’achèvement. Demandez au rapport final de distinguer le travail proposé des résultats réellement retournés par un outil.
La capacité d’un modèle orientée outils n’établit pas un accès intégré aux sources actuelles, aux fichiers ou à un environnement de code dans toutes les interfaces. Une demande de tableau ou de texte de forme JSON ne crée pas non plus à elle seule un schéma de sortie imposé. Gardez le livrable facile à examiner : fichiers de code, tableau d’éléments probants ou courte conclusion liée aux documents fournis.
Contexte et limites propres à l’édition
Qwen décrit un contexte par défaut d’un million de tokens pour sa version Flash gérée. Le point de contrôle ouvert correspondant a un contexte natif différent et une procédure explicite d’extension; ces descriptions numériques doivent donc rester limitées à leurs offres respectives. Le texte, les médias représentés, l’historique de conversation, le raisonnement et la réponse doivent respecter le budget de séquence configuré applicable.
Sélectionnez les textes, images ou segments vidéo pertinents, préservez les identifiants de documents et de code et réservez de l’espace dans la séquence de travail pour le résultat.
Préparation pratique et révision
Pour une tâche de programmation itérative, fournissez la rétroaction réelle d’erreur ou de révision avec la question suivante pour que le modèle mette à jour sa modification proposée. Pour l’analyse documentaire, demandez les 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 de texte, d’image ou de vidéo retournant 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’ID 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: Fonction fournie comme outil | 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 refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | 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 comme texte littéral ; aucun ID 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’ID 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/objet 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 | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00013 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.00052 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00013 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.00052 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | 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 de vision et de langage pour le texte, les images et la vidéo, avec sortie textuelle. Il combine l’attention hybride et les experts clairsemés avec le processus de réflexion et de 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 de modèles de vision et de langage. La version du fabricant nomme l’instantané du 23 février 2026 et décrit une architecture hybride combinant l’attention linéaire avec le calcul par mélange d’experts clairsemé. Ses entrées sont le texte, les images et la vidéo, et son résultat est textuel. La version met l’accent sur l’équilibre entre l’inférence et les capacités de tâches textuelles et multimodales; elle n’établit pas de latence fixe pour une application particulière.
La fiche du modèle ouvert de Qwen décrit le modèle géré Qwen3.5-Flash comme correspondant à Qwen3.5-35B-A3B, avec des fonctions supplémentaires comme un contexte par défaut d’un million de tokens et des outils intégrés. C’est une relation entre offres décrite par le fabricant, et non une raison de fusionner leurs noms précis, leur configuration ou leurs fonctions d’interface. L’instantané du 23 février reste distinct d’un nom Flash évolutif et des générations Qwen ultérieures.
Tâches de texte, de vision et de programmation
La famille Qwen3.5 est entraînée avec une fusion précoce texte–vision, prenant en charge le raisonnement, la programmation, les agents et la compréhension visuelle. Pour une tâche de programmation éclairée par une capture d’écran, fournissez la référence visuelle, le code pertinent et le comportement requis, puis demandez un livrable modifiable avec une explication des conditions touchées. Pour un document ou un graphique, préservez les libellés et les 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 ou le passage source appuyant chaque conclusion. Pour la vidéo, préservez la séquence et le minutage et précisez l’événement d’intérêt. Pour l’analyse documentaire et vidéo, comparez les champs et affirmations retournés aux libellés, passages et horodatages originaux. Le modèle produit une 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 fabricant identifie Qwen3.5 Flash comme ayant une réflexion hybride, activée par défaut. Le processus hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Gardez le livrable final séparé du raisonnement lorsque l’interface choisie fournit les deux. Une réponse concise peut convenir à une extraction ou une reformulation simple, tandis qu’une question reliant plusieurs conditions profite d’une explication qui reste traçable à la source.
Utilisez les réglages documentés de l’édition Flash plutôt que d’importer des préréglages d’échantillonnage, des options de raisonnement historique ou des balises de consignes d’un autre point de contrôle Qwen. La fiche ouverte Qwen3.5-35B-A3B a sa propre recette d’historique et de génération; ses réglages ne constituent pas automatiquement le contrat précis d’une interface Flash hébergée.
Outils et processus d’application
Le fabricant décrit des outils supplémentaires dans l’offre Flash gérée. Un processus connecté peut fournir la récupération d’information, l’inspection ou l’exécution permise et retourner les observations au modèle. Définissez les outils disponibles, les actions permises et la condition observable d’achèvement. Demandez au rapport final de distinguer le travail proposé des résultats réellement retournés par un outil.
La capacité d’un modèle orientée outils n’établit pas un accès intégré aux sources actuelles, aux fichiers ou à un environnement de code dans toutes les interfaces. Une demande de tableau ou de texte de forme JSON ne crée pas non plus à elle seule un schéma de sortie imposé. Gardez le livrable facile à examiner : fichiers de code, tableau d’éléments probants ou courte conclusion liée aux documents fournis.
Contexte et limites propres à l’édition
Qwen décrit un contexte par défaut d’un million de tokens pour sa version Flash gérée. Le point de contrôle ouvert correspondant a un contexte natif différent et une procédure explicite d’extension; ces descriptions numériques doivent donc rester limitées à leurs offres respectives. Le texte, les médias représentés, l’historique de conversation, le raisonnement et la réponse doivent respecter le budget de séquence configuré applicable.
Sélectionnez les textes, images ou segments vidéo pertinents, préservez les identifiants de documents et de code et réservez de l’espace dans la séquence de travail pour le résultat.
Préparation pratique et révision
Pour une tâche de programmation itérative, fournissez la rétroaction réelle d’erreur ou de révision avec la question suivante pour que le modèle mette à jour sa modification proposée. Pour l’analyse documentaire, demandez les 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 de texte, d’image ou de vidéo retournant 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 | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00013 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.00052 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00013 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.00052 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | 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.