Flash-utgivelsen fra 23. februar
Qwen3.5 Flash er en modellfamilie med innebygd syns- og språkforståelse. Utviklerens utgivelse navngir øyeblikksbildet fra 23. februar 2026 og beskriver en hybridarkitektur som kombinerer lineær oppmerksomhet med sparsom mixture-of-experts-beregning. Inndataene er tekst, bilder og video, og resultatet er tekst. Utgivelsen fokuserer på balansert inferens og oppgaveevne på tvers av tekst og multimodalt arbeid; den fastslår ikke en fast forsinkelse for et bestemt program.
Qwens åpne modellkort beskriver administrert Qwen3.5-Flash som tilsvarende Qwen3.5-35B-A3B, med tilleggsfunksjoner som en standardkontekst på én million tokener og innebygde verktøy. Dette er et produsentbeskrevet forhold mellom tilbud, ikke en grunn til å slå sammen deres nøyaktige navn, konfigurasjon eller grensesnittfunksjoner. Øyeblikksbildet fra 23. februar forblir atskilt fra et løpende Flash-navn og fra senere Qwen-generasjoner.
Tekstoppgaver, visuelle oppgaver og kodeoppgaver
Qwen3.5-familien er trent med tidlig sammensmelting av tekst og syn og støtter resonnering, programmering, agenter og visuell forståelse. For en kodeoppgave basert på et skjermbilde legger du ved den visuelle referansen, relevant kode og påkrevd atferd, og ber deretter om en redigerbar leveranse med en forklaring av de berørte betingelsene. For et dokument eller diagram bevarer du etiketter og enheter og ber om de konkrete feltene eller konklusjonene som trengs.
Et nyttig visuelt svar kan skille synlige fakta fra utledede sammenhenger og identifisere kildeområdet eller avsnittet som underbygger hver konklusjon. For video bevarer du rekkefølge og tidsinformasjon og angir hendelsen du er interessert i. For dokument- og videoanalyse sammenligner du de returnerte feltene og påstandene med de opprinnelige etikettene, avsnittene og tidsstemplene. Modellen produserer tekstanalyse eller kode; visuelle inndata innebærer ikke genererte bilder eller video.
Tenkning og direkte svar
Utviklerens modusveiledning identifiserer Qwen3.5 Flash med hybrid tenkning, aktivert som standard. Den dokumenterte hybride arbeidsflyten kan deaktivere tenkning for et direkte svar. Hold den endelige leveransen atskilt fra resonneringen når det valgte grensesnittet tilbyr begge deler. Et kortfattet svar kan passe til enkel uthenting eller omskriving, mens et spørsmål som knytter sammen flere betingelser, har nytte av en forklaring som fortsatt kan spores til kilden.
Bruk Flash-utgavens dokumenterte kontroller fremfor å importere samplingsforvalg, alternativer for historisk resonnering eller promptmarkører fra en annen Qwen-modellversjon. Det åpne Qwen3.5-35B-A3B-kortet har sitt eget oppsett for historikk og generering; innstillingene er ikke automatisk en nøyaktig spesifikasjon for et vertsbasert Flash-grensesnitt.
Verktøy og programarbeidsflyter
Produsenten beskriver tilleggsverktøy i det administrerte Flash-tilbudet. En tilkoblet arbeidsflyt kan tilby innhenting, undersøkelse eller tillatt utførelse og returnere observasjonene til modellen. Definer tilgjengelige verktøy, tillatte handlinger og den observerbare fullføringsbetingelsen. Be sluttrapporten skille foreslått arbeid fra resultater som et faktisk verktøy har returnert.
En modells verktøyorienterte evne fastslår ikke innebygd tilgang til oppdaterte kilder, filer eller et kodemiljø gjennom alle grensesnitt. En forespørsel om en tabell eller JSON-formet tekst oppretter heller ikke i seg selv et håndhevet utdataskjema. Gjør leveransen lett å undersøke: kodefiler, en dokumentasjonstabell eller en kort konklusjon knyttet til det vedlagte materialet.
Kontekst og utgavespesifikke grenser
Qwen beskriver en standardkontekst på én million tokener for sin administrerte Flash-versjon. Den tilsvarende åpne modellversjonen har en annen opprinnelig kontekst og en uttrykkelig utvidelsesprosedyre, så disse numeriske beskrivelsene bør forbli avgrenset til hvert sitt tilbud. Tekst, representerte medier, samtalehistorikk, resonnering og svaret må passe innenfor det gjeldende konfigurerte sekvensbudsjettet.
Velg relevant tekst, bilder eller videosegmenter, bevar dokument- og kodeidentifikatorer, og sett av plass til resultatet i arbeidssekvensen.
Praktisk forberedelse og vurdering
For en iterativ kodeoppgave legger du ved faktiske feil eller vurderingstilbakemeldinger sammen med neste spørsmål, slik at modellen kan oppdatere endringsforslaget. For dokumentanalyse ber du om underbyggende avsnitt og identifiserer manglende dokumentasjon uttrykkelig. Kontroller uthentet tekst, beregninger og generert kode mot kilden. Bruk denne faste utgivelsen til tekst-, bilde- eller videoanalyse som returnerer en konkret tekstleveranse.
", "aboutText": "Flash-utgivelsen fra 23. februar\n\nQwen3.5 Flash er en modellfamilie med innebygd syns- og språkforståelse. Utviklerens utgivelse navngir øyeblikksbildet fra 23. februar 2026 og beskriver en hybridarkitektur som kombinerer lineær oppmerksomhet med sparsom mixture-of-experts-beregning. Inndataene er tekst, bilder og video, og resultatet er tekst. Utgivelsen fokuserer på balansert inferens og oppgaveevne på tvers av tekst og multimodalt arbeid; den fastslår ikke en fast forsinkelse for et bestemt program.\n\nQwens åpne modellkort beskriver administrert Qwen3.5-Flash som tilsvarende Qwen3.5-35B-A3B, med tilleggsfunksjoner som en standardkontekst på én million tokener og innebygde verktøy. Dette er et produsentbeskrevet forhold mellom tilbud, ikke en grunn til å slå sammen deres nøyaktige navn, konfigurasjon eller grensesnittfunksjoner. Øyeblikksbildet fra 23. februar forblir atskilt fra et løpende Flash-navn og fra senere Qwen-generasjoner.\n\nTekstoppgaver, visuelle oppgaver og kodeoppgaver\n\nQwen3.5-familien er trent med tidlig sammensmelting av tekst og syn og støtter resonnering, programmering, agenter og visuell forståelse. For en kodeoppgave basert på et skjermbilde legger du ved den visuelle referansen, relevant kode og påkrevd atferd, og ber deretter om en redigerbar leveranse med en forklaring av de berørte betingelsene. For et dokument eller diagram bevarer du etiketter og enheter og ber om de konkrete feltene eller konklusjonene som trengs.\n\nEt nyttig visuelt svar kan skille synlige fakta fra utledede sammenhenger og identifisere kildeområdet eller avsnittet som underbygger hver konklusjon. For video bevarer du rekkefølge og tidsinformasjon og angir hendelsen du er interessert i. For dokument- og videoanalyse sammenligner du de returnerte feltene og påstandene med de opprinnelige etikettene, avsnittene og tidsstemplene. Modellen produserer tekstanalyse eller kode; visuelle inndata innebærer ikke genererte bilder eller video.\n\nTenkning og direkte svar\n\nUtviklerens modusveiledning identifiserer Qwen3.5 Flash med hybrid tenkning, aktivert som standard. Den dokumenterte hybride arbeidsflyten kan deaktivere tenkning for et direkte svar. Hold den endelige leveransen atskilt fra resonneringen når det valgte grensesnittet tilbyr begge deler. Et kortfattet svar kan passe til enkel uthenting eller omskriving, mens et spørsmål som knytter sammen flere betingelser, har nytte av en forklaring som fortsatt kan spores til kilden.\n\nBruk Flash-utgavens dokumenterte kontroller fremfor å importere samplingsforvalg, alternativer for historisk resonnering eller promptmarkører fra en annen Qwen-modellversjon. Det åpne Qwen3.5-35B-A3B-kortet har sitt eget oppsett for historikk og generering; innstillingene er ikke automatisk en nøyaktig spesifikasjon for et vertsbasert Flash-grensesnitt.\n\nVerktøy og programarbeidsflyter\n\nProdusenten beskriver tilleggsverktøy i det administrerte Flash-tilbudet. En tilkoblet arbeidsflyt kan tilby innhenting, undersøkelse eller tillatt utførelse og returnere observasjonene til modellen. Definer tilgjengelige verktøy, tillatte handlinger og den observerbare fullføringsbetingelsen. Be sluttrapporten skille foreslått arbeid fra resultater som et faktisk verktøy har returnert.\n\nEn modells verktøyorienterte evne fastslår ikke innebygd tilgang til oppdaterte kilder, filer eller et kodemiljø gjennom alle grensesnitt. En forespørsel om en tabell eller JSON-formet tekst oppretter heller ikke i seg selv et håndhevet utdataskjema. Gjør leveransen lett å undersøke: kodefiler, en dokumentasjonstabell eller en kort konklusjon knyttet til det vedlagte materialet.\n\nKontekst og utgavespesifikke grenser\n\nQwen beskriver en standardkontekst på én million tokener for sin administrerte Flash-versjon. Den tilsvarende åpne modellversjonen har en annen opprinnelig kontekst og en uttrykkelig utvidelsesprosedyre, så disse numeriske beskrivelsene bør forbli avgrenset til hvert sitt tilbud. Tekst, representerte medier, samtalehistorikk, resonnering og svaret må passe innenfor det gjeldende konfigurerte sekvensbudsjettet.\n\nVelg relevant tekst, bilder eller videosegmenter, bevar dokument- og kodeidentifikatorer, og sett av plass til resultatet i arbeidssekvensen.\n\nPraktisk forberedelse og vurdering\n\nFor en iterativ kodeoppgave legger du ved faktiske feil eller vurderingstilbakemeldinger sammen med neste spørsmål, slik at modellen kan oppdatere endringsforslaget. For dokumentanalyse ber du om underbyggende avsnitt og identifiserer manglende dokumentasjon uttrykkelig. Kontroller uthentet tekst, beregninger og generert kode mot kilden. Bruk denne faste utgivelsen til tekst-, bilde- eller videoanalyse som returnerer en konkret tekstleveranse.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Teknisk eksempel på engelsk
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-02-23Qwen3.5 Flash-utgivelsen fra 23. februar er en syns- og språkmodell for tekst, bilder og video, med tekst som utdata. Den kombinerer hybrid oppmerksomhet og sparsomme eksperter med Flash-familiens arbeidsflyt for tenkning og direkte svar, til programmering, visuell analyse og verktøyassisterte oppgaver.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Flash-utgivelsen fra 23. februar
Qwen3.5 Flash er en modellfamilie med innebygd syns- og språkforståelse. Utviklerens utgivelse navngir øyeblikksbildet fra 23. februar 2026 og beskriver en hybridarkitektur som kombinerer lineær oppmerksomhet med sparsom mixture-of-experts-beregning. Inndataene er tekst, bilder og video, og resultatet er tekst. Utgivelsen fokuserer på balansert inferens og oppgaveevne på tvers av tekst og multimodalt arbeid; den fastslår ikke en fast forsinkelse for et bestemt program.
Qwens åpne modellkort beskriver administrert Qwen3.5-Flash som tilsvarende Qwen3.5-35B-A3B, med tilleggsfunksjoner som en standardkontekst på én million tokener og innebygde verktøy. Dette er et produsentbeskrevet forhold mellom tilbud, ikke en grunn til å slå sammen deres nøyaktige navn, konfigurasjon eller grensesnittfunksjoner. Øyeblikksbildet fra 23. februar forblir atskilt fra et løpende Flash-navn og fra senere Qwen-generasjoner.
Tekstoppgaver, visuelle oppgaver og kodeoppgaver
Qwen3.5-familien er trent med tidlig sammensmelting av tekst og syn og støtter resonnering, programmering, agenter og visuell forståelse. For en kodeoppgave basert på et skjermbilde legger du ved den visuelle referansen, relevant kode og påkrevd atferd, og ber deretter om en redigerbar leveranse med en forklaring av de berørte betingelsene. For et dokument eller diagram bevarer du etiketter og enheter og ber om de konkrete feltene eller konklusjonene som trengs.
Et nyttig visuelt svar kan skille synlige fakta fra utledede sammenhenger og identifisere kildeområdet eller avsnittet som underbygger hver konklusjon. For video bevarer du rekkefølge og tidsinformasjon og angir hendelsen du er interessert i. For dokument- og videoanalyse sammenligner du de returnerte feltene og påstandene med de opprinnelige etikettene, avsnittene og tidsstemplene. Modellen produserer tekstanalyse eller kode; visuelle inndata innebærer ikke genererte bilder eller video.
Tenkning og direkte svar
Utviklerens modusveiledning identifiserer Qwen3.5 Flash med hybrid tenkning, aktivert som standard. Den dokumenterte hybride arbeidsflyten kan deaktivere tenkning for et direkte svar. Hold den endelige leveransen atskilt fra resonneringen når det valgte grensesnittet tilbyr begge deler. Et kortfattet svar kan passe til enkel uthenting eller omskriving, mens et spørsmål som knytter sammen flere betingelser, har nytte av en forklaring som fortsatt kan spores til kilden.
Bruk Flash-utgavens dokumenterte kontroller fremfor å importere samplingsforvalg, alternativer for historisk resonnering eller promptmarkører fra en annen Qwen-modellversjon. Det åpne Qwen3.5-35B-A3B-kortet har sitt eget oppsett for historikk og generering; innstillingene er ikke automatisk en nøyaktig spesifikasjon for et vertsbasert Flash-grensesnitt.
Verktøy og programarbeidsflyter
Produsenten beskriver tilleggsverktøy i det administrerte Flash-tilbudet. En tilkoblet arbeidsflyt kan tilby innhenting, undersøkelse eller tillatt utførelse og returnere observasjonene til modellen. Definer tilgjengelige verktøy, tillatte handlinger og den observerbare fullføringsbetingelsen. Be sluttrapporten skille foreslått arbeid fra resultater som et faktisk verktøy har returnert.
En modells verktøyorienterte evne fastslår ikke innebygd tilgang til oppdaterte kilder, filer eller et kodemiljø gjennom alle grensesnitt. En forespørsel om en tabell eller JSON-formet tekst oppretter heller ikke i seg selv et håndhevet utdataskjema. Gjør leveransen lett å undersøke: kodefiler, en dokumentasjonstabell eller en kort konklusjon knyttet til det vedlagte materialet.
Kontekst og utgavespesifikke grenser
Qwen beskriver en standardkontekst på én million tokener for sin administrerte Flash-versjon. Den tilsvarende åpne modellversjonen har en annen opprinnelig kontekst og en uttrykkelig utvidelsesprosedyre, så disse numeriske beskrivelsene bør forbli avgrenset til hvert sitt tilbud. Tekst, representerte medier, samtalehistorikk, resonnering og svaret må passe innenfor det gjeldende konfigurerte sekvensbudsjettet.
Velg relevant tekst, bilder eller videosegmenter, bevar dokument- og kodeidentifikatorer, og sett av plass til resultatet i arbeidssekvensen.
Praktisk forberedelse og vurdering
For en iterativ kodeoppgave legger du ved faktiske feil eller vurderingstilbakemeldinger sammen med neste spørsmål, slik at modellen kan oppdatere endringsforslaget. For dokumentanalyse ber du om underbyggende avsnitt og identifiserer manglende dokumentasjon uttrykkelig. Kontroller uthentet tekst, beregninger og generert kode mot kilden. Bruk denne faste utgivelsen til tekst-, bilde- eller videoanalyse som returnerer en konkret tekstleveranse.
POST /v1/chat/completionstexttext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametermessages | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
Parameterfile_material | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
Parameteroptional_controls | Avtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Send eksakt modell-ID sammen med messages.
Kontekstlengde er ikke en outputgrense.
En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00013 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00052 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00013 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00052 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${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 eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
qwen/qwen3.5-flash-02-23Qwen3.5 Flash-utgivelsen fra 23. februar er en syns- og språkmodell for tekst, bilder og video, med tekst som utdata. Den kombinerer hybrid oppmerksomhet og sparsomme eksperter med Flash-familiens arbeidsflyt for tenkning og direkte svar, til programmering, visuell analyse og verktøyassisterte oppgaver.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Flash-utgivelsen fra 23. februar
Qwen3.5 Flash er en modellfamilie med innebygd syns- og språkforståelse. Utviklerens utgivelse navngir øyeblikksbildet fra 23. februar 2026 og beskriver en hybridarkitektur som kombinerer lineær oppmerksomhet med sparsom mixture-of-experts-beregning. Inndataene er tekst, bilder og video, og resultatet er tekst. Utgivelsen fokuserer på balansert inferens og oppgaveevne på tvers av tekst og multimodalt arbeid; den fastslår ikke en fast forsinkelse for et bestemt program.
Qwens åpne modellkort beskriver administrert Qwen3.5-Flash som tilsvarende Qwen3.5-35B-A3B, med tilleggsfunksjoner som en standardkontekst på én million tokener og innebygde verktøy. Dette er et produsentbeskrevet forhold mellom tilbud, ikke en grunn til å slå sammen deres nøyaktige navn, konfigurasjon eller grensesnittfunksjoner. Øyeblikksbildet fra 23. februar forblir atskilt fra et løpende Flash-navn og fra senere Qwen-generasjoner.
Tekstoppgaver, visuelle oppgaver og kodeoppgaver
Qwen3.5-familien er trent med tidlig sammensmelting av tekst og syn og støtter resonnering, programmering, agenter og visuell forståelse. For en kodeoppgave basert på et skjermbilde legger du ved den visuelle referansen, relevant kode og påkrevd atferd, og ber deretter om en redigerbar leveranse med en forklaring av de berørte betingelsene. For et dokument eller diagram bevarer du etiketter og enheter og ber om de konkrete feltene eller konklusjonene som trengs.
Et nyttig visuelt svar kan skille synlige fakta fra utledede sammenhenger og identifisere kildeområdet eller avsnittet som underbygger hver konklusjon. For video bevarer du rekkefølge og tidsinformasjon og angir hendelsen du er interessert i. For dokument- og videoanalyse sammenligner du de returnerte feltene og påstandene med de opprinnelige etikettene, avsnittene og tidsstemplene. Modellen produserer tekstanalyse eller kode; visuelle inndata innebærer ikke genererte bilder eller video.
Tenkning og direkte svar
Utviklerens modusveiledning identifiserer Qwen3.5 Flash med hybrid tenkning, aktivert som standard. Den dokumenterte hybride arbeidsflyten kan deaktivere tenkning for et direkte svar. Hold den endelige leveransen atskilt fra resonneringen når det valgte grensesnittet tilbyr begge deler. Et kortfattet svar kan passe til enkel uthenting eller omskriving, mens et spørsmål som knytter sammen flere betingelser, har nytte av en forklaring som fortsatt kan spores til kilden.
Bruk Flash-utgavens dokumenterte kontroller fremfor å importere samplingsforvalg, alternativer for historisk resonnering eller promptmarkører fra en annen Qwen-modellversjon. Det åpne Qwen3.5-35B-A3B-kortet har sitt eget oppsett for historikk og generering; innstillingene er ikke automatisk en nøyaktig spesifikasjon for et vertsbasert Flash-grensesnitt.
Verktøy og programarbeidsflyter
Produsenten beskriver tilleggsverktøy i det administrerte Flash-tilbudet. En tilkoblet arbeidsflyt kan tilby innhenting, undersøkelse eller tillatt utførelse og returnere observasjonene til modellen. Definer tilgjengelige verktøy, tillatte handlinger og den observerbare fullføringsbetingelsen. Be sluttrapporten skille foreslått arbeid fra resultater som et faktisk verktøy har returnert.
En modells verktøyorienterte evne fastslår ikke innebygd tilgang til oppdaterte kilder, filer eller et kodemiljø gjennom alle grensesnitt. En forespørsel om en tabell eller JSON-formet tekst oppretter heller ikke i seg selv et håndhevet utdataskjema. Gjør leveransen lett å undersøke: kodefiler, en dokumentasjonstabell eller en kort konklusjon knyttet til det vedlagte materialet.
Kontekst og utgavespesifikke grenser
Qwen beskriver en standardkontekst på én million tokener for sin administrerte Flash-versjon. Den tilsvarende åpne modellversjonen har en annen opprinnelig kontekst og en uttrykkelig utvidelsesprosedyre, så disse numeriske beskrivelsene bør forbli avgrenset til hvert sitt tilbud. Tekst, representerte medier, samtalehistorikk, resonnering og svaret må passe innenfor det gjeldende konfigurerte sekvensbudsjettet.
Velg relevant tekst, bilder eller videosegmenter, bevar dokument- og kodeidentifikatorer, og sett av plass til resultatet i arbeidssekvensen.
Praktisk forberedelse og vurdering
For en iterativ kodeoppgave legger du ved faktiske feil eller vurderingstilbakemeldinger sammen med neste spørsmål, slik at modellen kan oppdatere endringsforslaget. For dokumentanalyse ber du om underbyggende avsnitt og identifiserer manglende dokumentasjon uttrykkelig. Kontroller uthentet tekst, beregninger og generert kode mot kilden. Bruk denne faste utgivelsen til tekst-, bilde- eller videoanalyse som returnerer en konkret tekstleveranse.
POST /v1/messagestextjson, sse| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content-streng
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametertext_file_material | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00013 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00052 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00013 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00052 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Teknisk eksempel på engelsk
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.