De Flash-release van 23 februari
Qwen3.5 Flash is een native vision-language-modelfamilie. De release van de ontwikkelaar vermeldt de snapshot van 23 februari 2026 en beschrijft een hybride architectuur die lineaire attention met sparse mixture-of-experts-berekeningen combineert. De invoer is tekst, afbeeldingen en video, en het resultaat is tekst. De release focust op een evenwicht tussen inferentie en taakmogelijkheden voor tekstueel en multimodaal werk; ze legt geen vaste latentie voor een bepaalde toepassing vast.
De open modelkaart van Qwen beschrijft het beheerde Qwen3.5-Flash als een tegenhanger van Qwen3.5-35B-A3B, met extra functies zoals een standaardcontext van één miljoen tokens en ingebouwde tools. Dit is een door de fabrikant beschreven relatie tussen varianten, geen reden om hun exacte namen, configuratie of interfacefuncties samen te voegen. De snapshot van 23 februari blijft gescheiden van een veranderende Flash-naam en van latere Qwen-generaties.
Tekstuele, visuele en programmeertaken
De Qwen3.5-familie is getraind met vroege tekst-beeldfusie en ondersteunt redeneren, programmeren, agents en visueel begrip. Geef voor een programmeertaak op basis van een screenshot de visuele referentie, de relevante code en het vereiste gedrag. Vraag vervolgens om een bewerkbaar artefact met een uitleg van de betrokken voorwaarden. Behoud bij een document of grafiek de labels en eenheden en vraag om de specifieke velden of conclusies die nodig zijn.
Een nuttig visueel antwoord kan zichtbare feiten van afgeleide relaties onderscheiden en het brongebied of de passage aanduiden die elke conclusie ondersteunt. Behoud bij video de volgorde en timing en vermeld de gebeurtenis die van belang is. Vergelijk bij document- en videoanalyse de teruggegeven velden en beweringen met de oorspronkelijke labels, passages en timestamps. Het model produceert tekstuele analyse of code; visuele invoer impliceert geen gegenereerde afbeeldingen of video.
Denken en rechtstreekse antwoorden
De modusgids van de ontwikkelaar duidt Qwen3.5 Flash aan als hybride denkend, met denken standaard ingeschakeld. De gedocumenteerde hybride workflow kan denken uitschakelen voor een rechtstreeks antwoord. Houd het definitieve artefact gescheiden van de redenering wanneer de gekozen interface beide aanbiedt. Een beknopt antwoord kan geschikt zijn voor eenvoudige extractie of herschrijven, terwijl een vraag die meerdere voorwaarden verbindt baat heeft bij een uitleg die naar de bron traceerbaar blijft.
Gebruik de gedocumenteerde instellingen van de Flash-editie, in plaats van samplingpresets, opties voor eerdere redeneringen of promptmarkeringen van een ander Qwen-checkpoint over te nemen. De open modelkaart van Qwen3.5-35B-A3B heeft een eigen recept voor geschiedenis en generatie; die instellingen zijn niet automatisch de exacte interfacevoorwaarden van een gehost Flash-model.
Tools en toepassingsworkflows
De fabrikant beschrijft extra tools in het beheerde Flash-aanbod. Een aangesloten workflow kan informatie ophalen, materiaal inspecteren of toegestane uitvoering verzorgen en de waarnemingen aan het model teruggeven. Definieer de beschikbare tools, toegestane acties en waarneembare voltooiingsvoorwaarde. Vraag het eindverslag om voorgesteld werk te onderscheiden van resultaten die een echte tool heeft teruggegeven.
De toolgerichte mogelijkheden van een model betekenen niet dat elke interface ingebouwde toegang tot actuele bronnen, bestanden of een codeomgeving heeft. Een verzoek om een tabel of tekst in JSON-vorm creëert op zichzelf evenmin een afgedwongen uitvoerschema. Maak het artefact gemakkelijk te inspecteren: codebestanden, een bewijstabel of een korte conclusie die aan het aangeleverde materiaal is gekoppeld.
Context en editiespecifieke beperkingen
Qwen beschrijft voor zijn beheerde Flash-versie een standaardcontext van één miljoen tokens. Het bijbehorende open checkpoint heeft een andere native context en een expliciete uitbreidingsprocedure. Die cijfermatige beschrijvingen moeten daarom bij hun eigen varianten blijven. Tekst, mediarepresentaties, gespreksgeschiedenis, redeneringen en het antwoord moeten binnen het toepasselijke ingestelde sequentiebudget passen.
Selecteer de relevante tekst, afbeeldingen of videosegmenten, behoud document- en code-identificaties en reserveer ruimte in de werksequentie voor het resultaat.
Praktische voorbereiding en review
Geef bij een iteratieve programmeertaak daadwerkelijke fout- of reviewfeedback mee met de volgende vraag, zodat het model zijn voorgestelde wijziging kan bijwerken. Vraag bij documentanalyse om ondersteunende passages en vermeld ontbrekend bewijs expliciet. Controleer geëxtraheerde tekst, berekeningen en gegenereerde code aan de hand van de bron. Gebruik deze vaste release voor tekst-, afbeeldings- of videoanalyse die een concreet tekstueel resultaat oplevert.
", "aboutText": "De Flash-release van 23 februari\n\nQwen3.5 Flash is een native vision-language-modelfamilie. De release van de ontwikkelaar vermeldt de snapshot van 23 februari 2026 en beschrijft een hybride architectuur die lineaire attention met sparse mixture-of-experts-berekeningen combineert. De invoer is tekst, afbeeldingen en video, en het resultaat is tekst. De release focust op een evenwicht tussen inferentie en taakmogelijkheden voor tekstueel en multimodaal werk; ze legt geen vaste latentie voor een bepaalde toepassing vast.\n\nDe open modelkaart van Qwen beschrijft het beheerde Qwen3.5-Flash als een tegenhanger van Qwen3.5-35B-A3B, met extra functies zoals een standaardcontext van één miljoen tokens en ingebouwde tools. Dit is een door de fabrikant beschreven relatie tussen varianten, geen reden om hun exacte namen, configuratie of interfacefuncties samen te voegen. De snapshot van 23 februari blijft gescheiden van een veranderende Flash-naam en van latere Qwen-generaties.\n\nTekstuele, visuele en programmeertaken\n\nDe Qwen3.5-familie is getraind met vroege tekst-beeldfusie en ondersteunt redeneren, programmeren, agents en visueel begrip. Geef voor een programmeertaak op basis van een screenshot de visuele referentie, de relevante code en het vereiste gedrag. Vraag vervolgens om een bewerkbaar artefact met een uitleg van de betrokken voorwaarden. Behoud bij een document of grafiek de labels en eenheden en vraag om de specifieke velden of conclusies die nodig zijn.\n\nEen nuttig visueel antwoord kan zichtbare feiten van afgeleide relaties onderscheiden en het brongebied of de passage aanduiden die elke conclusie ondersteunt. Behoud bij video de volgorde en timing en vermeld de gebeurtenis die van belang is. Vergelijk bij document- en videoanalyse de teruggegeven velden en beweringen met de oorspronkelijke labels, passages en timestamps. Het model produceert tekstuele analyse of code; visuele invoer impliceert geen gegenereerde afbeeldingen of video.\n\nDenken en rechtstreekse antwoorden\n\nDe modusgids van de ontwikkelaar duidt Qwen3.5 Flash aan als hybride denkend, met denken standaard ingeschakeld. De gedocumenteerde hybride workflow kan denken uitschakelen voor een rechtstreeks antwoord. Houd het definitieve artefact gescheiden van de redenering wanneer de gekozen interface beide aanbiedt. Een beknopt antwoord kan geschikt zijn voor eenvoudige extractie of herschrijven, terwijl een vraag die meerdere voorwaarden verbindt baat heeft bij een uitleg die naar de bron traceerbaar blijft.\n\nGebruik de gedocumenteerde instellingen van de Flash-editie, in plaats van samplingpresets, opties voor eerdere redeneringen of promptmarkeringen van een ander Qwen-checkpoint over te nemen. De open modelkaart van Qwen3.5-35B-A3B heeft een eigen recept voor geschiedenis en generatie; die instellingen zijn niet automatisch de exacte interfacevoorwaarden van een gehost Flash-model.\n\nTools en toepassingsworkflows\n\nDe fabrikant beschrijft extra tools in het beheerde Flash-aanbod. Een aangesloten workflow kan informatie ophalen, materiaal inspecteren of toegestane uitvoering verzorgen en de waarnemingen aan het model teruggeven. Definieer de beschikbare tools, toegestane acties en waarneembare voltooiingsvoorwaarde. Vraag het eindverslag om voorgesteld werk te onderscheiden van resultaten die een echte tool heeft teruggegeven.\n\nDe toolgerichte mogelijkheden van een model betekenen niet dat elke interface ingebouwde toegang tot actuele bronnen, bestanden of een codeomgeving heeft. Een verzoek om een tabel of tekst in JSON-vorm creëert op zichzelf evenmin een afgedwongen uitvoerschema. Maak het artefact gemakkelijk te inspecteren: codebestanden, een bewijstabel of een korte conclusie die aan het aangeleverde materiaal is gekoppeld.\n\nContext en editiespecifieke beperkingen\n\nQwen beschrijft voor zijn beheerde Flash-versie een standaardcontext van één miljoen tokens. Het bijbehorende open checkpoint heeft een andere native context en een expliciete uitbreidingsprocedure. Die cijfermatige beschrijvingen moeten daarom bij hun eigen varianten blijven. Tekst, mediarepresentaties, gespreksgeschiedenis, redeneringen en het antwoord moeten binnen het toepasselijke ingestelde sequentiebudget passen.\n\nSelecteer de relevante tekst, afbeeldingen of videosegmenten, behoud document- en code-identificaties en reserveer ruimte in de werksequentie voor het resultaat.\n\nPraktische voorbereiding en review\n\nGeef bij een iteratieve programmeertaak daadwerkelijke fout- of reviewfeedback mee met de volgende vraag, zodat het model zijn voorgestelde wijziging kan bijwerken. Vraag bij documentanalyse om ondersteunende passages en vermeld ontbrekend bewijs expliciet. Controleer geëxtraheerde tekst, berekeningen en gegenereerde code aan de hand van de bron. Gebruik deze vaste release voor tekst-, afbeeldings- of videoanalyse die een concreet tekstueel resultaat oplevert.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
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-02-23De release van 23 februari van Qwen3.5 Flash is een vision-language-model voor tekst, afbeeldingen en video, met tekst als uitvoer. Het combineert hybride attention en sparse experts met de workflow voor denken en rechtstreekse antwoorden van de Flash-familie, voor programmeren, visuele analyse en taken met toolondersteuning.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
De Flash-release van 23 februari
Qwen3.5 Flash is een native vision-language-modelfamilie. De release van de ontwikkelaar vermeldt de snapshot van 23 februari 2026 en beschrijft een hybride architectuur die lineaire attention met sparse mixture-of-experts-berekeningen combineert. De invoer is tekst, afbeeldingen en video, en het resultaat is tekst. De release focust op een evenwicht tussen inferentie en taakmogelijkheden voor tekstueel en multimodaal werk; ze legt geen vaste latentie voor een bepaalde toepassing vast.
De open modelkaart van Qwen beschrijft het beheerde Qwen3.5-Flash als een tegenhanger van Qwen3.5-35B-A3B, met extra functies zoals een standaardcontext van één miljoen tokens en ingebouwde tools. Dit is een door de fabrikant beschreven relatie tussen varianten, geen reden om hun exacte namen, configuratie of interfacefuncties samen te voegen. De snapshot van 23 februari blijft gescheiden van een veranderende Flash-naam en van latere Qwen-generaties.
Tekstuele, visuele en programmeertaken
De Qwen3.5-familie is getraind met vroege tekst-beeldfusie en ondersteunt redeneren, programmeren, agents en visueel begrip. Geef voor een programmeertaak op basis van een screenshot de visuele referentie, de relevante code en het vereiste gedrag. Vraag vervolgens om een bewerkbaar artefact met een uitleg van de betrokken voorwaarden. Behoud bij een document of grafiek de labels en eenheden en vraag om de specifieke velden of conclusies die nodig zijn.
Een nuttig visueel antwoord kan zichtbare feiten van afgeleide relaties onderscheiden en het brongebied of de passage aanduiden die elke conclusie ondersteunt. Behoud bij video de volgorde en timing en vermeld de gebeurtenis die van belang is. Vergelijk bij document- en videoanalyse de teruggegeven velden en beweringen met de oorspronkelijke labels, passages en timestamps. Het model produceert tekstuele analyse of code; visuele invoer impliceert geen gegenereerde afbeeldingen of video.
Denken en rechtstreekse antwoorden
De modusgids van de ontwikkelaar duidt Qwen3.5 Flash aan als hybride denkend, met denken standaard ingeschakeld. De gedocumenteerde hybride workflow kan denken uitschakelen voor een rechtstreeks antwoord. Houd het definitieve artefact gescheiden van de redenering wanneer de gekozen interface beide aanbiedt. Een beknopt antwoord kan geschikt zijn voor eenvoudige extractie of herschrijven, terwijl een vraag die meerdere voorwaarden verbindt baat heeft bij een uitleg die naar de bron traceerbaar blijft.
Gebruik de gedocumenteerde instellingen van de Flash-editie, in plaats van samplingpresets, opties voor eerdere redeneringen of promptmarkeringen van een ander Qwen-checkpoint over te nemen. De open modelkaart van Qwen3.5-35B-A3B heeft een eigen recept voor geschiedenis en generatie; die instellingen zijn niet automatisch de exacte interfacevoorwaarden van een gehost Flash-model.
Tools en toepassingsworkflows
De fabrikant beschrijft extra tools in het beheerde Flash-aanbod. Een aangesloten workflow kan informatie ophalen, materiaal inspecteren of toegestane uitvoering verzorgen en de waarnemingen aan het model teruggeven. Definieer de beschikbare tools, toegestane acties en waarneembare voltooiingsvoorwaarde. Vraag het eindverslag om voorgesteld werk te onderscheiden van resultaten die een echte tool heeft teruggegeven.
De toolgerichte mogelijkheden van een model betekenen niet dat elke interface ingebouwde toegang tot actuele bronnen, bestanden of een codeomgeving heeft. Een verzoek om een tabel of tekst in JSON-vorm creëert op zichzelf evenmin een afgedwongen uitvoerschema. Maak het artefact gemakkelijk te inspecteren: codebestanden, een bewijstabel of een korte conclusie die aan het aangeleverde materiaal is gekoppeld.
Context en editiespecifieke beperkingen
Qwen beschrijft voor zijn beheerde Flash-versie een standaardcontext van één miljoen tokens. Het bijbehorende open checkpoint heeft een andere native context en een expliciete uitbreidingsprocedure. Die cijfermatige beschrijvingen moeten daarom bij hun eigen varianten blijven. Tekst, mediarepresentaties, gespreksgeschiedenis, redeneringen en het antwoord moeten binnen het toepasselijke ingestelde sequentiebudget passen.
Selecteer de relevante tekst, afbeeldingen of videosegmenten, behoud document- en code-identificaties en reserveer ruimte in de werksequentie voor het resultaat.
Praktische voorbereiding en review
Geef bij een iteratieve programmeertaak daadwerkelijke fout- of reviewfeedback mee met de volgende vraag, zodat het model zijn voorgestelde wijziging kan bijwerken. Vraag bij documentanalyse om ondersteunende passages en vermeld ontbrekend bewijs expliciet. Controleer geëxtraheerde tekst, berekeningen en gegenereerde code aan de hand van de bron. Gebruik deze vaste release voor tekst-, afbeeldings- of videoanalyse die een concreet tekstueel resultaat oplevert.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00013 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00052 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00013 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00052 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
qwen/qwen3.5-flash-02-23De release van 23 februari van Qwen3.5 Flash is een vision-language-model voor tekst, afbeeldingen en video, met tekst als uitvoer. Het combineert hybride attention en sparse experts met de workflow voor denken en rechtstreekse antwoorden van de Flash-familie, voor programmeren, visuele analyse en taken met toolondersteuning.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
De Flash-release van 23 februari
Qwen3.5 Flash is een native vision-language-modelfamilie. De release van de ontwikkelaar vermeldt de snapshot van 23 februari 2026 en beschrijft een hybride architectuur die lineaire attention met sparse mixture-of-experts-berekeningen combineert. De invoer is tekst, afbeeldingen en video, en het resultaat is tekst. De release focust op een evenwicht tussen inferentie en taakmogelijkheden voor tekstueel en multimodaal werk; ze legt geen vaste latentie voor een bepaalde toepassing vast.
De open modelkaart van Qwen beschrijft het beheerde Qwen3.5-Flash als een tegenhanger van Qwen3.5-35B-A3B, met extra functies zoals een standaardcontext van één miljoen tokens en ingebouwde tools. Dit is een door de fabrikant beschreven relatie tussen varianten, geen reden om hun exacte namen, configuratie of interfacefuncties samen te voegen. De snapshot van 23 februari blijft gescheiden van een veranderende Flash-naam en van latere Qwen-generaties.
Tekstuele, visuele en programmeertaken
De Qwen3.5-familie is getraind met vroege tekst-beeldfusie en ondersteunt redeneren, programmeren, agents en visueel begrip. Geef voor een programmeertaak op basis van een screenshot de visuele referentie, de relevante code en het vereiste gedrag. Vraag vervolgens om een bewerkbaar artefact met een uitleg van de betrokken voorwaarden. Behoud bij een document of grafiek de labels en eenheden en vraag om de specifieke velden of conclusies die nodig zijn.
Een nuttig visueel antwoord kan zichtbare feiten van afgeleide relaties onderscheiden en het brongebied of de passage aanduiden die elke conclusie ondersteunt. Behoud bij video de volgorde en timing en vermeld de gebeurtenis die van belang is. Vergelijk bij document- en videoanalyse de teruggegeven velden en beweringen met de oorspronkelijke labels, passages en timestamps. Het model produceert tekstuele analyse of code; visuele invoer impliceert geen gegenereerde afbeeldingen of video.
Denken en rechtstreekse antwoorden
De modusgids van de ontwikkelaar duidt Qwen3.5 Flash aan als hybride denkend, met denken standaard ingeschakeld. De gedocumenteerde hybride workflow kan denken uitschakelen voor een rechtstreeks antwoord. Houd het definitieve artefact gescheiden van de redenering wanneer de gekozen interface beide aanbiedt. Een beknopt antwoord kan geschikt zijn voor eenvoudige extractie of herschrijven, terwijl een vraag die meerdere voorwaarden verbindt baat heeft bij een uitleg die naar de bron traceerbaar blijft.
Gebruik de gedocumenteerde instellingen van de Flash-editie, in plaats van samplingpresets, opties voor eerdere redeneringen of promptmarkeringen van een ander Qwen-checkpoint over te nemen. De open modelkaart van Qwen3.5-35B-A3B heeft een eigen recept voor geschiedenis en generatie; die instellingen zijn niet automatisch de exacte interfacevoorwaarden van een gehost Flash-model.
Tools en toepassingsworkflows
De fabrikant beschrijft extra tools in het beheerde Flash-aanbod. Een aangesloten workflow kan informatie ophalen, materiaal inspecteren of toegestane uitvoering verzorgen en de waarnemingen aan het model teruggeven. Definieer de beschikbare tools, toegestane acties en waarneembare voltooiingsvoorwaarde. Vraag het eindverslag om voorgesteld werk te onderscheiden van resultaten die een echte tool heeft teruggegeven.
De toolgerichte mogelijkheden van een model betekenen niet dat elke interface ingebouwde toegang tot actuele bronnen, bestanden of een codeomgeving heeft. Een verzoek om een tabel of tekst in JSON-vorm creëert op zichzelf evenmin een afgedwongen uitvoerschema. Maak het artefact gemakkelijk te inspecteren: codebestanden, een bewijstabel of een korte conclusie die aan het aangeleverde materiaal is gekoppeld.
Context en editiespecifieke beperkingen
Qwen beschrijft voor zijn beheerde Flash-versie een standaardcontext van één miljoen tokens. Het bijbehorende open checkpoint heeft een andere native context en een expliciete uitbreidingsprocedure. Die cijfermatige beschrijvingen moeten daarom bij hun eigen varianten blijven. Tekst, mediarepresentaties, gespreksgeschiedenis, redeneringen en het antwoord moeten binnen het toepasselijke ingestelde sequentiebudget passen.
Selecteer de relevante tekst, afbeeldingen of videosegmenten, behoud document- en code-identificaties en reserveer ruimte in de werksequentie voor het resultaat.
Praktische voorbereiding en review
Geef bij een iteratieve programmeertaak daadwerkelijke fout- of reviewfeedback mee met de volgende vraag, zodat het model zijn voorgestelde wijziging kan bijwerken. Vraag bij documentanalyse om ondersteunende passages en vermeld ontbrekend bewijs expliciet. Controleer geëxtraheerde tekst, berekeningen en gegenereerde code aan de hand van de bron. Gebruik deze vaste release voor tekst-, afbeeldings- of videoanalyse die een concreet tekstueel resultaat oplevert.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00013 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00052 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00013 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00052 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
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.