Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3.5 Plus nang lokal?

Hindi — ang weights ay hindi pampubliko at walang Hugging Face repository, kaya API access lamang.

Magkano ang halaga ng Qwen3.5 Plus at gaano kahaba ang context nito?

Sisingilin ng Qwen ng $0.26 kada milyon na input tokens at $1.56 kada milyon na output tokens, na may isang milyong token na context window.

Paano naiiba ang Qwen3.5 Plus mula sa Qwen3?

Ipinaposisyon ng Qwen ang 3.5 series bilang isang makabuluhang hakbang pasulong sa parehong purong teksto at multimodal na kakayahan, at ang arkitektura ay lumipat sa hybrid linear-attention plus sparse MoE design para sa mas mahusay na inference efficiency.

Qwen3.5 Plus 2026 02 15

5493°

#llm #qwen #paningin #video #pangangatwiran #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Qwen | 1,000,000 token context | $0.26/M input, $1.56/M output. Ang Qwen3.5 native vision-language series Plus models ay binuo sa hybrid architecture na nag-iintegrate ng linear attention mechanisms sa sparse mixture-of-experts models, na nakakamit ng mas mataas na inference efficiency. Sa iba't ibang task evaluations, ang 3.5 series ay palaging nagpapakita ng performance na kapantay ng mga state-of-the-art na nangungunang modelo. Kumpara sa 3 series, ang mga modelong ito ay nagpapakita ng malaking pag-unlad sa parehong pure-text at multimodal na kakayahan.

Mga gabay para sa model na ito

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Qwen3.5 Plus ay isang closed-weights na vision-language model mula sa Qwen, na binuo sa hybrid na arkitektura na pinagsasama ang linear attention at sparse mixture-of-experts para sa mas mabilis na inference sa malakihang gamit. Kaya nitong hawakan ang teksto, mga imahe, at video, at inilalagay ito ng Qwen bilang isang hakbang pataas mula sa Qwen3 series sa parehong aspeto. Sa halagang mas mababa sa $0.30 kada milyon na input tokens na may isang milyong token na context window, ito ay nasa isang kawili-wiling price bracket para sa multimodal na trabaho.

Kilalang-kilala sa

Isang milyong token na context window para sa mahahabang dokumento o pinalawig na mga pag-uusap.
Native na suporta para sa vision-language na sumasaklaw sa mga imahe at video input.
Hybrid na linear-attention kasama ang sparse MoE na arkitektura na nakatuon sa kahusayan ng inference.
Mga multimodal at purong teksto na pagbuti kumpara sa naunang Qwen3 series.
Kumpetitibong performance laban sa mga nangungunang modelo sa iba't ibang pagsusuri ng gawain.

Mag-ingat sa

Closed weights lamang — walang lokal na deployment, walang Hugging Face repository.
Ang output tokens ay anim na beses na mas mahal kaysa input; mabilis na tumataas ang gastos sa mahahabang generative na gawain.
Hindi inilathala ng gumawa ang bilang ng mga parameter o detalyadong benchmark na numero.

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Suriin ang isang mahabang dokumento

Narito ang isang mahabang kontrata. Tukuyin ang bawat clause na lumilikha ng pinansyal na obligasyon para sa mamimili, i-quote ang eksaktong teksto ng bawat isa, at markahan ang anumang kakaiba o posibleng mapanganib. Maging tiyak sa mga pahina o seksyon kung ito ay lumilitaw sa teksto.

Ilarawan at suriin ang isang imahe

Tingnan ang larawan na aking ipinadala. Ilarawan nang detalyado ang nangyayari, pagkatapos ay sabihin sa akin kung ano ang teknikal na mali o hindi tugma sa eksena — mga hindi tugmang ilaw, mga error sa perspektibo, hindi makatotohanang pisika, o anumang sumisira sa realism.

Mag-isip ng mabuti sa isang komplikadong plano

Kailangan kong ilipat ang isang tatlong-person na koponan mula London papuntang Tokyo para sa isang dalawang-linggong proyekto na magsisimula sa loob ng anim na araw. Limitado ang mga flight, isang miyembro ng koponan ang nangangailangan ng visa, at mahigpit ang budget. Gabayan mo ako sa mga dependencies, kung ano ang unang dapat i-book, at saan maaaring pumalya ang plano.

Ihambing sa

Qwen3.8 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,000,000 token na konteksto · $0.15/M input, $0.47/M output
Qwen3.8 27B
Modelong bukas ang timbang
1,000,000 token na konteksto · $0.24/M input, $2.20/M output
Qwen3.6 35B A3B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.15/M input, $1.00/M output
Qwen3.5-9B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.10/M input, $0.15/M output

Higit pang mga text model mula sa qwen

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3.5 Plus nang lokal?: Hindi — ang weights ay hindi pampubliko at walang Hugging Face repository, kaya API access lamang.
Magkano ang halaga ng Qwen3.5 Plus at gaano kahaba ang context nito?: Sisingilin ng Qwen ng $0.26 kada milyon na input tokens at $1.56 kada milyon na output tokens, na may isang milyong token na context window.
Paano naiiba ang Qwen3.5 Plus mula sa Qwen3?: Ipinaposisyon ng Qwen ang 3.5 series bilang isang makabuluhang hakbang pasulong sa parehong purong teksto at multimodal na kakayahan, at ang arkitektura ay lumipat sa hybrid linear-attention plus sparse MoE design para sa mas mahusay na inference efficiency.

Hatol ng Kapitan
Isang may kakayahang multimodal na modelo na may tunay na malaking context window sa makatwirang presyo ng input — sulit tingnan kung kailangan mo ng vision at video nang hindi nagbabayad ng mataas para sa output ng frontier-model.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Qwen3.5 Plus 2026 02 15 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm qwen paningin video pangangatwiran mahabang konteksto maramihang wika

Mag-browse ayon sa pamilya ng model