Qwen3.5 397B A17B
4310°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Qwen | 262,144 token context | $0.50/M input, $3.60/M output. The Qwen3.5 series 397B-A17B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. It delivers state-of-the-art performance comparable to leading-edge models across a wide range of tasks, including language understanding, logical reasoning, code generation, agent-based tasks, image understanding, video understanding, and graphical user interface (GUI) interactions. With its robust code-generation and agent capabilities, the model exhibits strong generalization across diverse agent.
Hướng dẫn cho mô hình này
LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Qwen3.5 397B-A17B là mô hình ngôn ngữ-thị giác trọng số mở chủ lực của Alibaba: tổng 397 tỷ tham số, nhưng chỉ 17 tỷ tham số kích hoạt mỗi token nhờ thiết kế mixture-of-experts thưa kết hợp cơ chế attention tuyến tính. Mô hình xử lý văn bản, hình ảnh, video và tương tác GUI trong một mô hình duy nhất, với ngữ cảnh bản địa 262K token và hỗ trợ 201 ngôn ngữ. Phù hợp cho nhà phát triển muốn khả năng đa phương thức hàng đầu mà không phải trả giá API đóng.
Nổi tiếng với
- MoE thưa giữ chỉ 17 tỷ tham số kích hoạt, giảm chi phí suy luận so với kích thước mô hình.
- Hiểu thị giác, video và GUI bản địa từ huấn luyện hợp nhất sớm.
- Khả năng sinh code và thực thi tác vụ agent mạnh trên nhiều môi trường.
- Hỗ trợ 201 ngôn ngữ và phương ngữ, bao gồm sắc thái vùng miền và văn hóa.
- Trọng số mở trên Hugging Face, tương thích với vLLM, SGLang và KTransformers.
Cẩn thận với
- 397 tỷ tham số tổng đòi hỏi phần cứng mạnh để tự lưu trữ; hầu hết người dùng sẽ dùng API.
- Token đầu ra có giá $3.50/M — không rẻ khi dùng quy mô lớn, đặc biệt với vòng lặp agentic dài.
- Phiên bản Qwen3.5-Plus lưu trữ có ngữ cảnh 1 triệu token và công cụ tích hợp; trọng số mở giới hạn ngữ cảnh bản địa 262K.
Lời nhắc để thử
Gỡ lỗi vòng lặp agent thất bại
Tôi có một agent Python gọi công cụ tìm kiếm web, phân tích kết quả, rồi quyết định gọi lại công cụ hay trả lời cuối cùng. Nó đôi khi lặp vô hạn. Đây là code: [dán code của bạn]. Xác định tại sao điều kiện dừng thất bại và viết lại vòng lặp để thoát đúng sau tối đa năm lần lặp.
Phân tích ảnh chụp màn hình tìm lỗi
Đính kèm ảnh chụp màn hình giao diện ứng dụng của bạn. Xác định mọi trạng thái lỗi hiển thị, phần bố cục hỏng hoặc nhãn gây nhầm lẫn. Với mỗi vấn đề, giải thích lỗi và đề xuất sửa cụ thể mà lập trình viên có thể làm trong dưới một giờ.
Điều khoản hợp đồng đa ngôn ngữ
Dịch điều khoản giới hạn trách nhiệm sau sang tiếng Pháp, Đức, Nhật và Bồ Đào Nha Brazil. Sau mỗi bản dịch, thêm một câu ghi chú bất kỳ khái niệm pháp lý trong văn bản gốc không tương thích rõ ràng với thực tiễn chuẩn của khu vực đó. Điều khoản gốc: 'In no event shall either party be liable for indirect, incidental or consequential damages arising from use of this service.'
So sánh với
- Qwen3.7 FlashMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.03/M, đầu ra $0.13/M
- Qwen3.8 Max (0902)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $2.00/M, đầu ra $6.00/M
- Qwen3.8 Omni FlashMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.15/M, đầu ra $0.47/M
- Qwen3.5 Plus 2026-02-15Mô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.26/M, đầu ra $1.56/M
Thêm mô hình văn bản từ qwen
Câu hỏi thường gặp
- Can I run Qwen3.5 397B-A17B locally?
- Có, trọng số mở và được công bố trên Hugging Face trong kho Qwen/Qwen3.5-397B-A17B, tương thích với vLLM, SGLang và KTransformers. Với 397 tỷ tham số tổng, bạn sẽ cần phần cứng mạnh; hầu hết người dùng chạy cục bộ sẽ dùng phiên bản lượng tử hóa.
- What does it cost and how long is the context?
- Qua API, giá là $0.55 cho mỗi triệu token đầu vào và $3.50 cho mỗi triệu token đầu ra, với ngữ cảnh bản địa 262.144 token. Phiên bản Qwen3.5-Plus lưu trữ mở rộng ngữ cảnh lên 1 triệu token theo mặc định.
- How does this differ from Qwen3 or Qwen3-VL?
- Qwen3.5 dùng huấn luyện đa phương thức hợp nhất sớm, nghĩa là thị giác và ngôn ngữ được thống nhất từ đầu thay vì ghép nối sau, và nhà sản xuất cho biết nó đạt mức tương đương thế hệ trước với Qwen3 trong khi vượt trội Qwen3-VL về suy luận, lập trình và hiểu thị giác.
Phán quyết của thuyền trưởngMột mô hình trọng số mở hiếm hoi thực sự cạnh tranh về thị giác, agent và code cùng lúc — nếu bạn đủ khả năng chi trả token đầu ra hoặc phần cứng.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Qwen3.5 397B A17B là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmqwenthị giácvideolý luậntác nhânlập trìnhđa ngôn ngữ
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153