Qwen3.5 Plus — multimodaler Chat (Text/Bild/Video), 1M Kontext, starke Programmier- und Agentenfähigkeiten.
Qwen3.5-Plus ist ein Large Language Model (LLM) aus der Qwen-Serie, entwickelt vom Qwen-Team von Alibaba Cloud. Es unterstützt ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens und eine maximale Ausgabe von…
Aufgrund ihres Designs kann Qwen3.5-Plus eine breite Palette von Sprach- und multimodalen Aufgaben ausführen. Zu den Textaufgaben gehören Zusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Übersetzung, Code-Generierung und logisches Schließen über lange Dokumente. Mit Bild- und Videoeingabe kann es visuelle Inhalte beschreiben, Fragen zu Bildern beantworten oder Videomaterial analysieren. Der große Kontext macht es besonders effektiv bei Aufgaben, die das Durchsuchen großer Textmengen erfordern, wie juristische Recherche, wissenschaftliche Literaturübersicht oder mehrstufige Dialoge. Das Modell ist auch in der Lage, komplexe Anweisungen in verschiedenen Bereichen zu befolgen.
Wenn Ihr Anwendungsfall nur kurze Text-Prompts umfasst (z. B. einige hundert Token) und keine multimodalen Eingaben erfordert, kann ein kleineres Modell wie Qwen2.5-7B oder ein ähnlich kompaktes LLM kosteneffizienter sein. Der 1M-Kontext und die große Parameteranzahl von Qwen3.5-Plus führen im Vergleich zu kleineren Alternativen zu höheren Preisen pro Token und langsamerer Inferenz. Falls Sie außerdem nicht die maximale Ausgabelänge von 65k Token benötigen, könnte ein günstigeres Modell mit kürzeren Ausgabelimits ausreichen. Bewerten Sie die minimale Kontextlänge und die Modalitätsanforderungen Ihrer Aufgabe, bevor Sie dieses Modell auswählen.
Ja, das Modell akzeptiert Bild und Video als Eingabemodalitäten. Dadurch kann es visuelle Szenen verstehen, Text in Bildern lesen oder Videos analysieren. Die genaue Methode zur Übermittlung von Videos (z. B. als Bildstrom, einzelnes Schlüsselbild oder komprimierte Videodatei) ist in den bereitgestellten Fakten nicht spezifiziert. Benutzer sollten die API-Dokumentation von OrcaRouter konsultieren, um das erforderliche Eingabeformat zu erfahren. Wie viele multimodale LLMs kann die Verarbeitung von Videos eine beträchtliche Anzahl von Tokens pro Frame verbrauchen, daher ist eine sorgfältige Verwaltung des Kontextfensters erforderlich, um Abschneidungen zu vermeiden.
Die bereitgestellten Fakten enthalten keine Informationen über die Nutzung von Tools oder Funktionsaufrufen (function calling). Typischerweise unterstützen viele Qwen-Modelle solche Funktionen über die OpenAI-kompatible API, aber dies kann für Qwen3.5-Plus anhand der gegebenen Daten nicht bestätigt werden. Entwickler sollten das Modell mit Tool-Calling-Schemata testen, um die Kompatibilität zu ermitteln. Falls die Nutzung von Tools unerlässlich ist, erwägen Sie die Verwendung eines Modells, für das diese Fähigkeit explizit dokumentiert ist. Die API von OrcaRouter unterstützt die standardmäßigen OpenAI-Parameter, daher können Sie versuchen, function_call oder tools in Ihrer Anfrage zu verwenden.
In den gegebenen Fakten zu Qwen3.5-Plus werden keine Benchmark-Ergebnisse bereitgestellt. Ohne spezifische Leistungswerte (z. B. MMLU, HumanEval oder multimodale Benchmarks) ist es nicht möglich, seine Genauigkeit oder Argumentationsfähigkeit objektiv mit anderen Modellen zu vergleichen. Benutzer sollten eigene Bewertungen an repräsentativen Aufgaben durchführen, um die Leistung einzuschätzen. Basierend auf der Qwen-Reihe haben frühere Modelle wettbewerbsfähige Ergebnisse gezeigt; die Ergebnisse dieser spezifischen Version sind jedoch in den verfügbaren Daten nicht veröffentlicht. Beziehen Sie sich auf die offiziellen Qwen-Veröffentlichungen von Alibaba Cloud für mögliche Benchmark-Ergebnisse.
Latenz und Durchsatz sind in den bereitgestellten Fakten nicht angegeben. Im Allgemeinen sind größere Modelle mit einem 1M-Kontextfenster rechenintensiver, insbesondere wenn der gesamte Kontext genutzt wird. Die Generierungsgeschwindigkeit hängt von der Ausgabelänge, der Anzahl der visuellen Token und der zugrunde liegenden Infrastruktur ab. Mit OrcaRouter können Sie bei kleineren Batch-Größen und durch Begrenzung des Kontexts auf das Nötigste eine geringere Latenz erzielen. Streaming (chat.completions mit stream=true) kann ebenfalls die gefühlte Latenz reduzieren, da Token schrittweise zurückgegeben werden.
Die Hauptstärke von Qwen3.5-Plus ist sein großes Kontextfenster von 1,048,576 Tokens, das es ihm ermöglicht, sehr lange Dokumente und Gespräche ohne Informationsverlust zu verarbeiten. Seine multimodale Unterstützung (Text, Bild, Video) erweitert die Bandbreite der Eingaben, die es verarbeiten kann. Die maximale Ausgabe von 65,536 Tokens ist ebenfalls großzügig und ermöglicht die Erstellung langer Zusammenfassungen, Berichte oder Code. Diese Funktionen machen es zu einem guten Kandidaten für Aufgaben, die sowohl umfangreichen Kontext als auch visuelles Verständnis in einem einzigen Modellaufruf erfordern.
Ohne spezifische Benchmark-Daten ist die genaue Leistung im Vergleich zu anderen LLMs unbekannt. Große Kontextfenster können zu erhöhten Rechenkosten und Latenzzeiten führen. Das Modell könnte zudem Schwierigkeiten mit sehr langen Kontexten haben, bedingt durch das "Lost-in-the-Middle"-Phänomen, das bei vielen LLMs auftritt. Darüber hinaus wird in den bereitgestellten Daten nicht erwähnt, ob das Modell andere Sprachen als Englisch unterstützt; seine Mehrsprachigkeit ist unsicher. Schließlich werden keine Preisinformationen gegeben, sodass Nutzer die Kosten für die Verarbeitung vieler Tokens selbst berücksichtigen müssen.
Spezifische Preise pro Token oder pro Anfrage für Qwen3.5-Plus sind in den bereitgestellten Fakten nicht enthalten. Normalerweise berechnen LLM-Anbieter basierend auf der Anzahl der Eingabe- und Ausgabe-Tokens und erheben manchmal einen Zuschlag für die Verarbeitung von Bildern oder Videos. Um die aktuellen Tarife zu erfahren, sollten Sie die Preisseite von OrcaRouter konsultieren oder deren Vertriebsteam kontaktieren. Die Preise für dieses Modell werden wahrscheinlich höher sein als für kleinere Qwen-Varianten, aufgrund seines größeren Kontextes und der multimodalen Kapazität. Überprüfen Sie immer die Kosten vor der Integration.
Bei Verwendung eines 1M-Kontextfensters können die Kosten schnell steigen, wenn Sie den gesamten Kontext mit Tokens füllen. Für Aufgaben, die mit einem kürzeren Kontext (z. B. 32k Tokens) erledigt werden können, zahlen Sie möglicherweise zu viel, wenn Sie dieses Modell verwenden. Ähnlich verbraucht die Verarbeitung vieler Bilder oder eines langen Videos viele Eingabe-Tokens. Die maximale Ausgabe von 65.536 Tokens bedeutet auch, dass die Generierung teuer sein kann, wenn Sie lange Antworten erstellen. Erwägen Sie, ein kleineres Modell für einfache Aufgaben zu verwenden und Qwen3.5-Plus für Szenarien aufzuheben, die wirklich den großen Kontext und multimodale Eingaben benötigen.
Die bereitgestellten Fakten erwähnen keinerlei Caching oder Rabatte für wiederholte Token bei Qwen3.5-Plus. Einige API-Anbieter bieten Prompt-Caching an, das die Kosten für identische Präfix-Token über mehrere Aufrufe hinweg reduziert. OrcaRouter unterstützt diese Funktion möglicherweise oder auch nicht. Um dies herauszufinden, konsultieren Sie die OrcaRouter-Dokumentation oder wenden Sie sich an den Support. Falls Caching verfügbar ist, könnte es die Kosten für Anwendungsfälle wie Multi-Turn-Gespräche mit einem gemeinsamen System-Prompt oder wiederholtem Kontext erheblich senken.
Qwen3.5-Plus wird über die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter bereitgestellt. Setzen Sie die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1. Verwenden Sie die Modell-ID "qwen/qwen3.5-plus". Die Authentifizierung erfolgt in der Regel über einen API-Schlüssel im Authorization-Header (z.B. "Bearer YOUR_API_KEY"). Senden Sie für eine Chat-Completion-Anfrage einen POST an /chat/completions mit einem JSON-Body, der das Feld "model" auf die Modell-ID gesetzt hat, sowie ein "messages"-Array gemäß dem OpenAI-Format. Beispiel: {"model": "qwen/qwen3.5-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}.
OrcaRouter unterstützt die standardmäßigen OpenAI-Parameter, darunter „messages“, „max_tokens“, „temperature“, „top_p“, „frequency_penalty“, „presence_penalty“, „stop“ und „stream“. Da das Modell Bild- und Videoeingaben unterstützt, können Sie im Feld „content“ auch multimodale Inhalte als Array von Objekten mit „type“:“text“ und „type“:“image_url“ (oder ähnlich) übergeben. Das genaue Schema für Video ist in den bereitgestellten Daten nicht definiert. Informationen zur vollständigen Parameterliste finden Sie in der API-Dokumentation von OrcaRouter. Beachten Sie, dass „max_tokens“ die maximale Ausgabe des Modells von 65.536 Tokens nicht überschreiten darf.
Um von einem anderen Modell zu Qwen3.5-Plus zu wechseln, aktualisieren Sie das Feld "model" in Ihrer API-Anfrage von Ihrer vorherigen Modell-ID (z. B. "gpt-4" oder "qwen2.5-72b") zu "qwen/qwen3.5-plus". Stellen Sie sicher, dass Ihr Code den größeren Kontext und multimodale Eingaben verarbeiten kann, falls Sie diese Funktionen nutzen möchten. Wenn Sie ein Modell verwendet haben, das Tool-Aufrufe oder parallele Funktionsaufrufe unterstützt, testen Sie diese Funktionen mit Qwen3.5-Plus, um die Kompatibilität zu gewährleisten. Passen Sie außerdem Ihre Token-Limits an, falls Ihr vorheriges Modell eine kleinere maximale Ausgabe hatte (setzen Sie max_tokens entsprechend).
Ja, Streaming wird über den Standard-OpenAI-API-Parameter unterstützt: Setzen Sie "stream": true in Ihrer Anfrage. Dadurch werden Token zurückgegeben, sobald sie generiert werden, was die wahrgenommene Latenz reduziert. Die Antwort ist ein Stream von Server-Sent Events (SSE). Jedes Event enthält ein Delta des nächsten Teils der Nachricht. Dies funktioniert identisch zum Streaming-Modus von OpenAI. Bei multimodalen Eingaben kann der erste Chunk eine leichte Verzögerung aufweisen, während das Modell Bilder oder Videos verarbeitet. Die API von OrcaRouter folgt dem gleichen Streaming-Format wie OpenAI, sodass vorhandener Streaming-Code mit der neuen Modell-ID wiederverwendet werden kann.
Qwen3.5-Plus ist eine neuere Iteration der Qwen-Serie. Die bereitgestellten Fakten enthalten keine spezifischen Leistungsverbesserungen gegenüber Qwen2.5, aber typischerweise fügen neuere Versionen längere Kontextunterstützung und verfeinertes Training hinzu. Qwen2.5-Modelle haben im Allgemeinen Kontextfenster von bis zu 128k Tokens, während Qwen3.5-Plus 1M bietet. Außerdem listet Qwen3.5-Plus explizit Video als Eingabemodalität auf, was in älteren Qwen2.5-Varianten möglicherweise nicht verfügbar ist. Wenn Sie den größeren Kontext oder die Videoeingabe nicht benötigen, kann ein Qwen2.5-Modell kosteneffizienter und schneller sein.
Models wie Gemini 1.5 Pro (1M Tokens), Claude 3.5 Sonnet (200k) und GPT-4 Turbo (128k) bieten ebenfalls lange Kontexte. Qwen3.5-Plus erreicht den 1M-Token-Kontext von Gemini 1.5 Pro und übertrifft die meisten anderen. Die Möglichkeit, Videoeingaben zu verarbeiten, ist bei LLMs zudem relativ selten. Ohne Benchmark-Daten ist es jedoch schwierig, Genauigkeit, logisches Denken oder Programmierfähigkeiten zu vergleichen. Preise und Latenz variieren ebenfalls je nach Anbieter. Nutzer sollten anhand ihrer spezifischen Aufgaben evaluieren. OrcaRouter bietet Zugriff auf mehrere Modelle und erleichtert so das Wechseln und Vergleichen.
Sie würden dieses Modell wählen, wenn Ihr Anwendungsfall sowohl einen sehr langen Kontext (über 256k Tokens) als auch multimodale Eingaben (Text, Bild, Video) in einem einzigen Modell erfordert. Zum Beispiel das Analysieren von Stunden an Video mit dazugehörigen Transkripten oder das Lesen eines ganzen Buches mit eingebetteten Diagrammen. Wenn Ihre Aufgabe rein textbasiert mit einem kurzen Kontext ist, ist eine günstigere und schnellere Alternative (z.B. Qwen2.5-7B oder GPT-4o-mini) besser geeignet. Auch wenn Sie mehr als 16k Tokens ausgeben müssen, kann die maximale Ausgabe von 65k von Qwen3.5-Plus von Vorteil sein.
Die bereitgestellten Fakten enthalten keine Details zur Datenverarbeitung oder Privatsphäre von Qwen3.5-Plus. Wenn Sie OrcaRouter verwenden, sollten Sie deren Datenschutzrichtlinie und Nutzungsbedingungen überprüfen, um zu verstehen, wie Daten verarbeitet, gespeichert oder protokolliert werden. Wie bei jeder Drittanbieter-API sollten Sie die Übermittlung sensibler persönlicher Informationen vermeiden, es sei denn, Sie haben die Sicherheitszertifikate des Anbieters (z. B. SOC 2, DSGVO-Konformität) bestätigt. Das Modell selbst wird auf einer Infrastruktur gehostet, die von OrcaRouter und Alibaba Cloud verwaltet wird, und typische API-Anbieter speichern Daten nur vorübergehend für die Dienstbereitstellung.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.5-plus",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)enable_searchenable_thinkinginclude_reasoninglogprobsmax_tokensnparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstreamstream_optionstemperaturethinking_budgettool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p| Stufe | Eingabe / 1M Tokens | Ausgabe / 1M Tokens |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.400 | $2.40 |
| ≤ 1.0M | $0.500 | $3.00 |
| Stufe wird durch die Eingabe-Token-Anzahl jeder Anfrage bestimmt | ||
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Gestaffelte Preise — diese Schätzung verwendet die Basisstufe.
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-plusÖffnen @misc{orcarouter_qwen3_5_plus,
title = {qwen/qwen3.5-plus API},
author = {qwen},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-plus}
}qwen. (n.d.). qwen/qwen3.5-plus API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-plus