Qwen3.5 Flash snapshot 2026-02-23 — גרסה קפואה של qwen3.5-flash, אותן יכולות.
qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23 היא גרסה ספציפית של דגם Qwen3.5 Flash ממשפחת Qwen של Alibaba. זהו דגם רב-אופני התומך בקלטי טקסט, תמונה ווידאו. חלון ההקשר שלו הוא 1,048,576 אסימונים, והוא יכול לייצר עד…
מודל זה יכול לבצע מגוון רחב של משימות מבוססות טקסט האופייניות למודלי שפה גדולים: תמצות, תרגום, מענה על שאלות, כתיבה יצירתית, יצירת קוד ועוד. חלון ההקשר הגדול שלו הופך אותו למתאים במיוחד למשימות הדורשות הבנה של מסמכים ארוכים או ניהול דיאלוג לאורך סבבים רבים. המודל מסוגל גם ללמידה מועטת-דוגמאות (few-shot) וללא-דוגמאות (zero-shot), כלומר הוא יכול לבצע הוראות ללא צורך בכיוונון עדין נרחב. עם זאת, לא מסופקות מדדי דיוק ספציפיים למשימות אלו. עבור משימות הדורשות חשיבה מתמטית מדויקת או שליפת עובדות, ייתכן שתצטרכו להעריך את המודל מול אמות מידה משלכם.
המודל מקבל תמונות כקלט כחלק מהפרומפט. הוא יכול לתאר תמונות, לענות על שאלות לגבי תוכן חזותי, ולחלץ טקסט או אובייקטים מתמונות. התמונה מיוצגת כרצף של טוקנים הצורכים חלק מחלון ההקשר. הגודל המרבי של תמונה או מספר התמונות לבקשה לא מצוין; בפועל, תמונות ברזולוציה גבוהה יצרכו יותר טוקנים. לתוצאות הטובות ביותר, ספק תמונות ברורות ומוארות היטב. המודל אינו תומך ביצירת תמונות או בפלט תמונות. לא מסופק מידע לגבי האם הוא מטפל ברצפים מרובי תמונות או בטקסט ותמונות משולבים מעבר לפורמט המולטימודלי הטיפוסי.
קלט וידאו נתמך, ככל הנראה על ידי דגימה של פריימים והפיכתם לטוקנים. המודל יכול לנתח קטעי וידאו קצרים לצורך סיכום, זיהוי פעולות או מענה על שאלות. כל פריים צורך טוקנים מחלון ההקשר, כך שאורך הווידאו מוגבל על ידי ההקשר הזמין. לא מסופקים פרטים ספציפיים על קצבי דגימת פריימים או משך וידאו מקסימלי. לשימוש בייצור, שקלו לעבד מראש סרטונים כדי לחלץ פריימים מרכזיים. המודל אינו יוצר פלט וידאו. אם היישום שלכם דורש עיבוד וידאו בזמן אמת, בדקו את זמן ההשהיה בקפידה, שכן טוקניזציה של וידאו עלולה להיות אינטנסיבית מבחינה חישובית.
המודל הזה עולה $0.10 לכל מיליון טוקני קלט ו-$0.40 לכל מיליון טוקני פלט. אם היישום שלך יכול לסבול דיוק נמוך יותר עבור משימות פשוטות יותר, מודלים קטנים יותר (לדוגמה, Qwen2.5-0.5B) עשויים להיות זולים עוד יותר. אם אתה זקוק לאיכות גבוהה יותר עבור חשיבה מורכבת או כתיבה יצירתית, שקול מודל גדול יותר כגון Qwen3.5-Plus (אם זמין) או GPT-4o, שעשויים להיות בעלי עלויות גבוהות יותר לטוקן אך מציעים ביצועי בנצ'מרק טובים יותר. גרסת הפלאש (flash variant) אידיאלית עבור יישומים בנפח גבוה שבהם מהירות ועלות הם בראש סדר העדיפויות. אין הצעה לכוונון עדין או התאמה אישית מתועדת עבור מודל זה בעמוד זה.
החוזקות העיקריות של מודל זה הן חלון ההקשר הגדול שלו (1,048,576 טוקנים), תמיכה בקלט מולטי-מודאלי (טקסט, תמונה, וידאו), ותמחור נמוך לטוקן (0.10$ / 0.40$ לכל מיליון טוקנים). הוא מתוכנן למהירות ויעילות, מה שהופך אותו למתאים ליישומים בזמן אמת. הכינוי "flash" מצביע על כך שהוא עבר אופטימיזציה להשהייה נמוכה יותר בהשוואה למקבילים גדולים יותר. לא ניתנים ציוני benchmark בעמוד זה, כך שהביצועים המדויקים במשימות NLP או ראייה סטנדרטיות אינם ידועים. בהתבסס על מודלי flash טיפוסיים, סביר להניח שהוא מקריב מעט דיוק לטובת תפוקה ועלות.
מגבלות כנות כוללות היעדר נתוני אמת מידה שסופקו; בלעדיהם, על המשתמשים לאמת את ביצועי המודל במשימות שלהם. המודל הוא גרסת flash, ולכן ייתכן שלא יתאים לדיוק של מודלים גדולים יותר או למטרות כלליות בהסקה מורכבת, מתמטיקה או אחזור עובדות. תמיכה בווידאו עשויה להיות מוגבלת על ידי הקשר ויעילות דגימת פריימים. מכיוון שלא מסופקים מספרים ספציפיים של מהירות או השהיה, התפוקה בפועל תלויה בתשתית של OrcaRouter. המודל אינו תומך בכיוונון עדין (fine-tuning) או בנקודות קצה מותאמות אישית להטמעות (embeddings) דרך ממשק API זה. בנוסף, תאריך חיתוך הידע של המודל לא צוין; ייתכן שהוא לא עודכן באירועים האחרונים.
השהייה (Latency) לא מצוינת עבור דגם זה בעמוד זה. כגרסת flash, צפוי להציע הסקה מהירה יותר מדגמים גדולים יותר, אך מהירות בפועל תלויה בגורמים כגון אורך הקלט, החומרה המשמשת את OrcaRouter, ועומס הבקשות המקביל. עבור יישומים בזמן אמת, יש לבחון עם מטענים מייצגים. נקודת הקצה (endpoint) של ה-API של OrcaRouter מאוחסנת בתשתית ניתנת להרחבה, אך לא ניתנות ערבויות להשהייה. משתמשים צריכים לבצע benchmark עם עומסי עבודה משלהם. חלון ההקשר הגדול עלול להגדיל את הזמן עד לטוקן הראשון אם יש לעבד את כל ההקשר. בקשת הקשר הכרחי בלבד יכולה לשפר את זמן התגובה.
אין נתוני אמת מידה רשמיים בדף זה עבור qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23. כדי להעריך את המודל, יש לעיין בכרטיס המודל Qwen באתר Hugging Face או במאגר GitHub של Qwen לקבלת ביצועים טיפוסיים של Qwen3.5 Flash. מימדי הערכה נפוצים כוללים MMLU, HumanEval, ומבחני QA חזותיים, אך התוצאות עשויות להשתנות עבור snapshot ספציפי זה. OrcaRouter אינה מפרסמת אמות מידה משלה עבור מודל זה. מומלץ למשתמשים להריץ הערכות משלהם כדי לקבוע התאמה למקרה השימוש הספציפי שלהם, במיוחד בנוגע לבטיחות, הטיה או דיוק תחום-ספציפי.
התמחור הוא $0.10 לכל מיליון אסימוני קלט ו-$0.40 לכל מיליון אסימוני פלט. אלו תעריפי ספק ללא תוספת מחיר מ-OrcaRouter. אסימוני קלט כוללים טקסט, תמונה ופריימים של וידאו. אסימוני פלט סופרים רק טקסט שנוצר. אין דמי בקשה, ואין תמחור מיוחד עבור קיבולת בתפזורת או שמורה מתועד. עלויות נגבות עבור סכום אסימוני הקלט והפלט בשימוש בכל קריאת API. עבור קלט טיפוסי של 1,000 אסימונים ופלט של 500 אסימונים, העלות היא בערך $0.0003. מכיוון שאין תוספת מחיר, העלות היא בדיוק מה ש-Qwen גובה.
OrcaRouter גובה עבור הדגם הזה בתעריף הספק ללא תוספת מחיר. משמעות הדבר היא שאתה משלם בדיוק 0.10$ ל-1 מיליון אסימוני קלט ו-0.40$ ל-1 מיליון אסימוני פלט ללא דמי שירות נוספים. אין חיובים נסתרים עבור בקשות API, אימות או העברת נתונים כחלק מתמחור האסימונים. עם זאת, עלויות רשת סטנדרטיות עשויות לחול בהתאם לתשתית שלך. לא מוזכר מסלול חינמי. תמחור שקוף זה מקל על חישוב עלויות והשוואה עם דגמים מספקים אחרים שעשויים להוסיף מרווחים. התעריף עשוי להשתנות על ידי הספק; בדוק את דף התמחור של OrcaRouter לעדכונים.
אין תיעוד של הנחות מטמון או תמחור לפי נפח עבור מודל זה בדף זה. כל אסימון מחויב בנפרד לכל קריאת API. לא מוזכרים מטמון שאילתות, עיבוד אצווה מוזל, או הנחות על שימוש מחויב. אם אתה צופה נפח גבוה, פנה ל-OrcaRouter לצורך הסדרים מותאמים אישית אפשריים, אך לא ניתנת כל אחריות. מבנה התמחור פשוט: אסימוני קלט ב-0.10$ למיליון, אסימוני פלט ב-0.40$ למיליון, אין רמה חינמית. בניגוד לספקים מסוימים המציעים מחירים נמוכים יותר עבור הנחיות במטמון, מודל זה כרגע אינו מפרסם תכונה כזו.
במחיר של $0.10/$0.40 למיליון אסימונים, מודל זה תחרותי עם דגמי flash בעלי משקלים פתוחים רבים. לדוגמה, גרסאות מסוימות של Llama 3.1 8B מתומחרות באופן דומה. מודלים גדולים יותר כמו GPT-4o mini לעיתים קרובות כוללים עלויות גבוהות יותר לאסימון. ההבדל המרכזי הוא תוספת המחיר האפסית מ-OrcaRouter, כך שאתה משלם את התעריף המדויק של הספק. בעת השוואה, שקול גם את גודל חלון ההקשר: מודל זה מציע 1,048,576 אסימונים, מה שעשוי להפחית את הצורך בחלוקה מורכבת. עם זאת, ללא נתוני benchmark, עלות בלבד אינה מהווה בסיס מספק לבחירה; הערך דיוק וזמן אחזור למשימה הספציפית שלך.
כדי להשתמש במודל זה, שלח בקשות לנקודת הקצה של OrcaRouter התואמת ל-API של OpenAI בכתובת https://api.orcarouter.ai/v1. הגדר את פרמטר המודל בדיוק ל-"qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". עליך לכלול מפתח API (שהושג מ-OrcaRouter) בכותרת Authorization. ה-API תומך בתבנית הסטנדרטית של OpenAI להשלמת צ'אט. ניתן לכלול קלטים מולטימודליים (תמונות, סרטונים) ברשימת תוכן ההודעות. לדוגמה, השתמש בנקודת הקצה "chat/completions" עם מערך הודעות. אין צורך בתצורה נוספת. עיין בתיעוד של OrcaRouter לאימות ומגבלות קצב.
ה-API תומך בפרמטרים סטנדרטיים תואמי OpenAI: model (חובה), messages (חובה), temperature, top_p, max_tokens, stop, frequency_penalty, presence_penalty, stream, ואחרים. ניתן להגדיר max_tokens עד 65,536. מערך messages יכול לכלול תפקידי system, user, ו-assistant. תוכן מולטימודלי בנוי כאובייקטים עם type "text" או "image_url". עבור וידאו, ניתן להשתמש במספר ערכי image_url. לא מתועדים פרמטרים מותאמים אישית ספציפיים למודל זה. פרמטרים כמו stream מאפשרים פלט token בזמן אמת. תמיד בדוק עם הפרמטרים הרצויים שלך, מכיוון ששילובים מסוימים (לדוגמה, temperature גבוה עם context ארוך) עלולים לייצר תוצאות בלתי צפויות.
ההגירה היא פשוטה מכיוון שה-API של OrcaRouter תואם ל-OpenAI. החלף את כתובת ה-URL הבסיסית שלך מ-https://api.openai.com/v1 ל-https://api.orcarouter.ai/v1. שנה את מזהה המודל שלך מכל מודל GPT ל-"qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". השג מפתח API של OrcaRouter והגדר אותו בכותרת Authorization. אם הקוד הקיים שלך משתמש בספריית Python של OpenAI, פשוט עדכן את ה-base_url וה-api_key בלקוח OpenAI. שים לב שהמודל תומך בקלט רב-מודאלי, כך שאם בעבר השתמשת בנקודות קצה נפרדות לראייה, כעת תוכל להעביר תמונות ישירות בפורמט הצ'אט. בצע בדיקות יסודיות מכיוון שהפלטים יהיו שונים.
כתובת הבסיס לכל קריאות ה-API היא https://api.orcarouter.ai/v1. מזהה המודל המדויק הוא "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". יש להשתמש במחרוזת זו בדיוק כפי שסופקה, כולל הלוכסן וסיומת התאריך. נקודת הקצה להשלמות צ'אט היא POST /v1/chat/completions. לסטרימינג, הוסף את הפרמטר stream. לא רשומות נקודות קצה אחרות (למשל, embeddings, fine-tuning) עבור מודל זה. תמיד יש לוודא את תיעוד נקודות הקצה העדכני ביותר באתר OrcaRouter. מזהה המודל עשוי להיות שונה מזה המשמש באופן טבעי ב-Qwen; יש להשתמש תמיד במזהה המודל של OrcaRouter.
Qwen3.5-Plus הוא כנראה גרסה גדולה ויכולה יותר. למרות שלא מסופקים פרטים ספציפיים לאף אחד מהדגמים, גרסאות ה-flash בדרך כלל מוותרות על דיוק לטובת מהירות ועלות נמוכה יותר. לדגם ה-flash יש מחיר נמוך יותר ($0.10/$0.40 לעומת גבוה יותר עבור Plus). סביר להניח ששניהם תומכים באותו חלון הקשר ובאותם אופני קלט/פלט. בחר ב-flash עבור תרחישים בעלי תפוקה גבוהה שבהם דיוק מושלם אינו נדרש; בחר ב-Plus למשימות מורכבות. כיוון שאין נתוני בנצ'מרק זמינים, בדוק את שניהם על הנתונים שלך אם אפשר. דגם ה-flash מכיל גם את תג התאריך 2026-02-23, המציין תמונת מצב ספציפית.
Llama 3.1 8B הוא מודל פופולרי במשקל פתוח עם חלון הקשר סטנדרטי של 128K טוקנים. מודל Qwen flash מציע הקשר גדול בהרבה (1,048,576 טוקנים) ותומך בקלט תמונה ווידאו באופן טבעי, בעוד ש-Llama 3.1 הוא בעיקר טקסט. התמחור של Llama ב-OrcaRouter עשוי להיות דומה או שונה מעט; בדוק בדף התמחור. למשימות טקסט בלבד בעלות דומה, ייתכן ש-Llama יהיה מועדף אם יש לך תשתית קיימת. לצרכים מולטי-מודליים, למודל Qwen זה יש יתרון. שניהם נגישים דרך ה-API תואם OpenAI של OrcaRouter.
GPT-4o-mini של OpenAI הוא מודל קטן וזול יותר עם חלון הקשר של 128K. הוא תומך בטקסט ובתמונות אך לא בווידאו. המחיר של GPT-4o-mini ב-OrcaRouter לא מצוין כאן, אבל בדרך כלל הוא סביב $0.15/$0.60 לכל מיליון טוקנים. מודל Qwen הזה מעט זול יותר בטוקני קלט ($0.10) ובפלט ($0.40). היתרון המרכזי של מודל Qwen הוא הקשר של 1M ותמיכה בווידאו. עם זאת, ייתכן ש-GPT-4o-mini עבר בנצ'מרקינג יסודי יותר ונתמך על ידי מערכת אקולוגית רחבה יותר. בחרו בהתאם לצורך שלכם בהקשר ארוך או בווידאו, ובאמון שלכם בביצועי המודל.
דגמי flash אחרים, כגון Llama 3.2 Flash או Mistral small, כוללים בדרך כלל חלונות הקשר קטנים יותר (למשל 128K) וייתכן שאינם תומכים בווידאו. חלון ההקשר של מיליון טוקנים של מודל Qwen flash זה הוא תכונה בולטת. התמחור תחרותי ועומד על $0.10/$0.40. מגבלות נפוצות בקרב מודלי flash כוללות דיוק נמוך יותר במשימות היגיון מורכבות ועובדתיות. עבור יישומים הדורשים איכות מרבית, מודל שאינו flash מאותה משפחה או מודל סגור גדול יותר עשוי להתאים יותר. לא מסופקות השוואות ספציפיות בנושא מהירות או ציוני benchmark.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23",
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| קלט / 1M טוקנים | $0.100 |
|---|---|
| פלט / 1M tokens | $0.400 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
על מה מפתחים מדברים השבוע
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23פתיחה @misc{orcarouter_qwen3_5_flash_2026_02_23,
title = {qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23 API},
author = {qwen},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23}
}qwen. (n.d.). qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23