Qwen3.5 Plus — צ'אט רב-מודלי (טקסט/תמונה/וידאו), הקשר של 1M, יכולת קידוד חזקה + יכולת סוכן.
Qwen3.5-Plus הוא מודל שפה גדול (LLM) מסדרת Qwen שפותח על ידי צוות Qwen של Alibaba Cloud. הוא תומך בחלון הקשר של 1,048,576 טוקנים ובפלט מקסימלי של 65,536 טוקנים. אופני הקלט כוללים טקסט, תמונה ווידאו,…
בהתבסס על העיצוב שלו, Qwen3.5-Plus מסוגל לבצע מגוון רחב של משימות שפה ורב-מודליות. משימות טקסט כוללות תמצות, מענה על שאלות, תרגום, יצירת קוד, והסקת מסקנות על מסמכים ארוכים. עם קלט של תמונה ווידאו, הוא יכול לתאר תוכן חזותי, לענות על שאלות על תמונות, או לנתח קטעי וידאו. ההקשר הגדול הופך אותו ליעיל במיוחד במשימות הדורשות סריקת כמויות גדולות של טקסט, כגון גילוי משפטי, סקירת ספרות מדעית, או דיאלוגים מרובי-סיבובים. המודל מסוגל גם לבצע הוראות מורכבות בתחומים מגוונים.
אם מקרה השימוש שלך כרוך בטקסטים קצרים בלבד (למשל כמה מאות טוקנים) ואינו דורש קלט מולטי-מודאלי, מודל קטן יותר כמו Qwen2.5-7B או LLM קומפקטי דומה עשוי להיות חסכוני יותר. ה-1M קונטקסט ומספר הפרמטרים הגדול של Qwen3.5-Plus כרוכים בתמחור גבוה יותר לכל טוקן והסקת מסקנות איטית יותר בהשוואה לחלופות קטנות יותר. כמו כן, אם אינך זקוק לאורך הפלט המקסימלי של 65k טוקנים, מודל זול יותר עם מגבלות פלט קצרות יותר עשוי להספיק. הערך את דרישות המינימום של אורך הקשר ומצב הפעולה (modality) של המשימה שלך לפני בחירת המודל הזה.
כן, המודל מקבל תמונה ווידאו כמצבי קלט. זה מאפשר לו להבין סצנות חזותיות, לקרוא טקסט בתמונות, או לנתח סרטונים. השיטה המדויקת להעברת וידאו (למשל, כזרם של פריימים, פריים מפתח בודד, או קובץ וידאו דחוס) אינה מצוינת בעובדות שסופקו. על המשתמשים לעיין בתיעוד ה-API של OrcaRouter עבור פורמט הקלט הנדרש. כמו רבים מ-LLMs רב-מודאליים, עיבוד וידאו עלול לצרוך מספר משמעותי של טוקנים לכל פריים, ולכן יש צורך בניהול זהיר של חלון ההקשר כדי להימנע מקיצוץ.
העובדות שסופקו אינן כוללות מידע על שימוש בכלים או קריאה לפונקציות. בדרך כלל, דגמים רבים של Qwen תומכים בתכונות כאלה דרך ה-API התואם ל-OpenAI, אך לא ניתן לאשר זאת עבור Qwen3.5-Plus מהנתונים שניתנו. מפתחים צריכים לבדוק את הדגם עם סכמות קריאה לפונקציות כדי לקבוע תאימות. אם שימוש בכלים חיוני, שקלו להשתמש בדגם שבו יכולת זו מתועדת במפורש. ה-API של OrcaRouter תומך בפרמטרים הסטנדרטיים של OpenAI, כך שתוכלו לנסות להשתמש ב-function_call או tools בבקשה שלכם.
לא סופקו ציוני מדד ביצועים בעובדות הנתונות עבור Qwen3.5-Plus. ללא מספרי ביצועים ספציפיים (לדוגמה, MMLU, HumanEval, או מדדי מולטימודל), לא ניתן להשוות באופן אובייקטיבי את הדיוק או יכולת ההיגיון שלה למודלים אחרים. על המשתמשים להריץ הערכות משלהם על משימות מייצגות כדי לאמוד ביצועים. בהתבסס על שושלת Qwen, דגמים מוקדמים יותר הראו תוצאות תחרותיות; עם זאת, הציונים של גרסה ספציפית זו אינם מפורסמים בנתונים הזמינים. עיינו בהוצאות הרשמיות של Qwen של Alibaba Cloud לקבלת תוצאות מדדים פוטנציאליות.
Latency ו-Throughput אינם מצוינים בעובדות שסופקו. באופן כללי, מודלים גדולים יותר עם חלון הקשר של 1M כבדים יותר לחישוב, במיוחד אם נעשה שימוש בהקשר המלא. מהירות היצירה תלויה באורך הפלט, במספר הטוקנים הוויזואליים ובתשתית הבסיסית. שימוש ב-OrcaRouter עשוי להפחית את ה-Latency עם גדלי אצווה קטנים יותר ועל ידי צמצום ההקשר למה שהכרחי בלבד. Streaming (chat.completions עם stream=true) יכול גם להפחית את ה-Latency הנתפסת, מכיוון שטוקנים מוחזרים באופן הדרגתי.
החוזק העיקרי של Qwen3.5-Plus הוא חלון ההקשר הגדול שלו של 1,048,576 אסימונים, המאפשר לו להתמודד עם מסמכים ושיחות ארוכים מאוד ללא אובדן מידע. התמיכה הרב-מודאלית שלו (טקסט, תמונה, וידאו) מרחיבה את טווח הקלטים שהוא יכול לעבד. הפלט המקסימלי של 65,536 אסימונים הוא גם נדיב, ומאפשר יצירת סיכומים ארוכים, דוחות או קוד. תכונות אלו הופכות אותו למועמד טוב למשימות הדורשות הן הקשר כבד והן הבנה חזותית בקריאה אחת למודל.
ללא נתוני אמת מידה ספציפיים, הביצועים המדויקים שלו ביחס ל-LLMs אחרים אינם ידועים. חלונות הקשר גדולים עלולים להוביל לעלויות חישוב מוגברות ולזמן השהיה ארוך יותר. המודל עשוי גם להתקשות עם הקשרים ארוכים מאוד בשל תופעת "הולך לאיבוד באמצע" הנפוצה ב-LLMs רבים. בנוסף, הנתונים שסופקו אינם מציינים אם המודל תומך בשפות שאינן אנגלית; יכולתו הרב-לשונית אינה ודאית. לבסוף, מידע על תמחור לא ניתן, כך שמשתמשים חייבים לקחת בחשבון את עלות עיבוד הטוקנים הרבים.
תמחור ספציפי לאסימון או לבקשה עבור Qwen3.5-Plus אינו כלול בעובדות שסופקו. בדרך כלל, ספקי LLM גובים תשלום על סמך מספר אסימוני הקלט והפלט, ולעיתים מצרפים תוספת עבור עיבוד תמונה או וידאו. כדי לקבל תעריפים עדכניים, עליך להתייעץ בדף התמחור של OrcaRouter או לפנות לצוות המכירות שלהם. התמחור עבור מודל זה צפוי להיות גבוה יותר מאשר עבור וריאנטים קטנים יותר של Qwen בשל ההקשר הגדול יותר והיכולת הרב-מודאלית. תמיד יש לוודא עלויות לפני השילוב.
בעת שימוש בחלון הקשר של 1M, עלולות להצטבר עלויות במהירות אם תמלא את כל ההקשר בטוקנים. עבור משימות שניתן לבצע עם הקשר קצר יותר (למשל, 32k טוקנים), ייתכן שאתה משלם יותר מדי בשימוש במודל זה. באופן דומה, עיבוד תמונות רבות או סרטון ארוך יצרוך טוקנים רבים בקלט. הפלט המקסימלי של 65,536 טוקנים גם אומר שיצירת תשובות ארוכות עלולה להיות יקרה. שקול להשתמש במודל קטן יותר למשימות פשוטות ולהשאיר את Qwen3.5-Plus לתרחישים שבאמת זקוקים להקשר הגדול והקלט הרב‑מודאלי.
העובדות המוצגות אינן מזכירות שמירה במטמון או הנחות לאסימונים חוזרים על Qwen3.5-Plus. ספקי API מסוימים מציעים שמירה במטמון של prompt, שמפחיתה את העלות עבור אסימוני קידומת זהים על פני קריאות מרובות. OrcaRouter עשוי או לא עשוי לתמוך בתכונה כזו. כדי לברר, עיינו בתיעוד של OrcaRouter או צרו קשר עם התמיכה. אם שמירה במטמון זמינה, היא עשויה להוריד משמעותית עלויות עבור מקרי שימוש כמו שיחות מרובות-סיבובים עם prompt מערכת משותף או הקשר חוזר.
Qwen3.5-Plus נגישה דרך ה-API תואם OpenAI של OrcaRouter. הגדר את כתובת הבסיס ל-https://api.orcarouter.ai/v1. השתמש במזהה המודל "qwen/qwen3.5-plus". האימות מתבצע בדרך כלל באמצעות מפתח API בכותרת Authorization (לדוגמה, "Bearer YOUR_API_KEY"). עבור בקשת השלמת שיחה, שלח בקשת POST אל /chat/completions עם גוף JSON המכיל את השדה "model" המוגדר למזהה המודל, ומערך "messages" בפורמט של OpenAI. דוגמה: {"model": "qwen/qwen3.5-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}.
OrcaRouter תומך בפרמטרים סטנדרטיים של OpenAI הכוללים "messages", "max_tokens", "temperature", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty", "stop", ו-"stream". מכיוון שהמודל תומך בקלט תמונה ווידאו, ניתן גם להעביר תוכן מולטי-מודלי בשדה "content" כמערך של אובייקטים עם "type":"text" ו-"type":"image_url" (או דומה). הסכימה המדויקת לוידאו אינה מוגדרת בנתונים שסופקו. עיין בתיעוד ה-API של OrcaRouter לקבלת רשימת הפרמטרים המלאה. שים לב ש-"max_tokens" לא יעלה על תפוקת המודל המקסימלית של 65,536 טוקנים.
כדי לעבור ממודל אחר ל-Qwen3.5-Plus, עדכן את שדה ה-"model" בבקשות ה-API שלך ממזהה המודל הקודם (לדוגמה, "gpt-4" או "qwen2.5-72b") ל-"qwen/qwen3.5-plus". ודא שהקוד שלך יכול להתמודד עם ההקשר הגדול יותר וקלט רב-מודאלי אם בכוונתך להשתמש בתכונות אלו. אם השתמשת במודל שתמך בקריאות כלים או קריאת פונקציות מקבילית, בדוק תכונות אלו עם Qwen3.5-Plus כדי להבטיח תאימות. כמו כן, התאם את מגבלות האסימונים שלך אם למודל הקודם היה פלט מקסימלי קטן יותר (הגדר max_tokens בהתאם).
כן, סטרימינג נתמך באמצעות הפרמטר הסטנדרטי של OpenAI API: הגדר "stream": true בבקשה שלך. זה מחזיר טוקנים בזמן שהם נוצרים, ומפחית את זמן ההמתנה הנתפס. התגובה תהיה זרם של Server-Sent Events (SSE). כל אירוע מכיל delta של החלק הבא של ההודעה. זה עובד באופן זהה למצב הסטרימינג של OpenAI. עבור קלטים רב-מודאליים, ה-chunk הראשון עלול לחוות עיכוב קל בזמן שהמודל מעבד תמונות או וידאו. ה-API של OrcaRouter עוקב אחר אותו פורמט סטרימינג כמו OpenAI, כך שניתן לעשות שימוש חוזר בקוד סטרימינג קיים עם ה-model id החדש.
Qwen3.5-Plus היא גרסה חדשה יותר בסדרת Qwen. העובדות שסופקו אינן כוללות שיפורי ביצועים ספציפיים לעומת Qwen2.5, אך בדרך כלל גרסאות חדשות יותר מוסיפות תמיכה בהקשר ארוך יותר ואימון משופר. למודלי Qwen2.5 יש בדרך כלל חלונות הקשר של עד 128k טוקנים, בעוד ש-Qwen3.5-Plus מציעה 1M. כמו כן, Qwen3.5-Plus מציינת במפורש וידאו כאופן קלט, שאולי אינו זמין בגרסאות הישנות יותר של Qwen2.5. אם אינך זקוק להקשר הרחב יותר או לקלט וידאו, מודל Qwen2.5 עשוי להיות חסכוני ומהיר יותר.
דגמים כמו Gemini 1.5 Pro (1M tokens), Claude 3.5 Sonnet (200k), ו-GPT-4 Turbo (128k) מציעים גם קונטקסטים ארוכים. Qwen3.5-Plus תואם לקונטקסט של 1M tokens של Gemini 1.5 Pro ועולה על רוב האחרים. הוספת קלט וידאו היא גם נדירה יחסית בקרב LLMs. עם זאת, ללא נתוני benchmark, קשה להשוות דיוק, יכולת חשיבה או קידוד. גם המחיר והשהיה משתנים לפי הספקים. משתמשים צריכים להעריך על סמך המשימות הספציפיות שלהם. OrcaRouter מספק גישה למספר דגמים, ומקל על המעבר וההשוואה.
תבחר במודל זה אם המקרה שימושך דורש גם הקשר ארוך מאוד (מעל 256k טוקנים) וגם קלט רב-ערוצי (טקסט, תמונה, וידאו) במודל אחד. לדוגמה, ניתוח שעות של וידאו בליווי תמלילים, או קריאת ספר שלם עם דיאגרמות מוטבעות. אם המשימה שלך היא טקסט טהור עם הקשר קצר, חלופה זולה ומהירה יותר (למשל, Qwen2.5-7B או GPT-4o-mini) מתאימה יותר. כמו כן, אם אתה צריך להפיק יותר מ-16k טוקנים, הפלט המקסימלי של 65k של Qwen3.5-Plus עשוי להיות יתרון.
העובדות שסופקו אינן כוללות פרטים על טיפול בנתונים או פרטיות עבור Qwen3.5-Plus. בעת שימוש ב-OrcaRouter, עליך לעיין במדיניות הפרטיות ובתנאי השימוש שלהם כדי להבין כיצד נתונים מעובדים, מאוחסנים או מתועדים. כמו בכל API של צד שלישי, הימנע משליחת מידע אישי רגיש אלא אם כן אישרת את האישורים הביטחוניים של הספק (למשל, SOC 2, תאימות ל-GDPR). המודל עצמו מאוחסן על תשתית המנוהלת על ידי OrcaRouter ו-Alibaba Cloud, וספקי API טיפוסיים שומרים נתונים באופן זמני בלבד לצורך אספקת השירות.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
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| דרגה | קלט / 1M טוקנים | פלט / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.400 | $2.40 |
| ≤ 1.0M | $0.500 | $3.00 |
| הרמה נבחרת לפי מספר טוקני הקלט של כל בקשה | ||
הערכה מבוססת מחיר מחירון
תמחור מדורג — הערכה זו משתמשת בתעריפי השכבה הבסיסית.
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
@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