Qwen3.5 Flash momentopname 2026-02-23 — bevroren versie van qwen3.5-flash, dezelfde mogelijkheden.
qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23 is een specifieke versie van het Qwen3.5 Flash-model uit de Qwen-familie van Alibaba. Het is een multimodaal model dat tekst-, afbeelding- en video-invoer ondersteunt.…
Dit model kan een breed scala aan tekstgebaseerde taken uitvoeren die typisch zijn voor grote taalmodellen: samenvatten, vertalen, vragen beantwoorden, creatief schrijven, code genereren en meer. Het grote contextvenster maakt het bijzonder geschikt voor taken die het begrijpen van lange documenten of het onderhouden van dialogen over meerdere beurten vereisen. Het model is ook in staat tot few-shot en zero-shot leren, wat betekent dat het instructies kan volgen zonder uitgebreide fine-tuning. Er worden echter geen specifieke nauwkeurigheidscijfers gegeven voor deze taken. Voor taken die precieze wiskundige redenering of feitelijke herinnering vereisen, moet u het model mogelijk evalueren aan de hand van uw eigen benchmarks.
Het model accepteert afbeeldingsinvoer als onderdeel van de prompt. Het kan afbeeldingen beschrijven, vragen over visuele inhoud beantwoorden en tekst of objecten uit afbeeldingen extraheren. De afbeelding wordt weergegeven als een reeks tokens die een deel van het contextvenster verbruiken. De maximale afbeeldingsgrootte of het aantal afbeeldingen per verzoek is niet gespecificeerd; in de praktijk zullen afbeeldingen met een hoge resolutie meer tokens gebruiken. Voor de beste resultaten moet u duidelijke, goed verlichte afbeeldingen gebruiken. Het model ondersteunt geen beeldgeneratie of -uitvoer. Er wordt geen informatie gegeven over of het meerdere afbeeldingen in een reeks of door elkaar lopende tekst en afbeeldingen verwerkt, naast het typische multimodale formaat.
Video-invoer wordt ondersteund, waarschijnlijk door frames te bemonsteren en te tokeniseren. Het model kan korte videoclips analyseren voor samenvatting, actieherkenning of vraagbeantwoording. Elk frame verbruikt tokens uit het contextvenster, dus de videolengte wordt beperkt door de beschikbare context. Er worden geen specifieke details gegeven over bemonsteringsfrequenties of maximale videoduur. Overweeg voor productiegebruik om video's voor te verwerken om sleutelframes te extraheren. Het model genereert geen video-uitvoer. Als uw toepassing real-time videoverwerking vereist, test dan zorgvuldig de latentie, aangezien videotokenisatie rekenintensief kan zijn.
Dit model kost $0,10 per 1M invoertokens en $0,40 per 1M uitvoertokens. Als uw toepassing lagere nauwkeurigheid voor eenvoudigere taken kan tolereren, kunnen kleinere modellen (bijv. Qwen2.5-0.5B) nog goedkoper zijn. Als u hogere kwaliteit nodig heeft voor complex redeneren of creatief schrijven, overweeg dan een groter model zoals Qwen3.5-Plus (indien beschikbaar) of GPT-4o, die mogelijk hogere kosten per token hebben maar betere benchmarkprestaties bieden. De flash variant is ideaal voor toepassingen met een hoog volume waar snelheid en kosten prioriteit hebben. Er wordt op deze pagina geen fine-tuning of aanpassingsaanbod voor dit model gedocumenteerd.
De belangrijkste sterke punten van dit model zijn het grote contextvenster (1,048,576 tokens), ondersteuning voor multimodale invoer (tekst, afbeelding, video) en lage prijs per token ($0.10/$0.40 per 1M tokens). Het is ontworpen voor snelheid en efficiëntie, waardoor het geschikt is voor realtime toepassingen. De flash-aanduiding suggereert dat het is geoptimaliseerd voor een lagere latentie in vergelijking met grotere tegenhangers. Op deze pagina worden geen benchmarkscores verstrekt, dus de exacte prestaties op standaard NLP- of visietaken zijn niet bekend. Op basis van typische flash-modellen zal het waarschijnlijk wat nauwkeurigheid inleveren voor doorvoer en kosten.
Eerlijke beperkingen zijn onder andere het ontbreken van meegeleverde benchmarkdata; zonder deze moeten gebruikers de prestaties van het model valideren op hun eigen taken. Het model is een flash-variant, dus het komt mogelijk niet overeen met de nauwkeurigheid van grotere of algemene modellen op het gebied van complex redeneren, wiskunde of feitelijke terugvinding. Video-ondersteuning kan beperkt zijn door context- en framebemonsteringsefficiëntie. Aangezien er geen specifieke snelheids- of latentietijden worden gegeven, hangt de werkelijke doorvoer af van de infrastructuur van OrcaRouter. Het model ondersteunt geen fine-tuning of aangepaste embedding-eindpunten via deze API. Bovendien is de kennisafsluitdatum van het model niet gespecificeerd; het is mogelijk niet bijgewerkt met de laatste gebeurtenissen.
Latentie wordt voor dit model niet opgegeven op deze pagina. Als flash-variant wordt verwacht dat het snellere inferentie biedt dan grotere modellen, maar de werkelijke snelheid hangt af van factoren zoals invoerlengte, de hardware die door OrcaRouter wordt gebruikt en de gelijktijdige aanvraagbelasting. Test voor realtime toepassingen met representatieve payloads. Het API-eindpunt van OrcaRouter wordt gehost op schaalbare infrastructuur, maar er worden geen garanties gegeven met betrekking tot latentie. Gebruikers moeten benchmarken met hun eigen workloads. Het grote contextvenster kan de tijd tot het eerste token verlengen als de volledige context moet worden verwerkt. Het alleen opvragen van noodzakelijke context kan de responstijd verbeteren.
Er worden geen officiële benchmarkgegevens op deze pagina verstrekt voor qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23. Om het model te evalueren, verwijzen we naar de Qwen-modelkaart op Hugging Face of de Qwen GitHub-repository voor typische Qwen3.5 Flash-prestaties. Veelvoorkomende evaluatiedimensies zijn MMLU, HumanEval en visuele QA-benchmarks, maar resultaten kunnen variëren voor deze specifieke snapshot. OrcaRouter publiceert geen eigen benchmarks voor dit model. Gebruikers worden aangemoedigd om hun eigen evaluaties uit te voeren om de geschiktheid voor hun specifieke gebruikssituatie te bepalen, vooral op het gebied van veiligheid, bias of domeinspecifieke nauwkeurigheid.
De prijs is $0,10 per 1 miljoen invoertokens en $0,40 per 1 miljoen uitvoertokens. Dit zijn provider-tarieven zonder opslag van OrcaRouter. Invoertokens omvatten tekst, afbeeldingen en videoframes. Uitvoertokens tellen alleen gegenereerde tekst. Er is geen kost per aanvraag, en er is geen speciale prijs voor bulk of gereserveerde capaciteit gedocumenteerd. Kosten worden gemaakt voor de som van invoer- en uitvoertokens die in elke API-aanroep worden gebruikt. Voor een typische 1.000-token invoer en 500-token uitvoer bedragen de kosten ongeveer $0,0003. Omdat er geen opslag is, zijn de kosten exact wat Qwen in rekening brengt.
OrcaRouter factureert dit model tegen het providerstarief zonder enige opslag. Dit betekent dat u exact $0.10 per 1M invoertokens en $0.40 per 1M uitvoertokens betaalt, zonder extra servicekosten. Er zijn geen verborgen kosten voor API-verzoeken, authenticatie of gegevensoverdracht als onderdeel van de tokenprijsstelling. Standaard netwerkkosten kunnen echter van toepassing zijn, afhankelijk van uw infrastructuur. Er wordt geen gratis niveau vermeld. Deze transparante prijsstelling maakt het gemakkelijk om kosten te berekenen en te vergelijken met modellen van andere aanbieders die marges kunnen toevoegen. Het tarief kan door de provider worden gewijzigd; raadpleeg de prijspagina van OrcaRouter voor updates.
Er zijn geen kortingen voor caching of volumeprijzen gedocumenteerd voor dit model op deze pagina. Elk token wordt per API-aanroep apart gefactureerd. Er wordt geen melding gemaakt van prompt-caching, korting voor batchverwerking of toegezegde gebruikkortingen. Als u een hoog volume verwacht, neem dan contact op met OrcaRouter voor mogelijke aangepaste regelingen, maar er wordt geen garantie gegeven. De prijsstructuur is eenvoudig: invoertokens voor $0,10/M, uitvoertokens voor $0,40/M, geen gratis laag. In tegenstelling tot sommige aanbieders die lagere prijzen bieden voor cached prompts, adverteert dit model momenteel niet met een dergelijke functie.
Van $0.10/$0.40 per miljoen tokens is dit model concurrerend met veel open-weight flash-modellen. Bijvoorbeeld, sommige Llama 3.1 8B-varianten worden tegen een vergelijkbare prijs aangeboden. Grotere modellen zoals GPT-4o mini hebben vaak hogere kosten per token. Het belangrijkste onderscheidende punt is de nul-opslag van OrcaRouter, dus u betaalt het exacte tarief van de aanbieder. Houd bij het vergelijken ook rekening met de contextvenstergrootte: dit model biedt 1.048.576 tokens, wat de noodzaak voor complexe chunking kan verminderen. Zonder benchmarkgegevens zijn de kosten alleen echter geen voldoende basis voor selectie; evalueer de nauwkeurigheid en latentie voor uw specifieke taak.
Om dit model te gebruiken, stuur verzoeken naar het OpenAI-compatibele API-eindpunt van OrcaRouter op https://api.orcarouter.ai/v1. Stel de modelparameter in op exact "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". U moet een API-sleutel (verkregen van OrcaRouter) opnemen in de Authorization-header. De API ondersteunt het standaard OpenAI chat completions-formaat. Multimodale invoer (afbeeldingen, video's) kan worden opgenomen in de berichtinhoudlijst. Gebruik bijvoorbeeld het "chat/completions"-eindpunt met een messages-array. Er is geen extra configuratie nodig. Raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor authenticatie en snelheidslimieten.
De API ondersteunt standaard OpenAI-compatibele parameters: model (vereist), messages (vereist), temperature, top_p, max_tokens, stop, frequency_penalty, presence_penalty, stream en andere. max_tokens kan worden ingesteld tot 65.536. De messages-array kan systeem-, gebruiker- en assistentrollen bevatten. Multimodale inhoud is gestructureerd als objecten met type "text" of "image_url". Voor video kunnen meerdere image_url-items worden gebruikt. Er zijn geen specifieke aangepaste parameters voor dit model gedocumenteerd. Parameters zoals stream maken real-time token-uitvoer mogelijk. Test altijd met de gewenste parameters, omdat bepaalde combinaties (bijv. hoge temperatuur met lange contexten) onvoorspelbare resultaten kunnen opleveren.
Migratie is eenvoudig omdat de API van OrcaRouter compatibel is met OpenAI. Vervang uw basis-URL van https://api.openai.com/v1 naar https://api.orcarouter.ai/v1. Wijzig uw model-ID van een GPT-model naar "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". Haal een OrcaRouter API-sleutel op en stel deze in de Authorization-header in. Als uw bestaande code de OpenAI Python-bibliotheek gebruikt, werk dan eenvoudigweg de base_url en api_key in de OpenAI-client bij. Merk op dat het model multimodale invoer ondersteunt, dus als u eerder afzonderlijke visie-eindpunten gebruikte, kunt u nu rechtstreeks afbeeldingen in het chatformaat doorgeven. Test grondig omdat de uitvoer zal verschillen.
De basis-URL voor alle API-aanroepen is https://api.orcarouter.ai/v1. De exacte model-ID is "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". Deze tekenreeks moet exact worden gebruikt zoals verstrekt, inclusief de schuine streep en datumachtervoegsel. Het eindpunt voor chatcompletions is POST /v1/chat/completions. Voor streaming voegt u de parameter stream toe. Er zijn geen andere eindpunten (bijv. embeddings, fine-tuning) vermeld voor dit model. Controleer altijd de nieuwste documentatie over eindpunten op de site van OrcaRouter. De model-ID kan verschillen van wat native door Qwen wordt gebruikt; gebruik altijd de OrcaRouter-model-ID.
Qwen3.5-Plus is waarschijnlijk een grotere, krachtigere variant. Hoewel er geen specifieke details beschikbaar zijn voor een van beide modellen, ruilen flash-varianten over het algemeen nauwkeurigheid in voor snelheid en lagere kosten. Het flash-model heeft een lagere prijs ($0.10/$0.40 vs. doorgaans hoger voor Plus). Beide ondersteunen waarschijnlijk dezelfde contextvenster en modaliteiten. Kies flash voor scenario's met hoge doorvoer waar perfecte nauwkeurigheid niet vereist is; kies Plus voor complexe taken. Aangezien er geen benchmarkgegevens beschikbaar zijn, test je beide op je eigen gegevens indien mogelijk. Het flash-model bevat ook de datum-tag 2026-02-23, wat wijst op een specifieke snapshot.
Llama 3.1 8B is een populair open-weightmodel met een standaard contextvenster van 128K tokens. Dit Qwen-flashmodel biedt een veel grotere context (1.048.576 tokens) en ondersteunt native invoer van afbeeldingen en video, terwijl Llama 3.1 voornamelijk tekstgericht is. De prijzen van Llama op OrcaRouter kunnen vergelijkbaar zijn of iets afwijken; controleer de prijzenpagina. Voor alleen-teksttaken met vergelijkbare kosten kan Llama de voorkeur krijgen als je al infrastructuur hebt. Voor multimodale behoeften heeft dit Qwen-model een voorsprong. Beide zijn toegankelijk via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter.
GPT-4o-mini van OpenAI is een kleiner, goedkoper model met een contextvenster van 128K. Het ondersteunt tekst- en afbeeldingsinvoer, maar geen video. De prijs voor GPT-4o-mini op OrcaRouter wordt hier niet gegeven, maar doorgaans is deze ongeveer $0,15/$0,60 per 1M tokens. Dit Qwen-model is iets goedkoper op invoertokens ($0,10) en op uitvoer ($0,40). Het belangrijkste voordeel van het Qwen-model is 1M context en video-ondersteuning. Echter, GPT-4o-mini is mogelijk grondiger gebenchmarkt en heeft bredere ecosysteemondersteuning. Kies op basis van uw behoefte aan lange context of video, en uw vertrouwen in modelprestaties.
Andere flashmodellen, zoals Llama 3.2 Flash of Mistral small, hebben doorgaans kleinere contextvensters (bijv. 128K) en ondersteunen mogelijk geen video. De context van een miljoen tokens van dit Qwen flashmodel is een opvallende functie. De prijsstelling is concurrerend met $0,10/$0,40. Veelvoorkomende beperkingen bij flashmodellen zijn een lagere nauwkeurigheid bij complex redeneren en feitelijke taken. Voor toepassingen die maximale kwaliteit vereisen, kan een non-flash model uit dezelfde familie of een groter gesloten model beter zijn. Er worden geen specifieke vergelijkingen gegeven over snelheid of benchmarkscores.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Invoer / 1M tokens | $0.100 |
|---|---|
| Uitvoer / 1M tokens | $0.400 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23Openen @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