Qwen3.5 Flash snapshot 2026-02-23 — zamrożona wersja qwen3.5-flash, te same możliwości.
qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23 to konkretna wersja modelu Qwen3.5 Flash z rodziny Qwen firmy Alibaba. Jest to model multimodalny obsługujący tekst, obrazy i filmy. Jego okno kontekstu wynosi 1 048 576…
Model ten może wykonywać szeroki zakres zadań tekstowych typowych dla dużych modeli językowych: podsumowywanie, tłumaczenie, odpowiadanie na pytania, twórcze pisanie, generowanie kodu i wiele innych. Jego duże okno kontekstowe sprawia, że jest szczególnie odpowiedni do zadań wymagających zrozumienia długich dokumentów lub prowadzenia dialogu przez wiele tur. Model jest również zdolny do uczenia się z kilkoma przykładami (few-shot) i bez przykładów (zero-shot), co oznacza, że może podążać za instrukcjami bez rozległego dostrajania. Jednak nie podano żadnych konkretnych wskaźników dokładności dla tych zadań. W przypadku zadań wymagających precyzyjnego rozumowania matematycznego lub przypominania faktów, może być konieczne ocenienie modelu względem własnych benchmarków.
Model akceptuje obrazy jako część promptu. Potrafi opisywać obrazy, odpowiadać na pytania dotyczące treści wizualnych oraz wyodrębniać tekst lub obiekty z obrazów. Obraz jest reprezentowany jako sekwencja tokenów, które zajmują część okna kontekstowego. Maksymalny rozmiar obrazu lub liczba obrazów na żądanie nie są określone; w praktyce obrazy o wysokiej rozdzielczości będą zużywać więcej tokenów. Aby uzyskać najlepsze wyniki, należy dostarczać wyraźne, dobrze oświetlone obrazy. Model nie obsługuje generowania ani wyprowadzania obrazów. Nie podano informacji, czy obsługuje sekwencje wielu obrazów lub przeplatany tekst i obrazy poza standardowym formatem multimodalnym.
Obsługa wejścia wideo jest wspierana, prawdopodobnie poprzez próbkowanie klatek i ich tokenizację. Model może analizować krótkie klipy wideo w celu podsumowania, rozpoznawania akcji lub odpowiadania na pytania. Każda klatka zużywa tokeny z okna kontekstowego, więc długość wideo jest ograniczona przez dostępny kontekst. Nie podano szczegółowych informacji na temat częstotliwości próbkowania klatek ani maksymalnego czasu trwania wideo. Do użytku produkcyjnego rozważ wstępne przetwarzanie wideo w celu wyodrębnienia kluczowych klatek. Model nie generuje wyjścia wideo. Jeśli Twoja aplikacja wymaga przetwarzania wideo w czasie rzeczywistym, dokładnie przetestuj opóźnienie, ponieważ tokenizacja wideo może być obliczeniowo intensywna.
Ten model kosztuje $0.10 za 1M tokenów wejściowych i $0.40 za 1M tokenów wyjściowych. Jeśli Twoja aplikacja toleruje niższą dokładność w prostszych zadaniach, mniejsze modele (np. Qwen2.5-0.5B) mogą być jeszcze tańsze. Jeśli potrzebujesz wyższej jakości do złożonego rozumowania lub kreatywnego pisania, rozważ większy model, taki jak Qwen3.5-Plus (jeśli dostępny) lub GPT-4o, które mogą mieć wyższe koszty na token, ale oferować lepszą wydajność w benchmarkach. Wariant flash jest idealny do aplikacji o dużej objętości, gdzie priorytetem są szybkość i koszt. Na tej stronie nie udokumentowano oferty dostrajania ani personalizacji dla tego modelu.
Głównymi zaletami tego modelu są duże okno kontekstowe (1 048 576 tokenów), obsługa multimodalnych danych wejściowych (tekst, obraz, wideo) oraz niska cena za token ($0,10/$0,40 za 1 milion tokenów). Jest zaprojektowany z myślą o szybkości i wydajności, co czyni go odpowiednim do zastosowań czasu rzeczywistego. Oznaczenie „flash” sugeruje, że został zoptymalizowany pod kątem niższego opóźnienia w porównaniu z większymi odpowiednikami. Na tej stronie nie podano wyników benchmarków, więc dokładna wydajność w standardowych zadaniach NLP lub wizyjnych nie jest znana. Na podstawie typowych modeli flash można przypuszczać, że poświęca on pewną dokładność na rzecz przepustowości i kosztów.
Szczere ograniczenia obejmują brak dostarczonych danych porównawczych; bez nich użytkownicy muszą samodzielnie sprawdzić wydajność modelu w swoich zadaniach. Model jest wariantem flash, więc może nie dorównywać dokładności większych lub ogólnych modeli w złożonym rozumowaniu, matematyce czy wyszukiwaniu faktów. Obsługa wideo może być ograniczona przez kontekst i wydajność próbkowania klatek. Ponieważ nie podano konkretnych wartości szybkości ani opóźnienia, rzeczywista przepustowość zależy od infrastruktury OrcaRouter. Model nie obsługuje dostrajania ani niestandardowych punktów końcowych osadzania za pośrednictwem tego API. Dodatkowo nie określono daty odcięcia wiedzy modelu; może on nie być aktualizowany o najnowsze wydarzenia.
Opóźnienie nie jest określone dla tego modelu na tej stronie. Jako wariant flash oczekuje się, że zapewni szybszą inferencję niż większe modele, ale rzeczywista szybkość zależy od czynników takich jak długość wejścia, sprzętu używanego przez OrcaRouter oraz obciążenia równoczesnymi żądaniami. W przypadku aplikacji czasu rzeczywistego przetestuj z reprezentatywnymi ładunkami. Punkt końcowy API OrcaRouter jest hostowany na skalowalnej infrastrukturze, ale nie udziela się gwarancji dotyczących opóźnienia. Użytkownicy powinni przeprowadzać testy wydajnościowe na swoich własnych obciążeniach. Duże okno kontekstu może zwiększyć czas do pierwszego tokena, jeśli cały kontekst musi zostać przetworzony. Żądanie tylko niezbędnego kontekstu może poprawić czas odpowiedzi.
Na tej stronie nie udostępniono oficjalnych danych porównawczych dla modelu qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23. Aby ocenić model, zapoznaj się z kartą modelu Qwen na Hugging Face lub repozytorium Qwen na GitHubie, gdzie znajdziesz typowe wyniki wydajności Qwen3.5 Flash. Do powszechnych wymiarów oceny należą MMLU, HumanEval oraz testy wizualne QA, jednak wyniki mogą się różnić w przypadku tego konkretnego snapshotu. OrcaRouter nie publikuje własnych benchmarków dla tego modelu. Zachęcamy użytkowników do przeprowadzenia własnych ocen w celu określenia przydatności modelu do konkretnego zastosowania, szczególnie w kwestiach bezpieczeństwa, tendencyjności lub dokładności w danej dziedzinie.
Cennik wynosi 0,10 USD za 1 milion tokenów wejściowych i 0,40 USD za 1 milion tokenów wyjściowych. Są to stawki dostawcy z zerową marżą ze strony OrcaRouter. Tokeny wejściowe obejmują tekst, obrazy i klatki wideo. Tokeny wyjściowe liczą tylko wygenerowany tekst. Nie ma opłaty za żądanie, ani nie udokumentowano specjalnych cen za duże ilości lub zarezerwowaną przepustowość. Koszty są naliczane za sumę tokenów wejściowych i wyjściowych użytych w każdym wywołaniu API. Dla typowego 1000-tokenowego wejścia i 500-tokenowego wyjścia koszt wynosi około 0,0003 USD. Ponieważ nie ma marży, koszt jest dokładnie taki, jaki pobiera Qwen.
OrcaRouter rozlicza ten model według stawki dostawcy bez żadnej marży. Oznacza to, że płacisz dokładnie 0,10 $ za 1M tokenów wejściowych i 0,40 $ za 1M tokenów wyjściowych, bez żadnych dodatkowych opłat za usługę. Nie ma ukrytych kosztów za żądania API, uwierzytelnianie ani transfer danych w ramach ceny tokenów. Jednak standardowe koszty sieciowe mogą obowiązywać w zależności od Twojej infrastruktury. Nie wspomniano o darmowym poziomie. Ta przejrzysta struktura cenowa ułatwia obliczanie kosztów i porównywanie z modelami innych dostawców, którzy mogą doliczać marże. Stawka może ulec zmianie przez dostawcę; sprawdź stronę cenową OrcaRouter, aby uzyskać aktualizacje.
Brak udokumentowanych rabatów za buforowanie ani cen hurtowych dla tego modelu na tej stronie. Każdy token jest rozliczany indywidualnie za każde wywołanie API. Nie ma wzmianki o buforowaniu promptów, przetwarzaniu wsadowym z rabatem ani rabatach za zobowiązane użycie. Jeśli spodziewasz się dużej liczby zapytań, skontaktuj się z OrcaRouter w sprawie potencjalnych niestandardowych ustaleń, ale nie ma gwarancji. Struktura cenowa jest prosta: tokeny wejściowe po $0.10/M, tokeny wyjściowe po $0.40/M, brak darmowego poziomu. W przeciwieństwie do niektórych dostawców oferujących niższe ceny za buforowane prompty, ten model obecnie nie reklamuje takiej funkcji.
Przy cenie $0.10/$0.40 za milion tokenów, ten model jest konkurencyjny w porównaniu z wieloma modelami flash o otwartych wagach. Na przykład niektóre warianty Llama 3.1 8B mają podobną cenę. Większe modele, takie jak GPT-4o mini, często mają wyższe koszty na token. Kluczowym wyróżnikiem jest zerowa marża od OrcaRouter, więc płacisz dokładnie stawkę dostawcy. Porównując, weź również pod uwagę rozmiar okna kontekstowego: ten model oferuje 1,048,576 tokenów, co może zmniejszyć potrzebę stosowania złożonego dzielenia na fragmenty. Jednak bez danych benchmarkowych, sam koszt nie jest wystarczającą podstawą do wyboru; oceń dokładność i opóźnienie dla swojego konkretnego zadania.
Aby skorzystać z tego modelu, wysyłaj żądania do punktu końcowego API OrcaRouter zgodnego z OpenAI pod adresem https://api.orcarouter.ai/v1. Ustaw parametr modelu dokładnie na "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". Musisz dołączyć klucz API (uzyskany od OrcaRouter) w nagłówku Authorization. API obsługuje standardowy format czatu uzupełnień OpenAI. Multimodalne dane wejściowe (obrazy, filmy) można umieścić na liście treści wiadomości. Na przykład użyj punktu końcowego "chat/completions" z tablicą wiadomości. Nie jest wymagana żadna dodatkowa konfiguracja. Zapoznaj się z dokumentacją OrcaRouter dotyczącą uwierzytelniania i limitów szybkości.
API obsługuje standardowe parametry zgodne z OpenAI: model (wymagane), messages (wymagane), temperature, top_p, max_tokens, stop, frequency_penalty, presence_penalty, stream i inne. max_tokens można ustawić do 65 536. Tablica messages może zawierać role system, user i assistant. Treść multimodalna jest strukturyzowana jako obiekty z typem "text" lub "image_url". W przypadku wideo można użyć wielu wpisów image_url. Nie udokumentowano żadnych niestandardowych parametrów specyficznych dla tego modelu. Parametry takie jak stream umożliwiają wypisywanie tokenów w czasie rzeczywistym. Zawsze testuj z wybranymi parametrami, ponieważ niektóre kombinacje (np. wysoka temperatura z długimi kontekstami) mogą dawać nieprzewidywalne wyniki.
Migracja jest prosta, ponieważ API OrcaRouter jest kompatybilne z OpenAI. Zastąp swój podstawowy URL z https://api.openai.com/v1 na https://api.orcarouter.ai/v1. Zmień identyfikator modelu z dowolnego modelu GPT na "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". Uzyskaj klucz API OrcaRouter i ustaw go w nagłówku Authorization. Jeśli Twój istniejący kod korzysta z biblioteki OpenAI w Pythonie, po prostu zaktualizuj base_url i api_key w kliencie OpenAI. Zwróć uwagę, że model obsługuje dane wejściowe multimodalne, więc jeśli wcześniej używałeś osobnych endpointów wizyjnych, możesz teraz przekazywać obrazy bezpośrednio w formacie czatu. Przetestuj dokładnie, ponieważ wyniki będą się różnić.
Podstawowy URL dla wszystkich wywołań API to https://api.orcarouter.ai/v1. Dokładny identyfikator modelu to "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". Ten ciąg znaków musi być użyty dokładnie tak, jak podano, łącznie z ukośnikiem i sufiksem daty. Endpoint dla uzupełnień czatu to POST /v1/chat/completions. W przypadku strumieniowania dodaj parametr stream. Żadne inne endpointy (np. osadzania, dostrajania) nie są wymienione dla tego modelu. Zawsze sprawdzaj najnowszą dokumentację endpointów na stronie OrcaRouter. Identyfikator modelu może różnić się od tego używanego natywnie przez Qwen; zawsze używaj identyfikatora modelu OrcaRouter.
Qwen3.5-Plus jest prawdopodobnie większym, bardziej wydajnym wariantem. Choć nie podano szczegółów dotyczących żadnego z modeli, warianty flash generalnie wymieniają dokładność na szybkość i niższy koszt. Model flash ma niższą cenę (0,10 USD / 0,40 USD w porównaniu do typowo wyższej za Plus). Oba prawdopodobnie obsługują to samo okno kontekstu i modalności. Wybierz flash w scenariuszach o wysokiej przepustowości, gdzie wymagana jest mniejsza dokładność; wybierz Plus w przypadku złożonych zadań. Ponieważ nie są dostępne żadne dane porównawcze, jeśli to możliwe, przetestuj oba na własnych danych. Model flash zawiera również znacznik daty 2026-02-23, wskazujący na konkretną migawkę.
Llama 3.1 8B to popularny model o otwartych wagach ze standardowym oknem kontekstu wynoszącym 128K tokenów. Model Qwen flash oferuje znacznie większy kontekst (1 048 576 tokenów) i natywnie obsługuje obrazy i wideo, podczas gdy Llama 3.1 jest przede wszystkim tekstowy. Ceny Llama w OrcaRouter mogą być podobne lub nieco inne; sprawdź stronę z cennikiem. W przypadku zadań tekstowych przy podobnym koszcie, Llama może być preferowana, jeśli masz istniejącą infrastrukturę. W przypadku potrzeb multimodalnych, model Qwen ma przewagę. Oba są dostępne za pośrednictwem zgodnego z OpenAI API OrcaRouter.
GPT-4o-mini od OpenAI to mniejszy, tańszy model z oknem kontekstowym 128K. Obsługuje wprowadzanie tekstu i obrazów, ale nie wideo. Cennik GPT-4o-mini w OrcaRouter nie jest tutaj podany, ale zazwyczaj wynosi około $0.15/$0.60 za 1M tokenów. Ten model Qwen jest nieco tańszy dla tokenów wejściowych ($0.10) i wyjściowych ($0.40). Główną zaletą modelu Qwen jest kontekst 1M i obsługa wideo. Jednak GPT-4o-mini może być dokładniej testowany i mieć szersze wsparcie ekosystemu. Wybierz w zależności od potrzeby długiego kontekstu lub wideo oraz zaufania do wydajności modelu.
Inne modele flash, takie jak Llama 3.2 Flash lub Mistral small, mają zazwyczaj mniejsze okna kontekstowe (np. 128K) i mogą nie obsługiwać wideo. Ten model Qwen flash z kontekstem miliona tokenów jest wyróżniającą się cechą. Ceny są konkurencyjne – $0,10/$0,40. Typowe ograniczenia modeli flash obejmują niższą dokładność w przypadku złożonych zadań wymagających rozumowania i faktów. W przypadku aplikacji wymagających maksymalnej jakości lepszym wyborem może być model nienależący do rodziny flash z tej samej rodziny lub większy zamknięty model. Nie podano konkretnych porównań dotyczących szybkości ani wyników benchmarków.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| Wejście / 1M tokenów | $0.100 |
|---|---|
| Wyjście / 1M tokenów | $0.400 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23Otwórz @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