Qwen3.5 Flash ögonblicksbild 2026-02-23 — fryst version av qwen3.5-flash, samma kapacitet.
qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23 är en specifik version av Qwen3.5 Flash-modellen från Qwen-familjen av Alibaba. Det är en multimodal modell som stöder text-, bild- och videoinmatning. Dess…
Den här modellen kan utföra en bred uppsättning textbaserade uppgifter som är typiska för stora språkmodeller: sammanfattning, översättning, frågebesvarande, kreativt skrivande, kodgenerering med mera. Dess stora kontextfönster gör den särskilt lämplig för uppgifter som kräver förståelse av långa dokument eller att upprätthålla dialog över många vändor. Modellen klarar även few-shot- och zero-shot-inlärning, vilket innebär att den kan följa instruktioner utan omfattande finjustering. Det finns dock inga specifika noggrannhetsmått angivna för dessa uppgifter. För uppgifter som kräver exakt matematiskt resonemang eller faktakoll kan du behöva utvärdera modellen mot dina egna riktmärken.
Modellen accepterar bildindata som en del av prompten. Den kan beskriva bilder, svara på frågor om visuellt innehåll och extrahera text eller objekt från bilder. Bilden representeras som en sekvens av tokens som förbrukar en del av kontextfönstret. Den maximala bildstorleken eller antalet bilder per förfrågan är inte specificerad; i praktiken kommer högupplösta bilder att använda fler tokens. För bästa resultat, tillhandahåll tydliga, väl upplysta bilder. Modellen stöder inte bildgenerering eller bildutdata. Ingen information ges om huruvida den hanterar sekvenser med flera bilder eller växlad text och bilder utöver det typiska multimodala formatet.
Videoingång stöds, troligen genom att sampla bildrutor och tokenisera dem. Modellen kan analysera korta videoklipp för sammanfattning, handlingigenkänning eller frågebesvarande. Varje bildruta förbrukar tokens från kontextfönstret, så videolängden begränsas av tillgänglig kontext. Inga specifika detaljer om bildrutssamplingshastigheter eller maximal videolängd anges. För produktionsanvändning, överväg att förbearbeta videor för att extrahera nyckelbildrutor. Modellen genererar inte video ut. Om din applikation kräver realtidsvideobearbetning, testa latensen noggrant eftersom videotokenisering kan vara beräkningsintensiv.
Denna modell kostar $0.10 per 1M inmatade tokens och $0.40 per 1M utmatade tokens. Om din applikation tolererar lägre noggrannhet för enklare uppgifter kan mindre modeller (t.ex. Qwen2.5-0.5B) vara ännu billigare. Om du behöver högre kvalitet för komplex resonering eller kreativt skrivande, överväg en större modell som Qwen3.5-Plus (om tillgänglig) eller GPT-4o, vilka kan ha högre kostnad per token men erbjuda bättre prestanda i riktmärken. Flash-varianten är idealisk för applikationer med hög volym där hastighet och kostnad prioriteras. Det finns ingen dokumenterad finjustering eller anpassning för denna modell på denna sida.
Denna modells främsta styrkor är dess stora kontextfönster (1 048 576 token), stöd för multimodal inmatning (text, bild, video) och låg prissättning per token ($0,10/$0,40 per 1 miljon token). Den är utformad för snabbhet och effektivitet, vilket gör den lämplig för realtidsapplikationer. Beteckningen "flash" antyder att den har optimerats för lägre latens jämfört med större motsvarigheter. Inga riktmärkesresultat anges på denna sida, så den exakta prestandan på standarduppgifter inom NLP eller datorseende är inte känd. Baserat på typiska flashmodeller offrar den sannolikt en del noggrannhet för genomströmning och kostnad.
Ärliga begränsningar inkluderar avsaknaden av tillhandahållen benchmarkdata; utan det måste användare validera modellens prestanda på sina egna uppgifter. Modellen är en flash-variant, så den kanske inte matchar noggrannheten hos större eller generella modeller vid komplex reasoning, matematik eller faktahämtning. Videostöd kan vara begränsat av kontext och bildinsamlingseffektivitet. Eftersom inga specifika hastighets- eller latenssiffror anges, beror faktisk genomströmning på OrcaRouters infrastruktur. Modellen stöder inte finjustering eller anpassade inbäddningsändpunkter via detta API. Dessutom är modellens kunskapsavgränsningsdatum inte specificerat; den kanske inte är uppdaterad med de senaste händelserna.
Latens anges inte för denna modell på denna sida. Som en flash-variant förväntas den erbjuda snabbare inferens än större modeller, men faktisk hastighet beror på faktorer som indatalängd, hårdvara som används av OrcaRouter och samtidig förfrågningsbelastning. För realtidsapplikationer, testa med representativa nyttolaster. OrcaRouters API-ändpunkt är värd på skalbar infrastruktur, men inga garantier för latens ges. Användare bör benchmarka med sina egna arbetsbelastningar. Det stora kontextfönstret kan öka tiden till första token om hela kontexten måste bearbetas. Att endast begära nödvändig kontext kan förbättra svarstiden.
Inga officiella riktlinjer för benchmarkdata finns på denna sida för qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23. För att utvärdera modellen, hänvisa till Qwen model card på Hugging Face eller Qwens GitHub-repo för typiska Qwen3.5 Flash-prestanda. Vanliga utvärderingsdimensioner inkluderar MMLU, HumanEval och visuella QA-benchmarks, men resultaten kan variera för denna specifika snapshot. OrcaRouter publicerar inte sina egna benchmarks för denna modell. Användare uppmuntras att köra sina egna utvärderingar för att avgöra lämpligheten för deras specifika användningsfall, särskilt för säkerhet, bias eller domänspecifik noggrannhet.
Prissättningen är $0.10 per 1 miljon inmatningstoken och $0.40 per 1 miljon utmatningstoken. Dessa är leverantörspriser med noll påslag från OrcaRouter. Inmatningstoken inkluderar text, bilder och videoramar. Utmatningstoken räknar endast genererad text. Det finns ingen avgift per anrop och ingen särskild prissättning för bulk- eller reserverad kapacitet är dokumenterad. Kostnader uppstår för summan av inmatnings- och utmatningstoken som används i varje API-anrop. För en typisk inmatning på 1 000 token och utmatning på 500 token är kostnaden ungefär $0.0003. Eftersom det inte finns något påslag är kostnaden exakt vad Qwen tar.
OrcaRouter fakturerar denna modell till leverantörens pris utan påslag. Det innebär att du betalar exakt $0,10 per 1M inputtokens och $0,40 per 1M outputtokens utan någon extra serviceavgift. Det finns inga dolda avgifter för API-anrop, autentisering eller dataöverföring som en del av tokenprissättningen. Däremot kan standardnätverkskostnader tillkomma beroende på din infrastruktur. Ingen gratistier nämns. Denna transparenta prissättning gör det enkelt att beräkna kostnader och jämföra med modeller från andra leverantörer som kan lägga till marginaler. Priset kan ändras av leverantören; kontrollera OrcaRouters prissida för uppdateringar.
Inga rabatter för cachning eller volymprissättning dokumenteras för denna modell på denna sida. Varje token debiteras individuellt per API-anrop. Det finns inget omnämnande av prompt-cachning, rabatterad batchbearbetning eller åtagandebaserade rabatter. Om du förutser hög volym, kontakta OrcaRouter för potentiella anpassade arrangemang, men ingen garanti ges. Prisstrukturen är enkel: inmatningstoken till $0,10/M, utmatningstoken till $0,40/M, ingen gratisprenumeration. Till skillnad från vissa leverantörer som erbjuder lägre priser för cachade promptar, annonserar denna modell för närvarande inte en sådan funktion.
Vid $0.10/$0.40 per miljon tokens är denna modell konkurrenskraftig med många open-weight flash-modeller. Till exempel är vissa Llama 3.1 8B-varianter prissatta på liknande sätt. Större modeller som GPT-4o mini har ofta högre kostnader per token. Den viktigaste skillnaden är noll påslag från OrcaRouter, så du betalar exakt leverantörens taxa. Vid jämförelse, överväg även kontextfönstrets storlek: denna modell erbjuder 1,048,576 tokens, vilket kan minska behovet av komplex chunking. Utan benchmarkdata är dock kostnad ensam inte en tillräcklig grund för val; utvärdera noggrannhet och latens för din specifika uppgift.
För att använda denna modell, skicka förfrågningar till OrcaRouter's OpenAI-kompatibla API-slutpunkt på https://api.orcarouter.ai/v1. Ställ in model-parametern exakt till "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". Du måste inkludera en API-nyckel (erhållen från OrcaRouter) i Authorization-huvudet. API:et stöder det vanliga OpenAI chat completions-formatet. Multimodala indata (bilder, videor) kan inkluderas i meddelandeinnehållslistan. Använd till exempel slutpunkten "chat/completions" med en messages-array. Ingen ytterligare konfiguration behövs. Se OrcaRouters dokumentation för autentisering och hastighetsbegränsningar.
API:et stöder standard OpenAI-kompatibla parametrar: model (obligatorisk), messages (obligatorisk), temperature, top_p, max_tokens, stop, frequency_penalty, presence_penalty, stream och andra. max_tokens kan ställas in upp till 65 536. messages-arrayen kan inkludera system-, user- och assistant-roller. Multimodalt innehåll är strukturerat som objekt med typ "text" eller "image_url". För video kan flera image_url-poster användas. Inga anpassade parametrar specifika för denna modell är dokumenterade. Parametrar som stream möjliggör realtidstokenutmatning. Testa alltid med dina önskade parametrar, eftersom vissa kombinationer (t.ex. hög temperatur med långa sammanhang) kan ge oförutsägbara resultat.
Migreringen är enkel eftersom OrcaRouters API är OpenAI-kompatibelt. Byt ut din bas-URL från https://api.openai.com/v1 till https://api.orcarouter.ai/v1. Ändra ditt modell-ID från en GPT-modell till "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". Skaffa en OrcaRouter API-nyckel och ange den i Authorization-headern. Om din befintliga kod använder OpenAI Python-biblioteket, uppdatera base_url och api_key i OpenAI-klienten. Observera att modellen stöder multimodal input, så om du tidigare använde separata vision-slutpunkter kan du nu skicka bilder direkt i chat-formatet. Testa noggrant eftersom utskrifterna kommer att skilja sig.
Bas-URL för alla API-anrop är https://api.orcarouter.ai/v1. Det exakta modell-ID:t är "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23". Denna sträng måste användas exakt som angiven, inklusive snedstreck och datum-suffix. Slutpunkten för chattkompletioner är POST /v1/chat/completions. För strömning, lägg till stream-parametern. Inga andra slutpunkter (t.ex. embeddings, fine-tuning) listas för denna modell. Verifiera alltid den senaste slutpunktsdokumentationen på OrcaRouters webbplats. Modell-ID:t kan skilja sig från vad som används inbyggt av Qwen; använd alltid OrcaRouters modell-ID.
Qwen3.5-Plus är sannolikt en större, mer kapabel variant. Även om inga specifika detaljer anges för någon av modellerna, byter flash-varianter vanligtvis noggrannhet mot hastighet och lägre kostnad. Flash-modellen har ett lägre pris ($0.10/$0.40 jämfört med vanligtvis högre för Plus). Båda stöder troligen samma kontextfönster och modaliteter. Välj flash för högkapacitetsscenarier där perfekt noggrannhet inte krävs; välj Plus för komplexa uppgifter. Eftersom inga benchmarkdata finns tillgängliga, testa båda på dina egna data om möjligt. Flash-modellen innehåller även datumtaggen 2026-02-23, vilket indikerar en specifik ögonblicksbild.
Llama 3.1 8B är en populär modell med öppna vikter och ett standardkontextfönster på 128K tokens. Denna Qwen flash-modell erbjuder ett mycket större kontext (1 048 576 tokens) och stöder inbyggt bild- och videoinmatning, medan Llama 3.1 huvudsakligen är text. Priset för Llama på OrcaRouter kan vara liknande eller något annorlunda; kontrollera prissidan. För textbaserade uppgifter till liknande kostnad kan Llama vara att föredra om du har befintlig infrastruktur. För multimodala behov har denna Qwen-modell en fördel. Båda nås via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API.
GPT-4o-mini från OpenAI är en mindre, billigare modell med ett 128K kontextfönster. Den stöder text- och bildinmatning men inte video. Prissättningen för GPT-4o-mini på OrcaRouter anges inte här, men typiskt ligger den runt $0,15/$0,60 per 1M tokens. Denna Qwen-modell är något billigare på inmatningstokens ($0,10) och på utmatning ($0,40). Qwen-modellens stora fördel är 1M kontext och videostöd. Däremot kan GPT-4o-mini vara mer noggrant riktmärkt och ha bredare ekosystemstöd. Välj baserat på ditt behov av långt kontext eller video, och din tillit till modellens prestanda.
Andra flash-modeller, som Llama 3.2 Flash eller Mistral small, har vanligtvis mindre kontextfönster (t.ex. 128K) och stöder kanske inte video. Denna Qwen flash-modells kontext på en miljon tokens är en utmärkande funktion. Prissättningen är konkurrenskraftig med $0,10/$0,40. Vanliga begränsningar för flash-modeller inkluderar lägre noggrannhet vid komplexa resonemang och faktauppgifter. För applikationer som kräver maximal kvalitet kan en icke-flash-modell från samma familj eller en större sluten modell vara bättre. Inga specifika jämförelser av hastighet eller benchmark-poäng anges.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $0.100 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $0.400 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23Öppna @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