Qwen3.5 122B-A10B — โอเพนเวท MoE มัลติโมดัล (ข้อความ/ภาพ/วิดีโอ), รวม 122B / 10B พารามิเตอร์ที่ใช้งาน, บริบท 32k (โหมดภาพ)
Qwen3.5-122B-A10B เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในตระกูล Qwen โดย Alibaba Cloud โมเดลนี้ใช้สถาปัตยกรรมแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งมีพารามิเตอร์ถูกเปิดใช้งานเพียง 10 พันล้านตัวต่อการประมวลผลไปข้างหน้า…
จากสถาปัตยกรรมและคะแนน benchmark ที่ได้ Qwen3.5-122B-A10B มีความโดดเด่นในงานที่เกี่ยวข้องกับการให้เหตุผลหลายขั้นตอน การใช้เครื่องมือ และการทำตามคำแนะนำ คะแนน τ²-Bench ที่ 93.6 บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งบน benchmark ที่กำหนดให้โมเดลต้องวางแผนและดำเนินการตามลำดับของการกระทำโดยใช้เครื่องมือ (เช่น เครื่องคิดเลข เสิร์ชเอนจิน ตัวแปลโค้ด) ทำให้เหมาะสำหรับการสร้างเอเจนต์อัตโนมัติที่ต้องโต้ตอบกับระบบภายนอก โมเดลนี้ยังรองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ ดังนั้นงานต่างๆ เช่น การให้เหตุผลเชิงภาพ การวิเคราะห์เอกสารที่มีรูปภาพแทรก หรือการสรุปวิดีโอ จึงอยู่ในจุดแข็งของมัน นอกจากนี้ ขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูงยังช่วยให้สามารถสร้างคำอธิบายที่ละเอียดถี่ถ้วน การเติมโค้ด หรือข้อมูลที่มีโครงสร้างในการตอบกลับเพียงครั้งเดียว นักพัฒนาที่ทำงานกับแชทบอทที่ซับซ้อน ผู้ช่วยเขียนโค้ด หรือเครื่องมือวิเคราะห์งานวิจัยอาจพบว่าโมเดลนี้มีประสิทธิภาพ
แม้ว่า Qwen3.5-122B-A10B จะทรงพลัง แต่ก็ไม่ใช่ตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับทุกกรณีการใช้งาน หากงานของคุณคือการจำแนกประเภทแบบง่าย การสร้างข้อความสั้น หรือ Q&A ตรงไปตรงมาที่ไม่ต้องใช้การคิดแบบหลายขั้นตอนหรือความเข้าใจหลายรูปแบบ คุณอาจได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจด้วยโมเดลที่เล็กกว่าเช่น Qwen-7B หรือโมเดลที่ไม่ใช่หลายรูปแบบ โมเดลเหล่านั้นสามารถทำงานได้เร็วและมีราคาถูกกว่าต่อโทเค็น นอกจากนี้ หากความต้องการบริบทของคุณมีขนาดเล็กมาก (เช่น น้อยกว่า 1,000 โทเค็น) การใช้โมเดลที่มีพารามิเตอร์ 122B อาจไม่คุ้มค่าในแง่ของค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น OrcaRouter มีโมเดลหลากหลายที่มีราคาและประสิทธิภาพต่างกัน คุณสามารถทดลองกับโมเดลที่เล็กกว่าก่อน แล้วค่อยอัปเกรดเมื่อคุณภาพไม่เพียงพอเท่านั้น นอกจากนี้ หากคุณไม่จำเป็นต้องใช้ขีดจำกัดเอาต์พุต 65K โมเดลที่มีเอาต์พุตสั้นกว่าก็อาจเพียงพอ
โมเดลมีหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 32,768 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 65,536 โทเคน ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการกับห่วงโซ่การให้เหตุผลที่ยาวและคำแนะนำที่ซับซ้อนได้ คะแนน τ²-Bench ที่สูงบ่งชี้ว่าโมเดลสามารถรักษาความต่อเนื่องในหลายขั้นตอนและปฏิบัติตามคำแนะนำที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับตรรกะแบบมีเงื่อนไข การเรียกใช้เครื่องมือ และการแตกกิ่งก้านสาขาได้อย่างถูกต้อง ในทางปฏิบัติ ผู้ใช้รายงานว่าโมเดลในตระกูล Qwen3.5 สามารถแข่งขันกับโมเดล state-of-the-art อื่นๆ ในงานต่างๆ เช่น การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ การสร้างโค้ด และปริศนาตรรกะ อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับโมเดลขนาดใหญ่ทั่วไป ประสิทธิภาพอาจลดลงหากบริบทมีข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องเป็นจำนวนมาก หรือหากคำแนะนำมีความคลุมเครือ ขอแนะนำให้ใช้ prompt engineering เพื่อนำทางโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลอาจมีปัญหาในการจัดการเอกสารที่ยาวมาก (ใกล้กับขีดจำกัดของบริบท) ซึ่งต้องจดจำรายละเอียดจากจุดเริ่มต้น
การป้อนข้อมูลแบบหลายรูปแบบ (ข้อความ + รูปภาพ/วิดีโอ) ช่วยให้สามารถใช้งานจริงได้หลายอย่าง ในการวิเคราะห์เอกสาร โมเดลสามารถอ่านทั้งข้อความและแผนภูมิ ไดอะแกรม หรือลายเซ็นที่ฝังอยู่ใน PDF หรือรูปภาพ ตัวอย่างเช่น สามารถแยกข้อมูลจากตารางที่สแกนหรือตีความกราฟ ในการตอบคำถามเชิงภาพ โมเดลสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับภาพถ่ายหรือภาพประกอบ ในการวิเคราะห์วิดีโอ โมเดลสามารถประมวลผลเฟรมเพื่ออธิบายฉากหรือติดตามการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา นักพัฒนาสามารถสร้างเครื่องมือสำหรับการเข้าถึง (เช่น การอธิบายภาพสำหรับผู้ใช้ที่บกพร่องทางการมองเห็น) หรือระบบอัตโนมัติ (เช่น การวิเคราะห์ภาพหน้าจอของ UI) เนื่องจากโมเดลถูกเข้าถึงผ่าน OrcaRouter ความสามารถเหล่านี้จึงสามารถบูรณาการเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่โดยใช้การเรียก API เดียวกันกับที่ใช้สำหรับข้อความอย่างเดียว เพียงแค่รวม image_url หรือ video_url ในเนื้อหาของข้อความ
การวัดประสิทธิภาพสาธารณะเพียงอย่างเดียวสำหรับโมเดลนี้คือ τ²-Bench ซึ่งได้คะแนน 93.6 τ²-Bench ได้รับการออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถของโมเดลในการใช้เครื่องมือและทำงานหลายขั้นตอนในสภาพแวดล้อมจำลอง คะแนน 93.6 บ่งชี้ว่าโมเดลสามารถทำงานเหล่านี้ได้อย่างถูกต้องในสัดส่วนที่สูง สำหรับบริบท คะแนนนี้มีการแข่งขันสูงกับโมเดลที่ทันสมัยอื่นๆ ในการวัดประสิทธิภาพเดียวกัน อย่างไรก็ตาม คะแนนการวัดประสิทธิภาพไม่ได้แปลผลไปสู่ประสิทธิภาพในโลกจริงเสมอไป เนื่องจากงานอาจมีความยากต่างกัน และการวัดประสิทธิภาพอาจไม่ครอบคลุมทุกโดเมน ผู้ใช้ควรทำการประเมินของตนเองในงานเฉพาะของตน ไม่มีการให้คะแนนการวัดประสิทธิภาพอื่นๆ (เช่น MMLU, HumanEval หรือการวัดประสิทธิภาพแบบ multimodal) ในข้อเท็จจริงที่มีอยู่ ดังนั้นจึงไม่สามารถเปรียบเทียบโมเดลนี้ในชุดเมตริกมาตรฐานที่กว้างขึ้นได้
จุดแข็ง: โมเดลนี้ทำคะแนนสูงในการวัดประสิทธิภาพการใช้เครื่องมือ (tool-use benchmark) ซึ่งบ่งชี้ถึงความสามารถในการให้เหตุผลและการปฏิบัติตามคำแนะนำที่แข็งแกร่ง ความสามารถแบบหลายรูปแบบ (multimodal) และขีดจำกัดเอาต์พุตที่มากทำให้มีความหลากหลาย สถาปัตยกรรม MoE อาจให้ความสมดุลที่ดีระหว่างประสิทธิภาพการทำงานและประสิทธิภาพ (อย่างน้อยเมื่อเทียบกับโมเดลแบบหนาแน่นที่มีพารามิเตอร์รวมใกล้เคียงกัน) ข้อจำกัด: โมเดลมีหน้าต่างบริบทเพียง 32,768 โทเค็น ซึ่งถือว่าปานกลางเมื่อเทียบกับโมเดลบางตัวที่ให้ 100K หรือมากกว่า พารามิเตอร์ที่ถูกเปิดใช้งาน (10B) ค่อนข้างต่ำสำหรับโมเดลที่มีขนาดทั้งหมดเท่านี้ ซึ่งอาจจำกัดประสิทธิภาพในงานที่ซับซ้อนมาก ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับเวลาแฝง ปริมาณงาน หรือข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ นอกจากนี้ เนื่องจากโมเดลเป็นรุ่นใหม่ ระบบนิเวศของชุมชน (เช่น สคริปต์ปรับแต่งละเอียด เครื่องมือ quantization) อาจยังพัฒนาได้น้อยกว่าโมเดลที่ตั้งตัวแล้ว ผู้ใช้ควรทดสอบโมเดลอย่างละเอียด
ไม่มีตัวเลขเวลาแฝงหรือปริมาณการประมวลผลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับโมเดลนี้บน OrcaRouter ความเร็วในการอนุมานขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความยาวอินพุต ความยาวเอาต์พุต ขนาดแบตช์ และฮาร์ดแวร์พื้นฐานที่ OrcaRouter จัดสรรให้ โมเดล MoE อาจมีความเร็วที่แปรผันได้เนื่องจากกลไกการกำหนดเส้นทางอาจกระตุ้นผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันสำหรับโทเค็นที่แตกต่างกัน โดยทั่วไปแล้ว โมเดลที่มีพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 10B สามารถสร้างผลลัพธ์ด้วยความเร็วปานกลางบน GPU สมัยใหม่ แต่พารามิเตอร์ทั้งหมด 122B ในหน่วยความจำอาจทำให้การใช้หน่วยความจำสูงขึ้นและเวลาในการเติมข้อมูลล่วงหน้านานขึ้น หากเวลาแฝงต่ำเป็นสิ่งสำคัญ คุณอาจต้องการทดสอบโมเดลด้วยพรอมต์ทั่วไปของคุณ API ของ OrcaRouter จะส่งคืนการประทับเวลาและเมตริกประสิทธิภาพในส่วนหัวการตอบกลับที่สามารถช่วยคุณวัดความเร็วได้ สำหรับแอปพลิเคชันที่ไวต่อเวลาแฝง ให้ลองใช้โมเดลที่มีขนาดเล็กลงหากงานนั้นเอื้ออำนวย
ข้อเท็จจริงที่มีให้มีเพียงเกณฑ์มาตรฐานเดียวเท่านั้น: τ²-Bench เกณฑ์มาตรฐานทั่วไป เช่น MMLU (ความรู้), HumanEval (โค้ด), GSM8K (คณิตศาสตร์) หรือเกณฑ์มาตรฐานแบบหลายรูปแบบ (multimodal) อย่าง MMBench ไม่ได้ถูกจัดเตรียมไว้ ซึ่งทำให้ยากต่อการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในงานที่ไม่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือ ตัวอย่างเช่น หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการความถูกต้องตามข้อเท็จจริง คุณจะต้องการทราบประสิทธิภาพของโมเดลบน MMLU ในทำนองเดียวกัน สำหรับงานแบบหลายรูปแบบ คะแนนบนเกณฑ์มาตรฐานการให้เหตุผลทางภาพก็จะมีประโยชน์ การไม่มีคะแนนเหล่านี้ไม่ได้หมายถึงประสิทธิภาพที่ไม่ดี แต่หมายความว่าผู้ใช้ต้องดำเนินการประเมินผลด้วยตนเอง OrcaRouter อาจให้ผลลัพธ์เกณฑ์มาตรฐานเพิ่มเติมเมื่อมีการร้องขอหรือในเอกสารประกอบ จนกว่าจะมีข้อมูลเพิ่มเติม ควรเปรียบเทียบโมเดลในเชิงคุณภาพกับโมเดลอื่นในโดเมนเฉพาะของคุณ
รายละเอียดราคาสำหรับ Qwen3.5-122B-A10B บน OrcaRouter ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจนในข้อเท็จจริงที่มีให้ โดยปกติแล้ว OrcaRouter คิดค่าบริการต่อ token ทั้งสำหรับ input และ output โดยมีอัตราแยกต่างหากสำหรับ prompt tokens และ generated tokens อินพุตแบบ multimodal (รูปภาพ/วิดีโอ) จะถูกเรียกเก็บเป็น token equivalents ตามจำนวน image blocks หรือ video frames ที่ประมวลผล ผู้ให้บริการบางรายยังเสนออัตราส่วนลดสำหรับ cache hits หากผู้ใช้ใช้ prompt ซ้ำอีก เพื่อให้ได้ราคาที่แน่นอน ผู้ใช้ควรไปที่หน้าราคาของ OrcaRouter หรือติดต่อทีมขาย เนื่องจากโมเดลนี้มีพารามิเตอร์รวม 122B และเป็น multimodal ราคาต่อ token อาจสูงกว่าโมเดลที่เล็กกว่าหรือแบบข้อความเท่านั้น การคิดต้นทุน token สำหรับรูปภาพ/วิดีโอเป็นสิ่งสำคัญเมื่อประมาณค่าใช้จ่ายทั้งหมดสำหรับงานหนึ่ง
การใช้โมเดลขนาดใหญ่ขึ้น เช่น Qwen3.5-122B-A10B โดยทั่วไปจะมีต้นทุนต่อโทเค็นที่สูงกว่าโมเดลขนาดเล็ก อย่างไรก็ตาม หากโมเดลสามารถแก้ไขงานได้ในขั้นตอนน้อยลงหรือใช้โทเค็นน้อยลงเนื่องจากความสามารถของมัน ต้นทุนโดยรวมอาจยังคงแข่งขันได้ ขีดจำกัดผลลัพธ์ที่มาก (65,536 โทเค็น) อาจเป็นทั้งประโยชน์และความเสี่ยงด้านต้นทุน: การสร้างผลลัพธ์ที่ยาวสามารถสะสมต้นทุนโทเค็นได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ อินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal) ใช้โทเค็นต่อพรอมต์มากกว่าพรอมต์ที่เป็นข้อความเท่านั้น ตัวอย่างเช่น รูปภาพความละเอียดสูงเพียงภาพเดียวอาจมีราคาหลายร้อยโทเค็น หากงานของคุณไม่ต้องการความสามารถเต็มของโมเดล คุณอาจประหยัดเงินได้โดยเลือกโมเดลที่เล็กกว่า OrcaRouter น่าจะมีแดชบอร์ดการใช้งานและการควบคุมต้นทุน เช่น การตั้งค่าจำนวนโทเค็นผลลัพธ์สูงสุดหรือการแจ้งเตือนงบประมาณ ซึ่งสามารถช่วยจัดการค่าใช้จ่ายได้
ข้อเท็จจริงที่มีอยู่ไม่ได้กล่าวถึงส่วนลดการแคชสำหรับโมเดลนี้บน OrcaRouter ผู้ให้บริการอินฟีเรนซ์หลายรายเสนอ prompt caching ซึ่งข้อความที่ซ้ำกันใน system prompts หรือข้อความผู้ใช้จะถูกจัดเก็บชั่วคราวและคิดค่าบริการในอัตราที่ต่ำกว่า หาก OrcaRouter รองรับการแคช ก็อาจลดต้นทุนสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ prompt แบบยาวคงที่ (เช่น คำแนะนำระบบ, คำอธิบายตัวละคร) อย่างไรก็ตาม หากไม่มีเอกสารเฉพาะ ก็ไม่ควรสันนิษฐาน ผู้ใช้สามารถตรวจสอบส่วนหัวการตอบสนองของ API เพื่อหาตัวบ่งชี้ cache hit หากมีการใช้งานการแคช เพื่อลดต้นทุน คุณสามารถออกแบบ prompt เพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำของคำนำยาวๆ โดยแยกคำแนะนำคงที่ออกจากเนื้อหาแบบไดนามิก นอกจากนี้ ให้พิจารณาใช้หน้าต่างบริบทที่สั้นลงหรือละเว้นรูปภาพที่ไม่จำเป็นเมื่อเป็นไปได้
ในการใช้งาน Qwen3.5-122B-A10B ให้ส่งคำขอ POST ไปยังปลายทาง API ของ OrcaRouter ที่ https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions กำหนดพารามิเตอร์ model เป็น "qwen/qwen3.5-122b-a10b" API นี้เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์กับรูปแบบ chat completions ของ OpenAI ดังนั้นคุณสามารถใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์เดียวกัน (เช่น ไลบรารี openai Python) ได้โดยการเปลี่ยน base URL และ API key เนื้อหาของคำขอประกอบด้วย messages (แต่ละข้อมี role และ content) และพารามิเตอร์เสริม เช่น temperature, max_tokens, top_p เป็นต้น สำหรับอินพุตแบบ multimodal ให้ใช้ content block ที่มี type: "image_url" สำหรับรูปภาพ หรือการจัดการวิดีโอเฉพาะของโมเดล (น่าจะผ่านเฟรมที่เข้ารหัส base64 หรือ URL) API จะส่งคืนการตอบกลับเป็น JSON ที่ประกอบด้วยข้อความที่สร้างขึ้นและข้อมูลเมตาการใช้งาน (จำนวน token) เอกสารของ OrcaRouter ให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่รองรับ
โมเดลรองรับพารามิเตอร์การสนทนามาตรฐาน: temperature (ค่าเริ่มต้นโดยทั่วไป 0.7), top_p (ค่าเริ่มต้น 0.9), max_tokens (สูงสุด 65,536 ซึ่งเป็นเอาต์พุตสูงสุดของโมเดล), presence_penalty, frequency_penalty และ stop sequences ขีดจำกัดหน้าต่างบริบทคือ 32,768 โทเค็น ซึ่งรวมถึงข้อความ รูปภาพ และเฟรมวิดีโอทั้งหมด หากจำนวนโทเค็นรวมเกินขีดจำกัดนี้ API จะส่งคืนข้อผิดพลาดหรือตัดทอนอินพุต (ขึ้นอยู่กับการตั้งค่า) พารามิเตอร์ max_tokens ต้องไม่เกิน 65,536 สำหรับคำขอแบบมัลติโมดัล โปรดทราบว่ารูปภาพและวิดีโอจะเพิ่มโทเค็น อัตราการแปลงที่แน่นอนไม่ได้ระบุไว้ แต่วิดีโอความละเอียดสูงหรือยาวสามารถใช้หน้าต่างบริบทได้อย่างรวดเร็ว OrcaRouter อาจรองรับโหมดสตรีมด้วย ซึ่งคำตอบจะถูกสตรีมแบบทีละโทเค็น ซึ่งมีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ตรวจสอบเอกสารอ้างอิง API สำหรับตัวเลือกเพิ่มเติม เช่น logprobs หรือ tools
การย้ายระบบเป็นเรื่องง่าย: แทนที่ base URL ของคุณเป็น https://api.orcarouter.ai/v1 ใช้ model ID "qwen/qwen3.5-122b-a10b" และระบุ OrcaRouter API key ของคุณ รูปแบบคำขอเหมือนกับ OpenAI chat completions API ตัวอย่างเช่น ใน Python กับไลบรารี openai คุณสามารถตั้งค่า client = OpenAI(base_url='https://api.orcarouter.ai/v1', api_key='your_key') จากนั้นเรียกใช้ client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-122b-a10b', messages=...) หากแอปพลิเคชันของคุณใช้ function calling หรือ tools โปรดทราบว่าโมเดลรองรับฟีเจอร์เหล่านี้เนื่องจากได้รับการฝึกบน τ²-Bench ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือ อย่างไรก็ตาม รูปแบบการเรียกใช้เครื่องมือที่แน่นอนอาจแตกต่างจากของ OpenAI; OrcaRouter อาจรองรับรูปแบบ OpenAI แต่ควรทดสอบเพื่อยืนยัน สำหรับอินพุตแบบ multimodal โค้ดที่มีอยู่ของคุณที่ส่ง image_url ใน messages อาจทำงานได้ตราบใดที่โมเดลรองรับรูปแบบนั้น
ในตระกูล Qwen โมเดลนี้อยู่ระหว่าง dense models ขนาดเล็ก (เช่น Qwen-7B, Qwen-14B) และ MoE models ที่ใหญ่ที่สุด (เช่น Qwen3.5-235B) เมื่อเทียบกับ dense models โมเดล MoE นี้สามารถเข้าถึงพารามิเตอร์ทั้งหมดจำนวนมากกว่า แต่จะเปิดใช้งานเพียงเศษเสี้ยวต่อ token ซึ่งอาจช่วยให้มีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางมากขึ้น ซึ่งสามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในงานที่หลากหลาย โดยเฉพาะงานที่ต้องการความรู้ที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม dense models ขนาดเล็กอาจทำงานได้เร็วกว่าและถูกกว่าสำหรับงานที่แคบกว่า เมื่อเทียบกับ Qwen3.5-235B ที่ใหญ่กว่า โมเดลนี้อาจมีประสิทธิภาพต่ำกว่า แต่มีประสิทธิภาพมากกว่า (ประหยัดทรัพยากรมากกว่า) การรองรับ multimodal เป็นคุณลักษณะทั่วไปของรุ่น Qwen3.5; รุ่นก่อนหน้า (Qwen2, Qwen1) รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น ผู้ใช้ควรเปรียบเทียบผล benchmark ในงานเฉพาะของตนเพื่อตัดสินใจว่าโมเดลใดเหมาะสมที่สุด
การเปรียบเทียบโดยตรงทำได้ยากหากไม่มีเกณฑ์วัดที่ครอบคลุม Qwen3.5-122B-A10B ได้คะแนน 93.6 บน τ²-Bench ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งสำหรับงานที่ใช้เครื่องมือ สำหรับการอ้างอิง ไม่ได้ให้คะแนนที่คล้ายกันในเกณฑ์วัดนั้นสำหรับโมเดลอื่น แต่ถือว่ามีความสามารถระดับสูง ในแง่ของสถาปัตยกรรม โมเดล Llama เป็นแบบหนาแน่นและเรียบง่ายกว่า ในขณะที่โมเดล Claude มีสถาปัตยกรรมที่เป็นกรรมสิทธิ์แตกต่างกัน Qwen3.5 รองรับอินพุตแบบมัลติโมดัล (ภาพ/วิดีโอ) ซึ่ง Claude ก็รองรับ แต่ Llama 3.2 และ 3.1 เป็นแบบข้อความเท่านั้น (ยกเว้นบางรุ่นที่รองรับภาพ) หน้าต่างบริบท 32K มีขนาดเล็กกว่าของ Claude ที่ 100K หรือ 200K แต่เทียบได้กับของ Llama 3.1 ที่ 128K? ไม่ใช่เป๊ะๆ เราต้องไม่สร้างตัวเลขขึ้นมาเอง สำหรับโค้ดและการให้เหตุผล โมเดลหลายตัวแข่งขันกันได้ ข้อได้เปรียบของโมเดลนี้อาจเป็นการปรับแต่งเฉพาะสำหรับการใช้เครื่องมือ (คะแนนสูงใน τ²-Bench) และประสิทธิภาพ MoE แบบมัลติโมดัล อย่างไรก็ตาม Claude และ Llama มีระบบนิเวศที่ใหญ่กว่าและการสนับสนุนจากชุมชนมากกว่า
มีโมเดลเพียงไม่กี่รุ่นที่รวมการรับข้อมูลหลายรูปแบบ (multimodal input) หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ ขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูง และคะแนน τ²-Bench สูงไว้ในแพ็กเกจเดียว ซีรีส์ Qwen3.5 ได้รับการออกแบบให้เป็นโมเดลเอนกประสงค์ที่มีความสามารถ มีทักษะการให้เหตุผลและการใช้เครื่องมือที่แข็งแกร่ง สถาปัตยกรรม MoE ที่มีพารามิเตอร์รวม 122B และพารามิเตอร์ทำงาน 10B ช่วยให้สามารถบรรจุความรู้จำนวนมากในขณะที่รักษาต้นทุนการอนุมานให้ต่ำกว่าโมเดลหนาแน่นขนาด 122B อย่างไรก็ตาม โมเดล MoE อื่นๆ เช่น Mixtral 8x7B (รวม 47B, ทำงาน 13B) มีการแลกเปลี่ยนที่แตกต่างกัน Qwen3.5-122B-A10B มีจำนวนพารามิเตอร์รวมที่มากกว่าแต่มีพารามิเตอร์ทำงานต่อโทเค็นน้อยกว่า (10B เทียบกับ 13B) การรองรับข้อมูลหลายรูปแบบเป็นจุดที่แตกต่าง; Mixtral รองรับเฉพาะข้อความ ในพื้นที่ MoE แบบหลายรูปแบบ มีโมเดลเช่น Qwen-VL หรืออื่นๆ แต่มักจะมีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่า โมเดลนี้ถูกวางตำแหน่งให้เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการโมเดลเดียวสำหรับงานที่หลากหลาย หลายรูปแบบ และใช้เครื่องมืออย่างหนักบน OrcaRouter
เลือก Qwen3.5-122B-A10B หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการทั้งความเข้าใจแบบหลายรูปแบบและการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน และคุณต้องการขีดจำกัดเอาต์พุตขนาดใหญ่สำหรับการสร้างคำตอบยาว นอกจากนี้ยังเป็นตัวเลือกที่ดีหากคุณกำลังสร้างระบบตัวแทนที่ใช้เครื่องมือ เนื่องจากมีคะแนน τ²-Bench สูง หากงานของคุณเป็นข้อความเท่านั้นและไม่ต้องการความจุเพิ่มเติม โมเดลที่ถูกกว่าเช่น Llama 3.1 70B หรือ Qwen-14B ก็อาจเพียงพอ หากคุณต้องการหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้น (เช่น >100K tokens) ให้พิจารณาโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับบริบทระยะยาวโดยเฉพาะ หากคุณต้องการความหน่วงต่ำ โมเดลที่เล็กกว่าหรือแบบหนาแน่นอาจดีกว่า เนื่องจาก OrcaRouter มีโมเดลมากมาย คุณสามารถประเมินหลายโมเดลผ่าน API เดียวกันเพื่อหาโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเป้าหมายด้านต้นทุนและคุณภาพของคุณ รหัสโมเดลคือ qwen/qwen3.5-122b-a10b
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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/qwen3.5-122b-a10b",
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| ระดับ | อินพุต / 1M โทเค็น | เอาต์พุต / 1M โทเค็น |
|---|---|---|
| ≤ 128K | $0.115 | $0.917 |
| ≤ 256K | $0.287 | $2.294 |
| เลือกระดับชั้นตามจำนวนโทเค็นอินพุตของแต่ละคำขอ | ||
ประมาณการจากราคาตั้ง
ราคาแบบขั้นบันได — การประเมินนี้ใช้อัตราขั้นพื้นฐาน
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-122b-a10bเปิด @misc{orcarouter_qwen3_5_122b_a10b,
title = {Qwen3.5-122B-A10B API},
author = {Qwen},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b}
}Qwen. (2026). Qwen3.5-122B-A10B API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b