Qwen3.5 Plus — แชทหลายรูปแบบ (ข้อความ/รูปภาพ/วิดีโอ), บริบท 1M, ความสามารถในการเขียนโค้ดและเอเจนต์ที่แข็งแกร่ง
Qwen3.5-Plus เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในซีรีส์ Qwen ที่พัฒนาโดยทีม Qwen ของ Alibaba Cloud รองรับหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 1,048,576 โทเค็น และผลลัพธ์สูงสุด 65,536 โทเค็น…
จากดีไซน์ของมัน Qwen3.5-Plus สามารถทำงานด้านภาษาและมัลติโมดอลได้หลากหลาย งานด้านข้อความรวมถึงการสรุปความ การตอบคำถาม การแปล การสร้างโค้ด และการให้เหตุผลกับเอกสารยาวๆ ด้วยการป้อนข้อมูลภาพและวิดีโอ มันสามารถอธิบายเนื้อหาภาพ ตอบคำถามเกี่ยวกับภาพ หรือวิเคราะห์วิดีโอได้ บริบทขนาดใหญ่ทำให้มันมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะกับงานที่ต้องสแกนข้อความปริมาณมาก เช่น การค้นหาข้อมูลทางกฎหมาย การทบทวนวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ หรือการสนทนาหลายรอบ โมเดลยังสามารถปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อนในหลากหลายโดเมนได้
หากกรณีการใช้งานของคุณเกี่ยวข้องกับข้อความ prompt สั้นเท่านั้น (เช่น ไม่กี่ร้อยโทเค็น) และไม่จำเป็นต้องใช้อินพุตแบบหลายรูปแบบ โมเดลขนาดเล็กอย่าง Qwen2.5-7B หรือ LLM ขนาดกะทัดรัดที่คล้ายกันอาจคุ้มค่ากว่า คอนเทกซ์ 1M และจำนวนพารามิเตอร์ที่มากของ Qwen3.5-Plus ทำให้มีราคาต่อโทเค็นที่สูงกว่าและการอนุมานที่ช้ากว่าเมื่อเทียบกับทางเลือกที่เล็กกว่า นอกจากนี้ หากคุณไม่จำเป็นต้องมีความยาวเอาต์พุตสูงสุด 65k โทเค็น โมเดลที่ถูกกว่าซึ่งมีข้อจำกัดเอาต์พุตที่สั้นกว่าก็อาจเพียงพอ ประเมินความยาวคอนเทกซ์ขั้นต่ำและข้อกำหนดด้านรูปแบบของงานของคุณก่อนเลือกโมเดลนี้
ใช่ โมเดลนี้รองรับภาพและวิดีโอเป็นอินพุตโมดอล ซึ่งช่วยให้สามารถเข้าใจฉากภาพ อ่านข้อความในภาพ หรือวิเคราะห์วิดีโอได้ วิธีการส่งวิดีโอที่แน่นอน (เช่น เป็นสตรีมของเฟรม คีย์เฟรมเดียว หรือไฟล์วิดีโอที่ถูกบีบอัด) ไม่ได้ระบุไว้ในข้อเท็จจริงที่ให้มา ผู้ใช้ควรปรึกษาเอกสาร API ของ OrcaRouter สำหรับรูปแบบอินพุตที่กำหนด เช่นเดียวกับ LLM แบบมัลติโมดอลหลายตัว การประมวลผลวิดีโออาจใช้โทเค็นจำนวนมากต่อเฟรม ดังนั้นจึงจำเป็นต้องจัดการหน้าต่างบริบทอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการตัดทอน
ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่รวมข้อมูลเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือหรือการเรียกใช้ฟังก์ชัน โดยทั่วไปแล้ว โมเดล Qwen หลายรุ่นรองรับคุณสมบัติเหล่านี้ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แต่ไม่สามารถยืนยันสิ่งนี้สำหรับ Qwen3.5-Plus จากข้อมูลที่ให้มา นักพัฒนาควรทดสอบโมเดลด้วย schema การเรียกใช้เครื่องมือเพื่อตรวจสอบความเข้ากันได้ หากการใช้เครื่องมือมีความจำเป็น ให้พิจารณาใช้โมเดลที่ระบุความสามารถดังกล่าวไว้อย่างชัดเจน API ของ OrcaRouter รองรับพารามิเตอร์มาตรฐานของ OpenAI ดังนั้นคุณอาจลองใช้ function_call หรือ tools ในคำขอของคุณ
ไม่มีคะแนน benchmark ใดๆ ที่ระบุในข้อมูลที่ให้มาสำหรับ Qwen3.5-Plus หากไม่มีตัวเลขประสิทธิภาพที่เฉพาะเจาะจง (เช่น MMLU, HumanEval หรือ multimodal benchmarks) ก็ไม่สามารถเปรียบเทียบความแม่นยำหรือความสามารถในการใช้เหตุผลกับโมเดลอื่นๆ ได้อย่างเป็นกลาง ผู้ใช้ควรทำการประเมินของตนเองบนงานที่เป็นตัวแทนเพื่อวัดประสิทธิภาพ ตามสายผลิตภัณฑ์ Qwen โมเดลรุ่นก่อนหน้าแสดงผลลัพธ์ที่แข่งขันได้ อย่างไรก็ตาม คะแนนของเวอร์ชันเฉพาะนี้ไม่ได้เผยแพร่ในข้อมูลที่มีอยู่ โปรดอ้างอิงถึงการเปิดตัว Qwen อย่างเป็นทางการของ Alibaba Cloud สำหรับผล benchmark ที่เป็นไปได้
เวลาแฝงและปริมาณงานไม่ถูกระบุในข้อมูลที่ให้มา โดยทั่วไปแล้ว โมเดลขนาดใหญ่ที่มีหน้าต่างบริบท 1M จะใช้การคำนวณที่หนักกว่า โดยเฉพาะหากใช้บริบททั้งหมด ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับความยาวของเอาต์พุต จำนวนโทเค็นภาพ และโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลัง การใช้ OrcaRouter คุณอาจพบเวลาแฝงที่ต่ำลงเมื่อใช้ขนาดแบตช์ที่เล็กลง และจำกัดบริบทให้เฉพาะสิ่งที่จำเป็นเท่านั้น การสตรีม (chat.completions พร้อม stream=true) ยังช่วยลดเวลาแฝงที่รับรู้ได้ เนื่องจากโทเค็นจะถูกส่งกลับแบบเพิ่มทีละส่วน
จุดแข็งหลักของ Qwen3.5-Plus คือหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถึง 1,048,576 โทเค็น ซึ่งทำให้สามารถจัดการเอกสารและบทสนทนาที่ยาวมากได้โดยไม่สูญเสียข้อมูล การรองรับหลายรูปแบบ (ข้อความ ภาพ วิดีโอ) ช่วยขยายขอบเขตของอินพุตที่สามารถประมวลผลได้ ผลลัพธ์สูงสุดที่ 65,536 โทเค็นก็มีมากเช่นกัน ทำให้สามารถสร้างสรุป รายงาน หรือโค้ดที่มีความยาวได้ คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับงานที่ต้องใช้ทั้งบริบทที่หนักหน่วงและความเข้าใจด้านภาพในการเรียกใช้โมเดลครั้งเดียว
หากไม่มีข้อมูลการวัดประสิทธิภาพที่แน่นอน ความสามารถที่แท้จริงของโมเดลนี้เมื่อเทียบกับ LLMs อื่นๆ จึงไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่อาจทำให้ต้นทุนการคำนวณและความหน่วงเพิ่มขึ้น โมเดลอาจประสบปัญหาเมื่อทำงานกับบริบทที่ยาวมากเนื่องจากปรากฏการณ์ "lost-in-the-middle" ซึ่งพบได้ทั่วไปใน LLMs หลายตัว นอกจากนี้ ข้อมูลที่ให้มาไม่ได้ระบุว่าโมเดลรองรับภาษาอื่นนอกเหนือจากภาษาอังกฤษหรือไม่ ความสามารถในการใช้หลายภาษาจึงยังไม่แน่นอน สุดท้าย ไม่มีการระบุข้อมูลราคา ผู้ใช้จึงต้องพิจารณาต้นทุนการประมวลผลโทเค็นจำนวนมากด้วยตนเอง
ข้อมูลราคาเฉพาะต่อโทเค็นหรือต่อคำขอสำหรับ Qwen3.5-Plus ไม่รวมอยู่ในข้อเท็จจริงที่ให้มา โดยทั่วไปผู้ให้บริการ LLM จะคิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็นขาเข้าและขาออก และบางครั้งอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับการประมวลผลภาพหรือวิดีโอ หากต้องการทราบอัตราปัจจุบัน คุณควรตรวจสอบหน้าราคาของ OrcaRouter หรือติดต่อทีมขายของพวกเขา ราคาสำหรับโมเดลนี้มีแนวโน้มสูงกว่าโมเดล Qwen รุ่นเล็กกว่าเนื่องจากความสามารถในบริบทที่ใหญ่กว่าและความสามารถแบบมัลติโมดัล ควรตรวจสอบค่าใช้จ่ายก่อนการผสานรวมเสมอ
เมื่อใช้หน้าต่างบริบท 1M ค่าใช้จ่ายอาจสะสมอย่างรวดเร็วหากคุณเติมโทเค็นให้เต็มทั้งบริบท สำหรับงานที่สามารถทำได้ด้วยบริบทที่สั้นกว่า (เช่น 32k โทเค็น) คุณอาจจ่ายเกินไปโดยใช้โมเดลนี้ ในทำนองเดียวกัน การประมวลผลภาพจำนวนมากหรือวิดีโอที่ยาวจะใช้โทเค็นอินพุตเป็นจำนวนมาก ผลลัพธ์สูงสุด 65,536 โทเค็นยังหมายความว่าการสร้างสามารถมีค่าใช้จ่ายสูงหากคุณสร้างคำตอบที่ยาว พิจารณาใช้โมเดลที่เล็กกว่าสำหรับงานง่ายๆ และสงวน Qwen3.5-Plus ไว้สำหรับสถานการณ์ที่ต้องการบริบทขนาดใหญ่และอินพุตแบบมัลติโมดัลอย่างแท้จริง
ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่ได้กล่าวถึงการแคชหรือส่วนลดสำหรับโทเค็นที่ซ้ำกันบน Qwen3.5-Plus ผู้ให้บริการ API บางรายเสนอการแคชพรอมต์ที่ลดต้นทุนสำหรับโทเค็นนำหน้าที่เหมือนกันในการเรียกหลายครั้ง OrcaRouter อาจรองรับหรือไม่รองรับคุณสมบัติดังกล่าว หากต้องการทราบ ให้ดูเอกสารประกอบของ OrcaRouter หรือติดต่อฝ่ายสนับสนุน หากมีการแคช อาจช่วยลดต้นทุนได้อย่างมากสำหรับกรณีการใช้งาน เช่น การสนทนาหลายรอบที่มีพรอมต์ระบบเดียวกันหรือบริบทที่ซ้ำกัน
การเข้าถึง Qwen3.5-Plus ผ่าน OrcaRouter's OpenAI-compatible API ตั้งค่า base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 ใช้รหัสโมเดล "qwen/qwen3.5-plus" การยืนยันตัวตนมักจะทำผ่าน API key ในส่วนหัว Authorization (เช่น "Bearer YOUR_API_KEY") สำหรับคำขอ chat completion ให้ส่ง POST ไปที่ /chat/completions โดยมี JSON body ที่มีฟิลด์ "model" ตั้งค่าเป็นรหัสโมเดล และอาร์เรย์ "messages" ตามรูปแบบของ OpenAI ตัวอย่าง: {"model": "qwen/qwen3.5-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}
OrcaRouter รองรับพารามิเตอร์มาตรฐานของ OpenAI รวมถึง "messages", "max_tokens", "temperature", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty", "stop", และ "stream" เนื่องจากโมเดลรองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพและวิดีโอ คุณยังสามารถส่งเนื้อหาแบบ multimodal ในฟิลด์ "content" เป็นอาร์เรย์ของอ็อบเจ็กต์ที่มี "type":"text" และ "type":"image_url" (หรือที่คล้ายกัน) ได้ โครงสร้างที่แน่นอนสำหรับวิดีโอไม่ได้ถูกกำหนดไว้ในข้อมูลที่ให้มา โปรดดูเอกสาร API ของ OrcaRouter สำหรับรายการพารามิเตอร์ที่สมบูรณ์ หมายเหตุ: "max_tokens" ต้องไม่เกินเอาต์พุตสูงสุดของโมเดลที่ 65,536 โทเค็น
ในการสลับจากโมเดลอื่นมาเป็น Qwen3.5-Plus ให้อัปเดตฟิลด์ "model" ในคำขอ API ของคุณจากรหัสโมเดลเดิม (เช่น "gpt-4" หรือ "qwen2.5-72b") เป็น "qwen/qwen3.5-plus" ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโค้ดของคุณสามารถรองรับบริบทที่ใหญ่ขึ้นและอินพุตแบบมัลติโมดอลได้ หากคุณตั้งใจจะใช้คุณสมบัติเหล่านั้น หากคุณใช้โมเดลที่รองรับการเรียกใช้เครื่องมือหรือการเรียกใช้ฟังก์ชันแบบขนาน ให้ทดสอบคุณสมบัติเหล่านั้นกับ Qwen3.5-Plus เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานร่วมกันได้ นอกจากนี้ ให้ปรับขีดจำกัดโทเค็นของคุณหากโมเดลก่อนหน้ามีเอาต์พุตสูงสุดที่เล็กกว่า (ตั้งค่า max_tokens อย่างเหมาะสม)
ใช่ รองรับการสตรีมผ่านพารามิเตอร์มาตรฐานของ OpenAI API: ตั้งค่า "stream": true ในคำขอของคุณ ซึ่งจะคืนโทเค็นตามที่สร้างขึ้น ช่วยลดความหน่วงที่รับรู้ได้ การตอบกลับจะเป็นสตรีมของเหตุการณ์ Server-Sent Events (SSE) แต่ละเหตุการณ์จะมี delta ของส่วนถัดไปของข้อความ วิธีนี้ทำงานเหมือนกับโหมดสตรีมของ OpenAI สำหรับอินพุตแบบมัลติโมดอล ชิ้นแรกอาจมีความหน่วงเล็กน้อยในขณะที่โมเดลประมวลผลรูปภาพหรือวิดีโอ API ของ OrcaRouter ใช้รูปแบบสตรีมเดียวกันกับ OpenAI ดังนั้นโค้ดสตรีมที่มีอยู่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่กับรหัสโมเดลใหม่ได้
Qwen3.5-Plus เป็นรุ่นใหม่ล่าสุดในซีรีส์ Qwen ข้อมูลที่ให้มาไม่ได้ระบุการปรับปรุงประสิทธิภาพที่เฉพาะเจาะจงเมื่อเทียบกับ Qwen2.5 แต่โดยทั่วไปแล้วรุ่นใหม่กว่าจะเพิ่มการรองรับบริบทที่ยาวขึ้นและการฝึกอบรมที่ละเอียดขึ้น โมเดล Qwen2.5 โดยทั่วไปมีหน้าต่างบริบทสูงสุด 128k โทเค็น ในขณะที่ Qwen3.5-Plus รองรับ 1M นอกจากนี้ Qwen3.5-Plus ระบุอย่างชัดเจนว่าวิดีโอเป็นรูปแบบอินพุต ซึ่งอาจไม่มีใน Qwen2.5 รุ่นเก่า หากคุณไม่จำเป็นต้องใช้บริบทที่ใหญ่ขึ้นหรืออินพุตวิดีโอ โมเดล Qwen2.5 อาจคุ้มค่าและเร็วกว่า
โมเดลอย่าง Gemini 1.5 Pro (1M tokens), Claude 3.5 Sonnet (200k), และ GPT-4 Turbo (128k) ก็มีบริบทยาวเช่นกัน Qwen3.5-Plus มีบริบท 1M tokens เท่ากับ Gemini 1.5 Pro และเกินกว่าโมเดลอื่นๆ ส่วนใหญ่ การเพิ่มอินพุตวิดีโอก็ค่อนข้างหายากในกลุ่ม LLMs อย่างไรก็ตาม หากไม่มีข้อมูลเกณฑ์มาตรฐาน การเปรียบเทียบความแม่นยำ การใช้เหตุผล หรือความสามารถในการเขียนโค้ดก็เป็นเรื่องยาก ราคาและเวลาแฝงก็แตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ ผู้ใช้ควรประเมินตามงานเฉพาะของตน OrcaRouter ให้การเข้าถึงโมเดลหลายตัว ทำให้ง่ายต่อการสลับและเปรียบเทียบ
คุณจะเลือกโมเดลนี้หากกรณีการใช้งานของคุณต้องการทั้งบริบทที่ยาวมาก (มากกว่า 256k โทเคน) และอินพุตแบบมัลติโมดัล (ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ) ในโมเดลเดียว ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์วิดีโอหลายชั่วโมงพร้อมบทถอดความ หรือการอ่านหนังสือทั้งเล่มที่มีแผนภาพประกอบ หากงานของคุณเป็นเพียงข้อความที่มีบริบทสั้น ทางเลือกที่ถูกกว่าและเร็วกว่า (เช่น Qwen2.5-7B หรือ GPT-4o-mini) จะเหมาะสมกว่า นอกจากนี้ หากคุณต้องการเอาท์พุตมากกว่า 16k โทเคน ค่าเอาท์พุตสูงสุด 65k ของ Qwen3.5-Plus อาจเป็นข้อได้เปรียบ
ข้อเท็จจริงที่ให้ไว้ไม่มีรายละเอียดเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลหรือความเป็นส่วนตัวสำหรับ Qwen3.5-Plus เมื่อใช้ OrcaRouter คุณควรตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวและข้อกำหนดในการให้บริการของพวกเขาเพื่อทำความเข้าใจว่าข้อมูลถูกประมวลผล จัดเก็บ หรือบันทึกไว้อย่างไร เช่นเดียวกับ API ของบริษัทอื่นใด หลีกเลี่ยงการส่งข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน เว้นแต่คุณจะยืนยันการรับรองด้านความปลอดภัยของผู้ให้บริการแล้ว (เช่น SOC 2, การปฏิบัติตาม GDPR) ตัวโมเดลถูกโฮสต์บนโครงสร้างพื้นฐานที่จัดการโดย OrcaRouter และ Alibaba Cloud และผู้ให้บริการ API ทั่วไปจะเก็บข้อมูลไว้เพียงชั่วคราวเพื่อการส่งมอบบริการเท่านั้น
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-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| ระดับ | อินพุต / 1M โทเค็น | เอาต์พุต / 1M โทเค็น |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.400 | $2.40 |
| ≤ 1.0M | $0.500 | $3.00 |
| เลือกระดับชั้นตามจำนวนโทเค็นอินพุตของแต่ละคำขอ | ||
ประมาณการจากราคาตั้ง
ราคาแบบขั้นบันได — การประเมินนี้ใช้อัตราขั้นพื้นฐาน
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-plusเปิด @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