Szczegóły modelu
Qwen: Qwen3.5-9B
Status: AktywnyDostęp APIModel lokalny
Profil techniczny
Kluczowe dane modelu
Pokazujemy wyłącznie dostępne, potwierdzone informacje.
- Rozmiar wag
- 19,3 GBdokładne metadane plików
- Skala modelu
- 9,7 mldparametrów · metadane Safetensors
- Okno kontekstu
- 262 144tokenów · dane modelu/API
- Modalność
- Tekst + obraz + wideo → tekst
- Format wag
- SafetensorsBF16
- Architektura
- Qwen 3.5konfiguracja modelu
Opis modelu
Note: To repozytorium zawiera wagi modelu i pliki konfiguracyjne dla modelu po treningu w formacie Hugging Face Transformers. Te artefakty są kompatybilne z Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers itp.
W ciągu ostatnich miesięcy zwiększyliśmy nasze skupienie na opracowywaniu modeli podstawowych, które zapewniają wyjątkową użyteczność i wydajność. Qwen3.5 stanowi znaczący krok naprzód, integrując przełomy w uczeniu multimodalnym, wydajności architektonicznej, skali uczenia przez wzmacnianie i globalnej dostępności, aby umożliwić programistom i przedsiębiorstwom bezprecedensową wydajność i efektywność.
Qwen3.5 oferuje następujące ulepszenia:
- Ujednolicona podstawa wizyjno-językowa: Wczesne trenowanie fuzyjne na tokenach multimodalnych osiąga parytet międzypokoleniowy z Qwen3 i przewyższa modele Qwen3-VL w benchmarkach rozumowania, kodowania, agentów i rozumienia wizualnego.
- Wydajna hybrydowa architektura: Gated Delta Networks w połączeniu z rzadką mieszanką ekspertów (Mixture-of-Experts) zapewnia wnioskowanie o wysokiej przepustowości przy minimalnym opóźnieniu i narzucie kosztów.
- Skalowalna generalizacja RL: Uczenie przez wzmacnianie skalowane do środowisk z milionami agentów, z progresywnie złożonymi rozkładami zadań, zapewniając solidną adaptowalność w rzeczywistych warunkach.
- Globalne pokrycie językowe: Rozszerzone wsparcie dla 201 języków i dialektów, umożliwiające inkluzywne, światowe wdrożenie z uwzględnieniem niuansów kulturowych i regionalnych.
- Infrastruktura treningowa nowej generacji: Prawie 100% wydajność treningu multimodalnego w porównaniu do treningu tylko tekstowego oraz asynchroniczne frameworki RL wspierające masywne szkielety agentów i orkiestrację środowisk.
Warianty do uruchomienia
| Wariant | Format | Rozmiar wag | Źródło i weryfikacja |
|---|---|---|---|
9,7B · SAFETENSORSManifest plików (5)
| SAFETENSORS | 19,3 GB4 shardów | Hugging Face Hub Models APIWeryfikacja: 2026-08-09 |
Ostatnia aktualizacja: 2026-08-18
Szybka opinia
Czy ten model pomógł Ci w realnym zadaniu? To zajmuje jedno kliknięcie. Szczegółowa ocena jest opcjonalna.
Brak szybkich opinii.
API i ceny
Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API.
Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.
| Dostawca API | Wejście / 1 mln tokenów | Wyjście / 1 mln tokenów | Pozostałe stawki źródłowe | Możliwości |
|---|---|---|---|---|
| OpenRouter | 0,371 zł / 1 mln tokenów | 0,557 zł / 1 mln tokenów | Brak | Kontekst providera: 262 144 · Maks. odpowiedź: 262 144 · Tokenizer: Qwen3 · Wejście: text, image, video · Wyjście: text · API: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens · Bez moderacji providera |
Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API. Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.
Język polski
Wsparcie języka polskiego: deklarowane. Jakość języka polskiego: NIEZWERYFIKOWANA.
Dyskusja o modelu
Komentarze dotyczące praktycznego użycia tego modelu.
Nie ma jeszcze zatwierdzonych komentarzy.
Historia modelu
Wykres pokazuje wyłącznie porównywalne punkty głównego rankingu. Tabela zawiera wynik, pozycję, dane źródłowe i stan każdego dnia.
Dane porównywalne
Historia wyniku AI-TOP
Seria używa snapshotów głównego rankingu z metodologii 1.2.
Skala adaptacyjna: obserwowany zakres 46,0–48,0 pkt / 100.
- Wynik AI-TOP
| Data | Wynik AI-TOP | Miejsce | Dane źródłowe | Metodologia | Stan dnia |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-18 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-17 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-16 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-15 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-14 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-13 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-12 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-11 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-10 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-09 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-19 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-18 | — | — |
| — |
|
| 2026-07-17 | — | — |
| — |
|