Модель · Qwen
Qwen3.5 122B-A10B
Открытая модель среднего уровня из линейки Qwen3.5 для рассуждений, программирования, агентов и разбора картинок и видео
вышла 23 февраля
Характеристики
- Вышла
- 23 февраля
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 262 тыс. токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 65 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $0,40 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $3,20 за миллион токенов
- Понимает
- текст, изображения, видео, аудио
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- да
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- открытые
- Идентификатор в API
- qwen3.5-122b-a10b
Что это за модель
Qwen3.5-122B-A10B — самая крупная модель в средней серии линейки Qwen3.5. Вместе с ней Qwen выпустила Qwen3.5-35B-A3B, Qwen3.5-27B и облачную Qwen3.5-Flash. Над всеми ними стоит флагман линейки Qwen3.5-397B-A17B. Модель построена как смесь экспертов (mixture of experts): всего в ней 122 млрд параметров, но на каждый токен работают около 10 млрд. Из 256 экспертов на каждый токен включаются восемь выбранных и один общий, поэтому ответы считаются заметно дешевле, чем у плотной модели такого же размера.
Главное отличие от Qwen3 — устройство внимания. Три четверти слоёв используют Gated DeltaNet — упрощённый механизм, который быстрее обрабатывает длинные тексты, а остальные слои — обычное внимание. Кроме того, текст, картинки и видео модель учили понимать вместе с самого начала обучения. Раньше для этого у Qwen была отдельная линейка Qwen3-VL. По заявлению лаборатории, Qwen3.5 обходит модели Qwen3-VL в рассуждениях, программировании, агентных задачах и понимании изображений. Число поддерживаемых языков выросло до 201.
Модель берут для сложных рассуждений, программирования, агентов и разбора документов, картинок и видео. По замерам Qwen, она набирает 86,7 в MMLU-Pro, 86,6 в GPQA Diamond, 72,0 в SWE-bench Verified и 86,2 в MathVision. Лаборатория заявляет, что 122B-A10B и 27B сокращают разрыв между средними и передовыми моделями, особенно в сложных агентных сценариях.
Веса выложены под лицензией Apache 2.0, но запустить модель у себя непросто: для обычного развёртывания Qwen рекомендует восемь видеокарт. Режим рассуждений включён по умолчанию. Если его выключить, на сложных задачах ответы могут стать хуже. Линейку Qwen3.5 уже сменили Qwen3.6 и более новые версии, но модели такого размера среди них пока нет.
Источники: Карточка модели на Hugging Face, Анонс средней серии Qwen3.5
Другие модели семейства
-
Qwen3.8 Flash
Qwenконтекст 1 млн$0,15 / $0,47рассуждения
-
-
-
-
-
-
-
Новости о модели
- 01
- 02
- 03
- 04
- 05
- 06
Данные: models.dev (MIT).