Qwen3.5
Veröffentlichung
Februar 2026
Kontextfenster
262,14k Token
API-Preis In / Out
0,40 $ / 2,40 $
Parameter
397 Mrd.
Daten aktualisiert: 17. Februar 2026
Qwen3.5 Modell-Übersicht
Qwen3.5 ist Alibabas neuestes Flaggschiff-Modell, das speziell für den Einsatz in agentischen KI-Systemen entwickelt wurde. Das Modell basiert auf einer hybriden Architektur aus "Gated Delta Networks" und sparse Mixture-of-Experts mit 397 Milliarden Gesamtparametern, von denen 17 Milliarden pro Token aktiviert werden. Qwen3.5 nativ multimodal und unterstützt 201 Sprachen. Das Modell ist der Nachfolger von Qwen3. In den ersten Benchmarks performed Qwen3.5 auf einem vergleichbaren Niveau von MiniMax-2.5 und GLM-5, unterbietet aber proprietäre Modelle wie Claude Opus 4.6 oder GPT-5.2.
Features & Modalitäten
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:TextBildVideo
Output:TextJson
Qwen3.5 Benchmark Scores
Technologie & Daten
Technische Spezifikationen
| Architektur | Mixture-of-Experts Transformer |
|---|---|
| Input Kontextlänge | 262,14k |
| Output Kontextlänge | 65,54k |
| Tokenizer | Erweiterter Qwen-Tokenizer |
Besonderheiten
| Native Multimodalität | Text, Bild und Video werden bereits im Pretraining trainiert. |
|---|---|
| Visuelle Agenten-Fähigkeiten | Desktop- und Mobile-Interfaces können von Agenten gelesen und bedient werden |
| Konfigurierbare Thinking-Modi | Thinking-Modus per enable_thinking-Parameter steuerbar |
Vorteile & Nachteile
Vorteile
- Open Source LLMQwen3.5 ist vollständig open-weight und kommerziell nutzbar (Apache-2.0 Lizenz).
- Effiziente MoE-Architektur397B Gesamtparameter, aber nur 17B aktiv pro Token, was das lokale Deployment von Qwen3.5 ermöglicht.
- Native MultimodalitätText, Bild und Video nativ bereits im Pretraining integriert.
- Günstige API-PreiseMit $0,40 / $2,40 pro 1 Mio. Input / Output Tokens liegt Qwen3.5 ungefähr auf dem günstigen Niveau von MiniMax-M2.5 und deutlich unter dem von GLM-5.
- Optimiert für agentische WorkflowsQwen3.5 wurde für den Einsatz als KI-Agent optimiert. Das Modell kann visuelle UIs erkennen und bedienen und wurde für Function Calling und parallele Tool-Aufrufe in agentischen Workflows optimiert.
Nachteile
- Benchmark Scores hinter den ErwartungenIn vielen Benchmark Scores bleibt Qwen3.5 hinter den Erwartungen und erreicht nicht die Ergebnisse anderer Open-Weights Modelle wie GLM-5 oder MiniMax M2.5.
- Sehr hohe Hardware-AnforderungenBei vollständigen Gewichten hat Qwen3.5 ca. 807 GB Größe (in BF16). Um das Modell in der Größe lokal zu deployen werden mindestens 8×H100 GPUs benötigt. Alternativ können aber quantisierte Versionen mit niedrigeren Anforderungen verwendet werden..
- Politischer BiasWie andere Modelle chinesischer Entwickler auch, weist Qwen3.5 bei politisch sensiblen Themen einen politischen Bias auf und gibt häufig ausweichende oder beeinflusste Antworten.
Vergleiche Qwen3.5 mit anderen LLMs
Vergleiche Qwen3.5 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.
Qwen3.5 ausprobieren
Qwen3.5 hat offene Gewichte: Du kannst das Modell herunterladen und selbst hosten — oder es bei einem der API-Provider unten nutzen.
Provider & APIs
Du kannst Alibaba Qwen3.5 über die API folgender Anbieter nutzen.
Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.
Häufige Fragen zu Qwen3.5
Ist Qwen3.5 Open Source?
Qwen3.5 wird unter der Lizenz „Apache 2.0“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.
Welche Eingabeformate versteht Qwen3.5?
Qwen3.5 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild, Video.
Was kostet Qwen3.5 über die API?
Über die API kostet Qwen3.5 0,40 $ pro 1 Mio. Input-Token und 2,40 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.
Wie groß ist das Kontextfenster von Qwen3.5?
Qwen3.5 verarbeitet bis zu 262,14k Token in einer Anfrage.
