Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Alibaba · pașaport de model

Qwen: Qwen3.5 397B A17B

qwen3-5-397b-a17b

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
403.4B parametri
262,144 context
Lansat 2026-02-16(repo HF creat)

General · LMArena: 1,442#84 din 396
Cea mai bună percentilă: 96.9IFBench (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 66.9mediană 56.8

Ce spun datele

Evaluat pe 10 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

96.9 pct — IFBench (Artificial Analysis) (78.8%)

Neuniform: 57,3 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 96.9 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 39.6 pct pe WebDev Arena.

IFBench (Artificial Analysis)96.9 pct78.8%Verifică →
Prompturi dificile79.8 pct1,463Verifică →
Urmarea instrucțiunilor79.5 pct1,433Verifică →
General79 pct1,442Verifică →
Programare78.8 pct1,491Verifică →
GPQA Diamond71.5 pct86.4%Verifică →
AIME (matematică)70.5 pct88.9%Verifică →
Vision Arena66 pct1,246Verifică →
Factuality Arena58.1 pct1,445Verifică →
WebDev Arena39.6 pct1,400Verifică →
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3.5-397B-A17B

Parametri403.4B

ArhitecturăQwen3_5MoeForConditionalGeneration

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3.5-397B-A17B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3.5-397b-a17b

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă235,929 tokeni

Acceptătext, image, video

Preț intrare$0.50 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.30 per 1M tokeni

Preț ieșire$3.60 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.5-397b-a17b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwen3.5-397b-a17b stands at 66.9 (raw mean 72) — measured on 10 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3.5-397b-a17b stands at 66.9 versus a cohort median of 56.8 across 109 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →