Qwen 3.5 Flash
QwenÉquilibré
RaisonnementOutilsVisionSortie structurée
À propos de ce modèle
The Qwen3.5 native vision-language Flash models are built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. Compared to the...
Catégorie de performance
Équilibré
Qwen 3.5 Flash est un modèle équilibré de Qwen : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.
Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans ElosiaÉco
Coût minimal. Idéal pour le très haut volume ou les tâches simples.
| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $0.065 |
| Sortie (complétion) | $0.260 |
| Écriture cache | $0.081 |
Capacités
Taille du contexte1.0M
Tokens de sortie max66K
TokenizerQwen3
Entréetext, image, video
Sortietext
Date de sortie25 février 2026
Benchmarks
Intelligence générale
MMLU
Non reporté
GPQA Diamond
84.2%
Mathématiques
MATH-500
Non reporté
Programmation
HumanEval
Non reporté
SWE-bench Verified
69.2%
Raisonnement
IFEval
91.9%
Multimodalité
MMMU-Pro
75.1%
Usages recommandés
Chat généralProgrammationAnalyseRechercheTraduction
Points forts
- Performances de classe frontier avec seulement 3B paramètres actifs (MoE)
- Extrêmement abordable (0,10$/M input) avec une qualité proche du flagship
- Fenêtre de contexte de 1M tokens via API
- Support vision natif (images, vidéo, documents)
- 201 langues supportées dont le français
Limites
- En dessous du Qwen 3.5 27B dense sur la plupart des benchmarks
- Score outils (BFCL-V4 : 67.3) inférieur aux concurrents
- Pas de scores MMLU, HumanEval ou MATH-500 publiés
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
