Qwen: Qwen3.5 397B A17B qwen/qwen3.5-397b-a17b

Модель Qwen: Qwen3.5 397B A17B от Qwen (Alibaba) (семейство qwen) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Alibaba. Лучшие в open-source для китайского и кода.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

262K

контекст, токенов

39 ₽

за 1 млн входных токенов

234 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Qwen: Qwen3.5 397B A17B

Мощная мультимодальная модель с эффективной MoE-архитектурой для задач, где нужны рассуждение, большой контекст и обработка видео/изображений при разумной стоимости инференса.

Qwen3.5 397B A17B — мультимодальная модель от Alibaba/Qwen, построенная на гибридной архитектуре, сочетающей линейный механизм внимания и разреженную смесь экспертов (Sparse MoE). При общем объёме 397 миллиардов параметров активируется лишь около 17 миллиардов на каждый токен, что существенно снижает вычислительную нагрузку при инференсе без пропорциональной потери качества.

Модель нативно поддерживает мультимодальный ввод: текст, изображения и видео обрабатываются в едином пайплайне. Контекстное окно в 262 144 токена позволяет работать с объёмными документами, длинными видеозаписями и сложными многошаговыми задачами. Встроенный режим внутреннего рассуждения (reasoning) даёт возможность решать задачи, требующие цепочки логических шагов — от математики до анализа визуального контента.

Архитектура MoE делает Qwen3.5 397B A17B привлекательной для сценариев, где важен баланс между мощностью «большой» модели и практической стоимостью запроса. Это особенно актуально при высоких нагрузках или необходимости обрабатывать смешанные медиаданные в реальном времени.

Когда брать эту модель

✓ Мультимодальный анализ: совместная обработка текста, изображений и видео в одном запросе
✓ Задачи, требующие глубокого рассуждения: математика, логические цепочки, многошаговый анализ
✓ Работа с длинным контекстом: большие кодовые базы, объёмные документы, длинные транскрипты
✓ Высоконагруженные продакшн-сервисы, где MoE-архитектура снижает стоимость инференса
✓ RAG-пайплайны и агентные системы с визуальными артефактами

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй прикреплённую запись совещания (видео) и подготовь структурированный отчёт: ключевые решения, ответственные лица и дедлайны.

Использование Qwen: Qwen3.5 397B A17B через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3.5-397b-a17b",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-397b-a17b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3.5-397b-a17b",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);