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Comment utiliser la série de petits modèles Qwen 3.5

Ashley Innocent

Ashley Innocent

3 March 2026

Comment utiliser la série de petits modèles Qwen 3.5

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En bref

La série de petits modèles Qwen 3.5 d'Alibaba Cloud propose quatre modèles de langage étendus compacts (0,8B, 2B, 4B et 9B de paramètres) conçus pour un déploiement local efficace, l'informatique en périphérie (edge computing) et des applications d'IA économiques. Ces modèles offrent les fonctionnalités performantes de Qwen 3.5 dans des formats plus réduits, ce qui les rend idéaux pour les développeurs qui ont besoin de capacités d'IA sans la surcharge computationnelle des modèles plus grands. Vous pouvez y accéder via ModelScope, HuggingFace ou les services API d'Alibaba Cloud.

Introduction

Les petits modèles de langage (SLM) deviennent de plus en plus importants pour les développeurs et les entreprises à la recherche de solutions d'IA efficaces et économiques. La série de petits modèles Qwen 3.5 d'Alibaba représente une avancée significative dans la technologie d'IA compacte, offrant quatre tailles de modèles distinctes qui équilibrent performance et efficacité computationnelle.

💡
Lors de l'intégration des modèles Qwen 3.5 dans vos applications, la plateforme de test d'API d'Apidog vous aide à créer des tests automatisés pour les points d'API de votre modèle, garantissant que les réponses sont correctes et que votre intégration fonctionne de manière fiable. Configurez des assertions de test pour la structure des réponses, la latence et la gestion des erreurs.
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Que vous développiez des applications pour des appareils de périphérie (edge devices), ayez besoin de capacités d'IA locales pour des opérations sensibles à la confidentialité, ou souhaitiez réduire les coûts des API cloud, les petits modèles Qwen 3.5 offrent des options intéressantes. Ces modèles sont disponibles sur plusieurs plateformes, notamment ModelScope et HuggingFace, les rendant accessibles pour divers scénarios de développement.

Comprendre les petits modèles de langage

Les petits modèles de langage sont des versions compactes d'architectures LLM plus grandes, conçues pour fonctionner efficacement sur des ressources computationnelles limitées tout en conservant leurs capacités fondamentales.

Les principaux avantages incluent :

Moins d'exigences en ressources

Rentabilité

Confidentialité et sécurité

Avantages en termes de latence

Les petits modèles Qwen 3.5 conservent les capacités fondamentales de l'architecture complète Qwen 3.5 mais fonctionnent dans ces environnements contraints.

Aperçu de la série de petits modèles Qwen 3.5

La série de petits modèles Qwen 3.5 comprend quatre modèles, chacun conçu pour différents cas d'utilisation et scénarios de déploiement :

Qwen3.5-0.8B

Le modèle le plus compact de la série avec 800 millions de paramètres. Ce modèle est spécifiquement conçu pour :

Malgré sa petite taille, Qwen3.5-0.8B conserve des capacités de compréhension linguistique raisonnables, adaptées aux tâches de base comme la classification de texte, les conversations simples et l'automatisation légère.

Qwen3.5-2B

Une option équilibrée avec 2 milliards de paramètres, offrant un bond significatif en capacités par rapport au modèle 0,8B. Idéal pour :

Ce modèle offre un bon équilibre entre capacité et utilisation des ressources, ce qui en fait le choix le plus polyvalent de la série.

Qwen3.5-4B

Avec 4 milliards de paramètres, ce modèle offre des capacités substantielles tout en restant déployable sur du matériel grand public. Convient pour :

Le modèle 4B se rapproche de ce que peuvent faire des modèles beaucoup plus grands tout en restant pratique à exécuter.

Qwen3.5-9B

Le modèle phare de petite taille avec 9 milliards de paramètres. Ce modèle offre :

Idéal lorsque vous avez besoin des sorties de la plus haute qualité tout en souhaitant exécuter les processus localement.

Spécifications et capacités des modèles

Comprendre les spécifications techniques aide à sélectionner le bon modèle pour vos besoins :

Modèle Paramètres Longueur de contexte Utilisation recommandée Exigences matérielles
Qwen3.5-0.8B 800M 8K-32K Tâches de base, prototypage 2 Go+ RAM, CPU
Qwen3.5-2B 2B 8K-32K Applications standard 4 Go+ RAM, CPU/iGPU
Qwen3.5-4B 4B 8K-32K Tâches complexes 8 Go+ RAM, GPU dédié
Qwen3.5-9B 9B 8K-32K Applications avancées 16 Go+ RAM, GPU recommandé

Tous les modèles incluent :

Comment accéder aux petits modèles Qwen 3.5

ModelScope

ModelScope offre l'accès le plus facile pour les développeurs chinois et propose une documentation complète en chinois.

from openai import OpenAI
# Configured by environment variables
client = OpenAI()

messages = [
    {"role": "user", "content": "Give me a short introduction to large language models."},
]

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-2B",
    messages=messages,
    max_tokens=32768,
    temperature=1.0,
    top_p=1.0,
    presence_penalty=2.0,
    extra_body={
        "top_k": 20,
    }, 
)
print("Chat response:", chat_response)

HuggingFace

HuggingFace offre un accès global avec des ressources communautaires étendues.

from openai import OpenAI
# Configured by environment variables
client = OpenAI()

messages = [
    {"role": "user", "content": "Type \"I love Qwen3.5\" backwards"},
]

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-9B",
    messages=messages,
    max_tokens=81920,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    presence_penalty=1.5,
    extra_body={
        "top_k": 20,
    }, 
)
print("Chat response:", chat_response)

API Alibaba Cloud

Pour un accès basé sur le cloud sans déploiement local :

# Using DashScope API (Alibaba Cloud)
from dashscope import Generation

# Set API key
import os
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "your-api-key"

response = Generation.call(
    model="qwen-turbo",
    prompt="Write a Python function to calculate factorial",
    max_tokens=500
)

print(response.output.text)

Options de déploiement

Déploiement local

CPU uniquement (pour les modèles 0,8B et 2B) :

# Using Ollama for easy local deployment
ollama pull qwen3.5:9b
ollama run qwen3.5:9b

Accélération GPU :

# With CUDA support
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers accelerate

# Run with GPU acceleration
python qwen_inference.py --model qwen3.5:9b --device cuda

Déploiement Docker

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app
RUN pip install transformers torch accelerate

COPY inference.py .
CMD ["python", "inference.py"]

Déploiement en périphérie (Edge)

Pour les appareils de périphérie, envisagez d'utiliser :

Guide d'intégration API

Serveur API REST

Créez un serveur API simple pour votre modèle déployé :

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

app = Flask(__name__)

# Load model (adjust based on your hardware)
MODEL_NAME = "Qwen/qwen3.5:9b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt', '')
    max_tokens = data.get('max_tokens', 512)
    temperature = data.get('temperature', 0.7)

    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    text = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )
    inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=max_tokens,
        temperature=temperature,
        do_sample=True
    )

    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return jsonify({"response": response})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Tester votre intégration avec Apidog

Lors de la création d'applications basées sur l'IA, des tests approfondis sont essentiels. Utilisez Apidog pour valider vos intégrations API :

  1. Créez une requête POST vers votre serveur local (par exemple, http://localhost:5000/generate)
  2. Définissez le Content-Type sur application/json

3. Ajoutez le corps de la requête :

{
  "prompt": "Hello, world!",
  "max_tokens": 100,
  "temperature": 0.7
}

4. Ajoutez des assertions de test dans Apidog :

Apidog vous permet de créer des cas de test automatisés, de configurer une surveillance planifiée et de détecter les problèmes avant qu'ils n'affectent vos utilisateurs. C'est particulièrement important lors de l'intégration avec des LLM locaux où la qualité de la réponse peut varier en fonction du matériel et de la configuration du modèle.

Cas d'utilisation et guide de sélection

Quand utiliser Qwen3.5-0.8B

Quand utiliser Qwen3.5-2B

Quand utiliser Qwen3.5-4B

Quand utiliser Qwen3.5-9B

Bonnes pratiques et optimisation

Quantification

Réduisez la taille du modèle et améliorez la vitesse d'inférence :

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-4B",
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

Traitement par lots

Pour un débit plus élevé :

# Process multiple prompts efficiently
prompts = [
    "What is machine learning?",
    "Explain neural networks",
    "Define deep learning"
]

inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True).to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
responses = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)

Gestion de la mémoire

# Clear GPU cache when needed
import torch

# Only keep necessary tensors in memory
model.eval()

# Use gradient checkpointing for long sequences
from transformers import GradientCheckpointingAuto

# Monitor memory usage
print(f"Mémoire GPU : {torch.cuda.memory_allocated() / 1e9:.2f} Go")

Conclusion

La série de petits modèles Qwen 3.5 offre des options intéressantes pour les développeurs et les entreprises à la recherche de capacités d'IA efficaces. Que vous ayez besoin du modèle ultra-compact 0,8B pour les appareils de périphérie ou du modèle plus grand 9B pour les tâches complexes, ces modèles offrent une flexibilité sans sacrifier les fonctionnalités essentielles.

Points clés à retenir :

  1. Choisissez la bonne taille de modèle en fonction de votre matériel et de vos besoins
  2. Utilisez ModelScope ou HuggingFace pour un accès facile et l'aide de la communauté
  3. Essayez la quantification si vous avez besoin de meilleures performances sur du matériel limité
  4. Testez votre API de manière approfondie avant le déploiement
  5. Commencez petit et évoluez à mesure que vos besoins augmentent

La disponibilité de ces modèles sur plusieurs plateformes signifie que vous pouvez ajouter une IA performante à vos applications tout en maîtrisant les coûts et les données.

Prochaines étapes : Lors de l'intégration des modèles Qwen 3.5 dans vos flux de travail, utilisez Apidog pour configurer des tests API complets qui valident les réponses, mesurent la latence et détectent les problèmes tôt. Essayez Apidog gratuitement pour rationaliser vos tests d'API d'IA.

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FAQ

Quelle est la différence entre les petits modèles Qwen 3.5 et Qwen 2.5 ?

Qwen 3.5 est la dernière version avec un raisonnement amélioré, un meilleur support multilingue et des capacités d'utilisation d'outils améliorées. La série 3.5 inclut également des améliorations dans le suivi d'instructions et les mesures de sécurité.

Les petits modèles Qwen 3.5 peuvent-ils fonctionner uniquement sur CPU ?

Oui, les modèles plus petits (0,8B et 2B) peuvent fonctionner efficacement sur des systèmes uniquement CPU. Les modèles 4B et 9B seront plus lents mais peuvent toujours fonctionner sur CPU avec une RAM suffisante.

Comment choisir entre les différentes tailles de modèles ?

Tenez compte de vos contraintes matérielles, de la complexité des tâches et des exigences de latence. Commencez par le plus petit modèle qui répond à vos besoins de performance et augmentez la taille si nécessaire.

Ces modèles sont-ils adaptés à un usage commercial ?

Oui, les modèles Qwen d'Alibaba sont disponibles sous des licences open source qui autorisent l'utilisation commerciale. Vérifiez les termes de licence spécifiques sur ModelScope ou HuggingFace.

Puis-je affiner les petits modèles Qwen 3.5 ?

Oui, tous les modèles supportent l'affinage (fine-tuning). Utilisez des techniques comme LoRA ou QLoRA pour un affinage efficace sur du matériel grand public.

Comment les petits modèles Qwen 3.5 se comparent-ils à d'autres SLM comme Phi ou Gemma ?

Les modèles Qwen 3.5 offrent des performances compétitives avec un support multilingue solide. Évaluez-les en fonction de votre cas d'utilisation spécifique pour déterminer le meilleur choix.

Quelle est la fenêtre de contexte pour ces modèles ?

La longueur de contexte de base est généralement de 8K à 32K jetons, selon la variante et la configuration spécifiques du modèle.

Où puis-je trouver plus de ressources et de support communautaire ?

Consultez les pages officielles de ModelScope et HuggingFace pour la documentation, des exemples et les discussions communautaires. Le dépôt GitHub de Qwen contient également de nombreuses ressources.

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