Qwen 3.5 Nedir? Çinli yapay zeka laboratuvarları, Ay Yeni Yılı telaşına denk gelecek şekilde büyük sürüm yayınlarını zamanlıyor. 2026'da Tencent, Zhipu, ByteDance ve diğerleri ilk olarak güncellemeleri yayınladı. Alibaba, 17 Şubat tatilinden saatler önce, 16 Şubat'ta Qwen 3.5 ile karşılık verdi.
Qwen 3.5-397B-A17B, seyrek MoE (Uzmanlar Karışımı) kurulumunda 397 milyar parametre barındırıyor. Token başına sadece 17 milyar parametre etkinleştirerek, öncüllerine göre %60 daha düşük maliyetle ve 8 kat daha yüksek verimle sınırları zorlayan muhakeme, kodlama ve görsel aracı (agentic) görevleri sunuyor. Açık model yerel olarak çalışır. Qwen3.5-Plus, Alibaba Cloud Model Studio'da 1 milyon token bağlamıyla barındırılan çıkarımı yönetir.
düğme
Bu kılavuz, Qwen 3.5'in hibrit mimarisini, kıyaslama başarılarını ve kesin API iş akışlarını kapsar. Mühendisler, bu adımları kullanarak açık ağırlıkları ince ayar yapabilir veya trafiği buluta yönlendirebilir.
Qwen 3.5 Tam Olarak Nedir?
Alibaba Cloud'un Qwen ekibi, önceki nesilleri geride bırakan her sınırlamayı ele alarak Qwen 3'ün doğrudan varisi olarak Qwen 3.5'i tasarladı. Amiral gemisi açık model olan Qwen3.5-397B-A17B, seyrek bir uzmanlar karışımı (MoE) tasarımını kullanır: toplam 397 milyar parametre, her ileri geçişte yalnızca 17 milyar aktif uzmandan geçer. Bu seçici aktivasyon, bellek ve FLOP'ların bir kısmıyla yoğun model zekası sunar.
Qwen 3.5 gerçek bir yerel çok modlu model olarak çalışır. Sadece metin tabanlı omurgalara eklenen görsel adaptörlerin aksine, Qwen 3.5 metin, görüntü ve video token'larını ilk ön eğitim aşamasından itibaren birleştirir. Mimari, erken füzyon yoluyla görüntü yamalarını doğrudan dönüştürücü katmanlarına enjekte ederek sorunsuz çapraz modlu muhakeme sağlar. Mühendisler bunu, daha önce ayrı OCR ardışık düzenleri, düzen çözümleyicileri ve görüntü modelleri gerektiren görevler için kullanır.
Barındırılan Qwen3.5-Plus varyantı, bu yeteneği Alibaba Cloud Model Studio'da varsayılan 1 milyon token bağlam penceresine kadar genişletiyor. Bu pencere, tek bir istemde tüm kod tabanlarını, çok saatlik video transkriptlerini veya 500 sayfalık teknik raporları destekleyerek, daha kısa bağlamlı modelleri rahatsız eden parçalama sorunlarını ortadan kaldırıyor.
Dil kapsamı, Qwen 3'e göre %69 artışla 201 dil ve lehçeye genişliyor. Genişletilmiş 250 bin kelime hazinesi, token'ları komut dosyaları arasında sıkıştırarak küresel uygulamalar için çıkarım maliyetlerini %10-60 oranında azaltıyor. Geliştiriciler, Qwen 3.5'i alan korpusları üzerinde ince ayar yapıyor ve temel tokenlaştırıcı zaten düşük kaynaklı dilleri verimli bir şekilde işlediği için daha hızlı yakınsama gözlemliyor.
Uyarlanabilir çıkarım modları Qwen 3.5'i daha da farklılaştırıyor. Model üç çalışma zamanı bayrağını ortaya koyuyor:
enable_thinking: truekarmaşık görevler için düşünce zinciri muhakemesini tetikler.enable_fast: trueyüksek verimli hizmetler için gecikmeyi önceliklendirir.enable_auto: truemodelin istem karmaşıklığına göre dinamik olarak seçim yapmasını sağlar.
Bu kontroller, mühendislerin aynı uç noktada kalite ve hızı dengelemesine olanak tanıyarak hem toplu işlemeyi hem de gerçek zamanlı aracıları optimize eder.
Qwen 3.5'i Ayıran Temel Özellikler
Qwen 3.5, dağıtım kararlarını doğrudan etkileyen mühendislik yeniliklerini içerir. Hibrit omurga, doğrusal karmaşıklıkta dikkat mekanizması için Gated Delta Ağları ile seyrek MoE yönlendirmeyi birleştirir. Bu mimari, aynı donanım üzerinde yapılan ölçümlere göre Qwen3-Max'e kıyasla 32k bağlamda 8,6 kat, 256k'da ise 19 kat daha hızlı kod çözme sağlar.
250 bin kelime hazinesi, sessiz bir verimlilik çarpanı olarak duruyor. Çince karakterleri, matematiksel sembolleri ve kod token'larını önceki Qwen modellerindeki 152 bin kelime hazinesinden daha kompakt bir şekilde kodlar. İnce ayar yapanlar, teknik veri kümelerinde %15-25 daha düşük token sayıları bildiriyor, bu da ölçekte ölçülebilir maliyet tasarrufu anlamına geliyor.
Çok modlu işleme, üretim olgunluğuna ulaşıyor. Qwen 3.5 şunları işler:
- 1344x1344 piksele kadar yüksek çözünürlüklü görüntüler.
- 8 FPS'de 60 saniyelik video klipler.
- Piksel hassasiyetinde eleman algılamasıyla UI ekran görüntüleri.
Uçtan uca eğitilmiş görüntü kodlayıcı, MathVista'da 90.3 ve MMMU'da 85.0 skorlarına ulaşarak, ayrı ön işlem gerektiren modelleri geride bırakıyor.
Aracı zekası, Qwen 3.5'in en çarpıcı özelliği olarak öne çıkıyor. Model, "görsel aracı" görevlerini doğal olarak gerçekleştirir: bir masaüstü ekran görüntüsü alır, UI öğelerini tanımlar, çok adımlı bir iş akışı planlar ve yürütülebilir eylemler üretir. Yerleşik araç çağırma, bunu web arama, kod yürütme ve harici API orkestrasyonuna kadar genişletir. Mühendisler araçları API yükünde bir kez tanımlar ve Qwen 3.5 tüm döngüyü özerk bir şekilde yönetir.
Kodlama ve matematiksel yetenekler yeni rekorlara ulaştı. Qwen3.5-397B-A17B, LiveCodeBench v6'da 83.6 (rekabetçi programlamada insan seviyesi) ve AIME26'da 91.3 (Olimpiyat matematiği) puan alıyor. Programcılar, üretim kod tabanlarını oluşturmak, yeniden düzenlemek ve hata ayıklamak için kullanır, çoğu zaman kıdemli mühendis iş akışlarının tamamını değiştirir.
Kuantizasyon ardışık düzenleri dağıtımı pratik hale getirir. FP8 hesaplamaların çoğunu hallederken BF16 yönlendiriciyi ve son katmanları korur. Mühendisler, tam 397B modeli 8xH100 GPU'larda saniyede 45 token hızında çalıştırıyor; bu sayılar, birkaç ay öncesine kadar karşılaştırılabilir yoğun modeller için imkansızdı.
Apache 2.0 lisansı, tüm ticari engelleri kaldırır. Qwen 3.5 türevlerini telif ücreti veya kullanım kısıtlamaları olmadan ince ayar yapabilir, damıtabilir ve dağıtabilirsiniz.
Qwen 3.5 Kıyaslama Sonuçları: Alana Hükmediyor
Kıyaslama sonuçları, Qwen 3.5'e geçişi haklı çıkaran somut verileri sağlıyor. Model, değerlendirilen kategorilerin %80'inde GPT-5.2, Claude 4.5 Opus ve Gemini-3 Pro'dan daha iyi performans gösterirken, çalıştırma maliyeti %60 daha düşüktür.
Bu sonuçlar üç stratejik tercihten kaynaklanmaktadır: 20.000 paralel ortamda eş zamansız RL, devasa çok dilli ön eğitim ve erken füzyon görüntü entegrasyonu. Hugging Face Açık LLM Liderlik Tablosu'ndaki bağımsız değerlendirmeler kazançları doğrulamakta, topluluk ince ayarları ise bazı puanları 90'lı seviyelere çıkarmaktadır.
Token başına maliyet metrikleri anlaşmayı daha da sağlamlaştırıyor. Qwen3.5-Plus, öncüllerinin iş yükünün sekiz katını %60 daha düşük maliyetle işler. Mevcut fiyatlandırmayla, 1 milyon tokenlık bir bağlam yaklaşık 0,18 dolara mal oluyor - büyük bir kahveden daha ucuz.
Qwen 3.5'in Teknik Mimarisini Derinlemesine İnceleme
Qwen 3.5'in mimarisi, verimli ölçeklendirmede bir ustalık örneği sunuyor. Seyrek MoE yönlendiricisi, toplam 397 milyar havuzdan token başına tam olarak 17 milyar parametreyi etkinleştiren öğrenilmiş bir geçit ağı kullanır. Bu seçici aktivasyon, modelin tam ifade gücünü korurken aktivasyon belleğini %95 azaltır.
Gated Delta Ağları, 32k token'dan uzun diziler için standart dikkat mekanizmasının yerini alıyor. Doğrusal dikkat mekanizması, sabit bellek karmaşıklığını koruyarak 1M bağlam penceresini OOM hataları olmadan etkinleştirir. Mühendisler, aynı donanım üzerinde 256k bağlamda 19 kat hızlanma ölçüyorlar.
Ön eğitim, heterojen kaynaklardan trilyonlarca token tüketti:
- %40 yüksek kaliteli STEM metni ve kodu.
- %30, 201 dili kapsayan çok dilli web taramaları.
- %20, kendi kendine damıtma yoluyla oluşturulan sentetik görsel-metin çiftleri.
- %10, simüle edilmiş ortamlardan elde edilen aracı (agentic) yörüngeler.
Erken füzyon, 512x512 görüntü başına 576 görüntü token'ını doğrudan dönüştürücünün 1. katmanına enjekte eder. Bu tasarım, uzamsal muhakeme kıyaslamalarında geç füzyon alternatiflerinden 12-18 puan daha iyi performans gösterir.
Eğitim sonrası, eşzamansız aktör-kritik yöntemlerle geliştirilmiş insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) uygulanır. Sistem, çok adımlı planlama ve araç kullanımını öğreten aracı (agentic) izler oluşturarak 20.000 paralel dağıtım ortamında çalışır. Bu, BFCL-V4'te (72.9) ve VITA-Bench'te (49.7) ölçülebilir artışlar sağlar.
Altyapı optimizasyonları her şeyi hızlandırır. FP8 uçtan uca eğitim, VRAM'i %50 azaltır ve verimi 10 kat artırır. 4 tokenlık taslak modelle spekülatif kod çözme, çıkarımı 2,3 kat daha hızlandırır.
Dağıtım için mühendisler, kendini kanıtlamış yığınlar arasından seçim yapabilir:
vLLM (Üretim İçin Önerilir)
vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
--port 8000 \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 1048576 \
--dtype auto \
--reasoning-parser qwen3 \
--enable-chunked-prefill
SGLang (Araştırma İçin En İyisi)
python -m sglang.launch_server \
--model-path Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
--port 8000 \
--tp-size 8 \
--context-length 1048576 \
--enable-multimodal
MLX-VLM (Apple Silicon)
from mlx_vlm import load, generate
model, processor = load("Qwen/Qwen3.5-397B-A17B-mlx")
output = generate(
model,
processor,
"Bu ekran görüntüsünü analiz et ve optimizasyonlar öner:",
image_path="ui.png",
max_tokens=2048
)
İnce ayar çerçeveleri, tam parametreli, LoRA ve QLoRA yöntemlerini destekler. Unsloth, aktif olmayan uzmanları dondurarak MoE katmanlarında 2 kat daha hızlı eğitim sağlıyor. Llama-Factory, resmi Qwen3.5 sohbet şablonuyla sorunsuz bir şekilde entegre olur.
Qwen 3.5 İçin Pratik Kullanım Senaryoları
Qwen 3.5, altı ay önce imkansız olan iş akışlarına güç veriyor. Yazılım ekipleri, tüm depolara tek bir istemde besleyerek üretime hazır yeniden düzenlemeler alır. 1 milyonluk bağlam, 400 bin satır kodu kesme olmadan işler.
Finans analistleri 500 sayfalık SEC dosyalarını PDF olarak yükler. Qwen 3.5, tabloları çıkarır, dipnotları çapraz referanslar ve 30 saniyenin altında özet raporlar oluşturur.
Sağlık sistemleri, çok modlu teş tanıslar için Qwen 3.5'i entegre ediyor. Radyologlar, hasta geçmişiyle birlikte röntgenleri yükler; model, güven skorları ve destekleyici literatür bağlantılarıyla ayırıcı tanılar üretir.
Robotik laboratuvarları, Qwen 3.5'i üst düzey planlayıcı olarak kullanarak vücutlu (embodied) ajanları eğitiyor. Model, RGB-D kamera beslemelerini alır, eylem primitifleri üretir ve araç çağrıları aracılığıyla düşük seviyeli kontrolcülerle arayüz oluşturur.
E-ticaret platformları ürün kataloğu yönetimini otomatikleştirir. Qwen 3.5, tedarikçi görsellerini analiz eder, 201 dilde SEO optimize edilmiş açıklamalar üretir ve görsel benzerliğe dayalı çapraz satış paketleri önerir.
Bu uygulamaların ortak bir temeli var: sağlam, güvenilir API erişimi.
Adım Adım: Qwen 3.5 API'sine Nasıl Erişilir?
Qwen 3.5 API'sine erişim, tam olarak dört adım ve beş dakikadan az sürer.
Adım 1: Alibaba Cloud Hesabınızı Oluşturun
modelstudio.console.alibabacloud.com adresine gidin ve kurumsal e-postanızla kaydolun. En düşük gecikme için Model Studio'yu ap-southeast-1 bölgesinde etkinleştirin.
Adım 2: API Anahtarları Oluşturun
Konsolda "API Keys" → "Create AccessKey" yolunu izleyin. DASHSCOPE_API_KEY'i kopyalayın ve gizli yöneticinizde saklayın.
Adım 3: OpenAI Uyumlu İstemciyi Yapılandırın
Temel URL https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'dir. Herhangi bir OpenAI SDK'sını kullanın:
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
Adım 4: İlk Çağrınızı Yapın
Sadece metin isteği:
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Qwen 3.5'i kod incelemesi için çağıran üretime hazır bir FastAPI uç noktası yazın"
}],
temperature=0.3,
max_tokens=4096,
extra_body={"enable_thinking": True}
)
Görsel İsteği (Base64 kodlu):
import base64
def image_to_base64(path):
with open(path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode()
image_b64 = image_to_base64("invoice.png")
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Bu faturadaki tüm satır öğelerini çıkar ve JSON olarak döndür"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_b64}"}}
]
}]
)
Araç Çağırma Örneği:
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_web",
"description": "Mevcut bilgiler için web'de ara",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"query": {"type": "string"}}
}
}
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{"role": "user", "content": "SWE-bench'teki en son Qwen 3.5 kıyaslama sonucu nedir?"}],
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
Qwen3.5-Plus, akış, paralel araç çağrıları ve enable_search: true aracılığıyla web aramasını destekler. Yerel sunum için vLLM veya SGLang uç noktanızı aynı OpenAI istemcisi aracılığıyla proxy'leyin.
Qwen 3.5 API İş Akışlarını Hızlandırmak İçin Apidog'u Entegre Etme
Apidog, Qwen 3.5 API geliştirmeyi hafta sonu projesinden aynı gün dağıtıma dönüştürüyor. Apidog'u ücretsiz indirin ve resmi Qwen 3.5 OpenAPI spesifikasyonunu doğrudan Model Studio'dan içe aktarın.
Apidog, her çok modlu şemayı otomatik olarak ayrıştırır, görsel girişler için örnek yükler oluşturur ve belgelenmiş parametrelerin %100'ünü kapsayan test koleksiyonları oluşturur. Mühendisler, "araç çağırma etkinleştirildiğinde yanıt geçerli JSON içermelidir" gibi iddiaları tanımlar ve bunları canlı Qwen3.5-Plus uç noktalarına karşı çalıştırır.
Görsel akış oluşturucu, aracı zincirleri prototiplemenize olanak tanır: ekran görüntüsü yükleme → UI öğesi algılama → eylem oluşturma → araç yürütme. Apidog her adımı kaydeder, cURL eşdeğerlerini oluşturur ve Postman koleksiyonlarını dışa aktarır.
Performans testi, gerçek darboğazları ortaya çıkarır. Apidog, 1M bağlam uzunluğunda 1.000 eşzamanlı isteği simüle eder, P95 gecikmesini ve token verimini ölçer. Sonuçlar, toplu iş boyutu, sıcaklık ve düşünme modu hakkındaki kararlara rehberlik eder.
Dokümantasyon bir yan ürün haline gelir. Apidog, Qwen 3.5'e özgü örnekler, 12 dilde kod parçacıkları ve görsel çağrıların gömülü video demolarıyla eksiksiz, güzel ve etkileşimli API referansları oluşturur.
Ekip işbirliği gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. Şemalardaki değişiklikler çalışma alanları arasında anında senkronize olur, bu da API projelerini öldüren sürüm kaymasını önler.
Qwen 3.5 için Apidog'u benimseyen mühendisler, entegrasyon süresini haftalardan günlere indirdiklerini bildiriyor.
Qwen 3.5 API Optimizasyonu İçin Gelişmiş Teknikler
Toplu işleme değeri en üst düzeye çıkarır. n parametresini kullanarak 16 isteği tek bir API çağrısında gruplandırın ve yanıtları paralel olarak işleyin.
İstem mühendisliği yapılandırılmış bir şablonu takip eder:
[SİSTEM]
Sen Qwen 3.5-Plus'sın, uzman bir yazılım mimarı.
[KULLANICI]
{task}
[DÜŞÜNCE]
İlk olarak, gereksinimleri analiz et.
İkinci olarak, bileşenlere ayır.
Üçüncü olarak, uygulamayı sağla.
[YANIT]
Hata yönetimi, titreşimli üstel geri çekilme (exponential backoff with jitter) uygular:
import time
import random
def call_qwen_with_retry(prompt, max_retries=5):
for attempt in range(max_retries):
try:
response = client.chat.completions.create(...)
return response
except Exception as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
sleep_time = (2 ** attempt) * 0.5 + random.uniform(0, 1)
time.sleep(sleep_time)
RAG ardışık düzenleri, 1M bağlamı doğrudan kullanır. 500 parçayı alın, birleştirin ve Qwen 3.5'in özetleme katmanları olmadan sentezlemesini sağlayın.
GGUF aracılığıyla kuantize edilmiş yerel çıkarım, maliyetleri daha da azaltır. 4-bit Qwen3.5-397B-A17B, tek bir A100 üzerinde saniyede 28 token hızında çalışır.
Apidog'un sahte sunucusu, CI/CD sırasında Qwen 3.5 davranışını taklit ederek, şema regresyonlarını üretime ulaşmadan önce yakalar.
Yaygın Qwen 3.5 Tuzaklarından Kaçınma
Mühendisler kuyruğa alma işlemini uygulamayı unuttuğunda hız limitleri tetiklenir. Kullanımı Alibaba konsoluyla takip edin ve kotaın %80'inde yumuşak limitler belirleyin.
Base64 dizeleri 20MB'ı aştığında görsel yük hataları oluşur. Görüntüleri her zaman 1344x1344 boyutuna yeniden boyutlandırın ve JPEG kalitesi 85'e sıkıştırın.
Bağlam taşması sessizce gerçekleşir. usage.completion_tokens değerini izleyin ve 900 bin token'a yaklaşırken otomatik parçalamayı uygulayın.
JSON şemaları modelin beklentilerini ihlal ettiğinde araç çağırma başarısız olur. Dağıtımdan önce her araç tanımını Apidog'un şema düzenleyicisinde doğrulayın.
Bu kalıpları takip eden mühendisler, üretim olaylarının %90'ından kaçınır.
Sonuç
Qwen 3.5, mühendislerin erişilebilir yapay zeka ile neler başarabileceğini yeniden tanımlıyor. Mimarisi, kıyaslama sonuçları ve API'si, çok modlu zekayı eşi benzeri görülmemiş bir verimlilikle sunuyor.
Bu kılavuz, mimari derinlemesine incelemelerden üretime hazır kod örneklerine kadar eksiksiz teknik yol haritasını sağladı. Bu kalıpları bugün uygulayın ve sistemlerinizin rakiplerinizi geride bırakmasını izleyin.
İyi yapay zeka ile dönüştürücü yapay zeka arasındaki fark, şu anda yaptığınız küçük teknik seçimlere bağlıdır. Qwen 3.5 hassasiyeti ödüllendirir.
İnşa etmeye başlayın.
düğme