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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
qwen/qwen3.5-plus-02-15
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (qwen/qwen3.5-plus-02-15) es un modelo de visión-lenguaje listado en el catálogo de OpenRouter, que acepta entradas de texto, imagen y video y produce texto, con una ventana de contexto declarada de alrededor de un millón de tokens. La descripción del catálogo le atribuye una arquitectura híbrida que combina atención lineal con mezcla dispersa de expertos, orientada a mayor eficiencia de inferencia. También se anuncian parámetros de llamada de herramientas y salida estructurada. Solo se dispuso de datos del catálogo; este paquete de fuentes no incluyó una ficha de modelo independiente.[1]
Puntos fuertes
- Entrada multimodal declarada: el catálogo lista entradas de texto, imagen y video con salida de texto.[1]
- Se declara una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens, lo que podría servir para documentos largos o entradas con varios archivos.[1]
- El catálogo describe un diseño híbrido de atención lineal más mezcla dispersa de expertos para inferencia más eficiente, y lista parámetros de llamada de herramientas, salida estructurada y logprobs.[1]
Limitaciones
- Toda la evidencia proviene del catálogo de OpenRouter; este paquete de fuentes no incluyó una ficha de modelo independiente, términos de licencia ni requisitos de hardware.[1]
- El soporte de razonamiento no está claro: el listado expone parámetros relacionados con razonamiento pero no reporta niveles de esfuerzo admitidos ni valores predeterminados.[1]
- No se reporta ninguna suite de benchmarks independiente, y los resultados de la arena de diseño del catálogo cubren solo categorías creativas limitadas; el rendimiento real requiere validación con la carga de trabajo propia.[1]
Dónde utilizarlo
- Podría servir para análisis de documentos de contexto largo o pipelines multimedia que combinen imágenes o video con instrucciones de texto, dados las entradas y la ventana de contexto declaradas.[1]
- Podría evaluarse para agentes que usan herramientas o aplicaciones con salida estructurada, ya que esos parámetros están anunciados; verifique el comportamiento antes de usarlo en producción.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
The Qwen3.5 native vision-language series Plus models are built on a hybrid architecture that integrates linear attention mechanisms with sparse mixture-of-experts models, achieving higher inference efficiency. In a variety of...
Especificaciones
- ID del modelo
- qwen/qwen3.5-plus-02-15
- ID canónico
- qwen/qwen3.5-plus-20260216
- Creador
- qwen
- Añadido a OpenRouter
- 16.02.2026
- Longitud de contexto
- 1,000,000
- Modalidad
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.260 / salida $1.56
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 47.7% · posición 93 | 1,102Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 43.2% · posición 66 | 1,089Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 48.4% · posición 83 | 1,157Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 44.8% · posición 90 | 1,133Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 42.6% · posición 98 | 1,096Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 48.9% · posición 67 | 1,099Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 52.2% · posición 73 | 1,170Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 50% · posición 78 | 1,180Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Alibaba | 1,000,000 | $0.260 | $1.56 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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