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Qwen: Qwen3.5-122B-A10B
qwen/qwen3.5-122b-a10b
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Qwen3.5-122B-A10B é um modelo Qwen nativamente multimodal que aceita texto, imagem e vídeo como entrada e produz texto, construído sobre uma arquitetura híbrida de atenção linear e mistura de especialistas esparsa com cerca de dez bilhões de parâmetros ativados por token. Oferece um contexto nativo muito amplo, pesos abertos sob Apache 2.0 e compatibilidade com Hugging Face Transformers, vLLM e runtimes semelhantes. Os benchmarks publicados pelo fornecedor o colocam de forma competitiva em conhecimento, código e contexto longo, enquanto os agregados do OpenRouter sugerem resultados agênticos mais fracos; a evidência de validação independente é escassa.[1][2]
Pontos fortes
- Nativamente multimodal: aceita entradas de texto, imagem e vídeo com saída de texto; o fornecedor descreve treinamento de fusão precoce voltado a capacidade unificada de visão-linguagem.[1][2]
- Arquitetura híbrida orientada à eficiência que combina atenção linear Gated DeltaNet com um MoE esparso de 256 especialistas, ativando apenas cerca de 10B de 122B parâmetros por token.[2]
- Contexto longo de 262.144 tokens nativamente (extensível segundo o fornecedor até cerca de 1.010.000), além de suporte listado no OpenRouter para chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e controles de amostragem.[1][2]
Limitações
- As alegações de desempenho baseiam-se principalmente em tabelas de benchmark publicadas pelo fornecedor; os agregados medidos do OpenRouter relatam um índice agêntico comparativamente baixo, portanto os resultados em cargas de trabalho reais devem ser validados antes da adoção.[1][2]
- A saída é apenas texto, o raciocínio é opcional e não obrigatório, e nenhuma data de corte de conhecimento é informada na evidência fornecida.[1]
- A evidência se limita à ficha do fornecedor e a uma entrada do catálogo OpenRouter; este pacote de fontes não inclui avaliação independente nem ficha de terceiros.[1][2]
Onde usar
- Análise de documentos longos ou de conteúdo misto em que entradas de texto, imagem e vídeo precisem ser processadas em uma única requisição, sujeito a testes de carga de trabalho.[1][2]
- Implantações auto-hospedadas que exijam pesos abertos, janela de contexto ampla, chamadas de ferramentas e saída estruturada, onde o fornecedor relata ampla cobertura de idiomas.[1][2]
- Assistência de programação e tarefas orientadas ao raciocínio, dada a solidez relatada pelo fornecedor em benchmarks, embora as equipes devam confirmar a qualidade em seus próprios repositórios.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.5-122B-A10BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3.5-122B-A10BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
The Qwen3.5 122B-A10B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. In terms of...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3.5-122b-a10b
- ID canônico
- qwen/qwen3.5-122b-a10b-20260224
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 25.02.2026
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.260 / saída $2.08
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | BB — próximos 30% da coorte | — |
| Agentes | CC — abaixo da faixa B | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 45.7 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 7.6 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SiliconFlowfp8 | 262,144 | $0.260 | $2.08 | — | — | 100% |
| Alibaba | 262,144 | $0.260 | $2.08 | — | — | 100% |
| AtlasCloudfp8 | 262,144 | $0.300 | $2.4 | — | — | 100% |
| Novitabf16 | 262,144 | $0.400 | $3.2 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.