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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
qwen/qwen3.5-plus-02-15
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (qwen/qwen3.5-plus-02-15) é um modelo de visão-linguagem listado no catálogo do OpenRouter, que aceita entradas de texto, imagem e vídeo e produz texto, com uma janela de contexto declarada de cerca de um milhão de tokens. A descrição do catálogo lhe atribui uma arquitetura híbrida que combina atenção linear com mistura esparsa de especialistas, visando maior eficiência de inferência. Também são anunciados parâmetros de chamada de ferramentas e saída estruturada. Apenas dados do catálogo estavam disponíveis; este pacote de fontes não incluiu um model card independente.[1]
Pontos fortes
- Entrada multimodal declarada: o catálogo lista entradas de texto, imagem e vídeo com saída de texto.[1]
- É declarada uma janela de contexto de aproximadamente um milhão de tokens, o que pode servir para documentos longos ou entradas com vários arquivos.[1]
- O catálogo descreve um design híbrido de atenção linear com mistura esparsa de especialistas para inferência mais eficiente, e lista parâmetros de chamada de ferramentas, saída estruturada e logprobs.[1]
Limitações
- Toda a evidência vem do catálogo do OpenRouter; este pacote de fontes não incluiu um model card independente, termos de licença nem requisitos de hardware.[1]
- O suporte a raciocínio não está claro: a listagem expõe parâmetros relacionados a raciocínio, mas não reporta níveis de esforço suportados nem padrões.[1]
- Nenhuma suíte de benchmarks independente é reportada, e os resultados da arena de design do catálogo cobrem apenas categorias criativas restritas; o desempenho real exige validação com a carga de trabalho.[1]
Onde usar
- Pode servir para análise de documentos de contexto longo ou pipelines multimídia que combinem imagens ou vídeo com prompts de texto, dadas as entradas e a janela de contexto declaradas.[1]
- Pode ser avaliado para agentes que usam ferramentas ou aplicações com saída estruturada, já que esses parâmetros são anunciados; verifique o comportamento antes de usar em produção.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15Fontes 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 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...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3.5-plus-02-15
- ID canônico
- qwen/qwen3.5-plus-20260216
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 16.02.2026
- Comprimento de contexto
- 1,000,000
- 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 $1.56
- 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 | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | 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 |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 47.7% · posição 93 | 1,102Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 43.2% · posição 66 | 1,089Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 48.4% · posição 83 | 1,157Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 44.8% · posição 90 | 1,133Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 42.6% · posição 98 | 1,096Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 48.9% · posição 67 | 1,099Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 52.2% · posição 73 | 1,170Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 50% · posição 78 | 1,180Elo | BB — próximos 30% da coorte | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Alibaba | 1,000,000 | $0.260 | $1.56 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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