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qwen3.5-plusQwen3.5 Plus是一款综合型语言模型,能够把检索到的信息与复杂文本理解结合起来,并完成代码生成,适合企业知识库、长文档分析和软件研发任务。
价格
以单次请求的输入上下文长度判定档位,Tune 与 Pro 采用相同的阶梯价格。
| 输入上下文 | 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 131.072K tokens | ¥0.8 | ¥4.8 | ¥0.08 | ¥1 |
| ≤ 262.144K tokens | ¥2 | ¥12 | ¥0.2 | ¥2.5 |
| > 262.144K tokens | ¥4 | ¥24 | ¥0.4 | ¥5 |
模型能力
Qwen3.5 Plus在本轮能力评测中综合得分82,整体表现优秀。其信息检索/RAG(94%)和文本理解(90%)表现突出,能够从知识库和多来源资料中定位信息、组织证据并生成有依据的回答,并分析文档语义、提取关键信息并处理复杂问答。对软件开发者和工程团队而言,它适合用于代码编写、代码库理解、重构调试等研发场景,解决在复杂代码任务中兼顾生成结果与上下文理解;代码生成(90%)也为相关任务提供补充。它的主要限制在于,代码理解与调试(64%)相对较弱,在大型代码库理解、错误定位和复杂重构中,建议由开发者复核关键判断。
82/ 100
专项进阶能力
8 项智能体协同86%
7 题 · 主/客观混合
代码生成90%
10 题 · 客观
代码理解与调试64%
12 题 · 主/客观混合
创意写作78%
17 题 · 主观
信息检索 / RAG94%
13 题 · 主/客观混合
长文本处理88%
3 题 · 主观
数学与科学推理86%
14 题 · 客观
多语言能力76%
10 题 · 主/客观混合
通用基础能力
3 项通识知识73%
15 题 · 主/客观混合
文本理解90%
5 题 · 主观
逻辑推理73%
20 题 · 主/客观混合
安全与合规能力
2 项幻觉控制89%
9 题 · 主观
指令遵循82%
14 题 · 主观
服务表现
Qwen3.5 Plus
qwen3.5-plus- 延迟
- 7.73s
- 吞吐量
- 26Ktokens/min
- 可用率
- 99.6%
可用率
99.6%- 完成率
- 92%
- 缓存命中率
- 动态变化
- 累计评测耗时
- 8979.4s
- Token 消耗
- 3,891,883tokens
- 平均请求次数
- 10.8次
- TPM
- 26,005tokens/min
- QPM
- 2.6req/min
Qwen3.5 Plus 的示例代码和 API
Pro
qwen3.5-plus/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions/api/anthropic/v1/messagescurl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.5-plus",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
}'# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://www.silvamux.com/api/v1",
api_key="你的API密钥",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)// Gradle: implementation(__HL_SLOT_0__)
import okhttp3.*;
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType json = MediaType.get("application/json");
String payload = "{\"model\":\"qwen3.5-plus\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好,请介绍一下自己\"}]}";
Request request = new Request.Builder()
.url("https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions")
.header("Authorization", "Bearer 你的API密钥")
.post(RequestBody.create(payload, json))
.build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
System.out.println(response.body().string());
}// npm install openai
import OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://www.silvamux.com/api/v1',
apiKey: '你的API密钥',
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen3.5-plus',
messages: [{ role: 'user', content: '你好,请介绍一下自己' }],
})
console.log(response.choices[0].message.content)