# Qwen3.5-122B-A10B

> Обрабатывает текст, изображения и видео, помогая анализировать материалы, решать задачи и писать код. Подходит для мультимодальных диалогов и работы с длинным контекстом.

- **ID для API:** `qwen/qwen3.5-122b-a10b`
- **Тип Модели:** Чат-модель
- **Контекст:** 262 144 токенов
- **Максимум на ответ:** 235 929 токенов
- **Вход:** текст, изображение, видео → **Выход:** текст

## Описание

#### Суть
Мультимодальная языковая модель семейства Qwen3.5. Она принимает текст, изображения и видео, а ответ формирует в текстовом виде. Разработчик описывает семейство как единую vision-language модель: текстовые и визуальные данные обучаются в общей архитектуре, а не обслуживаются отдельными несвязанными моделями.

#### Сильные стороны
Архитектура сочетает Gated Delta Networks — механизм линейного внимания — с разреженной смесью экспертов (MoE). Вариант рассчитан на рассуждения, программирование, понимание изображений и видео, работу с документами и использование инструментов. На странице модели также описан режим reasoning: перед итоговым ответом модель может формировать промежуточный ход рассуждений.

#### Контекст и модальности
По данным каталога, контекст составляет 262 144 токена, а максимальный размер генерации — 65 536 токенов. Входные модальности — текст, изображения и видео; выходная — текст. Модель предназначена для анализа визуального содержимого, но не для генерации изображений или видео.

#### Типовые сценарии
Модель можно использовать для диалога и анализа длинных текстов, вопросов по изображениям и видеоматериалам, извлечения информации из документов, помощи с кодом и решения задач. Мультимодальные входы полезны, например, при разборе кадров, схем или экранных интерфейсов; текстовый интерфейс подходит для подготовки объяснений, сводок и ответов.

#### Отличие от соседей по семейству
В обозначении этой версии отражена конфигурация с 122 млрд параметров всего и 10 млрд активируемых параметров — согласно карточке разработчика. Это MoE-вариант семейства; его архитектура разреженно задействует экспертов, а линейное внимание сочетается с обычными блоками внимания. Семейство также включает варианты Qwen3.5 других размеров, однако доступная карточка не даёт оснований подробно сравнивать их поведение по сценариям.

## Цены

- Запрос / 1М: 30,79 ₽
- Ответ / 1М: 246,3 ₽

## Параметры

reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, repetition_penalty, presence_penalty, max_tokens, response_format, structured_outputs, reasoning_effort

## Провайдеры

Выбрать Провайдера можно параметром `provider` в запросе.

| Провайдер | Цена | Контекст | Макс. ответ | Данные в РФ | 152-ФЗ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| siliconflow/fp8 | Запрос / 1М: 30,79 ₽; Ответ / 1М: 246,3 ₽ | 262 144 | 235 929 | — | — |
| alibaba | Запрос / 1М: 30,79 ₽; Ответ / 1М: 246,3 ₽ | 262 144 | 65 536 | — | — |
| novita/bf16 | Запрос / 1М: 47,36 ₽; Ответ / 1М: 378,92 ₽ | 262 144 | 65 536 | — | — |
| atlas-cloud/fp8 | Запрос / 1М: 35,52 ₽; Ответ / 1М: 284,19 ₽ | 262 144 | 65 536 | — | — |

## Быстрый старт

```bash
curl https://polza.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $POLZA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Привет"
    }
  ]
}'
```

## Ссылки

- Страница: https://polza.ai/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b
- Каталог: https://polza.ai/models