Los modelos de mezcla de expertos (MoE) a gran escala están redefiniendo lo que es posible en la IA empresarial. Entre ellos, Qwen3.5-397B-A17B se destaca como uno de los modelos de lenguaje grandes abiertos más potentes disponibles hoy en día, ofreciendo capacidades de razonamiento, codificación y multilingüismo de vanguardia a una escala sin precedentes.
En esta guía, explicaremos:
- Qué es Qwen3.5-397B-A17B
- Cómo se desempeña en los benchmarks
- Cuatro formas prácticas de acceder e implementarlo
¡Prueba Qwen3.5-397B-A17B ahora!
¿Qué es Qwen3.5-397B-A17B?
Qwen3.5-397B-A17B, un modelo insignia de pesos abiertos del equipo Qwen de Alibaba Cloud, aprovecha una arquitectura híbrida de vanguardia que combina atención lineal con un diseño de mezcla de expertos (MoE) dispersa para ofrecer capacidades de razonamiento, codificación y multimodalidad de primer nivel. A pesar de sus masivos 397 mil millones de parámetros totales, el modelo logra una eficiencia de inferencia excepcional al activar solo 17 mil millones de parámetros por paso hacia adelante, manteniendo un alto rendimiento mientras reduce significativamente los costos computacionales. Además, mejora la accesibilidad global al expandir su soporte multilingüe de 119 a 201 idiomas y dialectos.
| Atributo | Detalles |
| Organización | Alibaba Cloud – Qwen Team |
| Fecha de lanzamiento | Febrero 2026 |
| Parámetros | 397B total, 17B activos por token |
| Arquitectura | Híbrido: Atención Lineal (Gated Delta Networks) + MoE Dispersa |
| Ventana de contexto | 256K nativa, extensible a ~1M tokens |
| Capacidades de entrada | Texto, Imagen, Video |
| Capacidades de salida | Texto |
| Soporte de idiomas | 201 idiomas y dialectos |
Benchmarks de rendimiento
Qwen3.5-397B-A17B está diseñado para razonamiento, codificación y comprensión multimodal de primer nivel, con informes técnicos públicos que destacan un rendimiento consistentemente sólido en los principales benchmarks académicos, matemáticos y de generación de código, incluso a medida que los resultados de evaluación continúan evolucionando con el tiempo.
De Qwen
Inteligencia Agente y Uso de Herramientas
Qwen3.5 está específicamente diseñado para “Flujos de Trabajo Agentes”, tareas donde la IA actúa como un asistente autónomo.
- Búsqueda Dominante: Mantiene una ventaja masiva en BrowseComp (78.6), superando significativamente a Gemini 3 Pro (59.2), lo que se traduce en capacidades superiores de investigación web.
- Interacción Confiable con Herramientas: Obtiene el primer lugar en BFCL V4 (72.9) para llamadas a herramientas y muestra alta confiabilidad en IFBench (76.5) para el seguimiento de instrucciones.
- Codificación Competitiva: Aunque Claude Opus 4.5 mantiene una ligera ventaja en SWE-bench (80.9) y Terminal-Bench 2 (59.3), Qwen3.5 sigue siendo un contendiente de primer nivel con 76.4 y 52.5 respectivamente, demostrando que puede manejar tareas complejas de ingeniería.
Destreza Multimodal y Visual
Como modelo multimodal nativo, Qwen3.5 desafía a los líderes actuales en lógica basada en visión.
- Especialista en Documentos: Es el líder de la industria en OmniDocBench v1.5 (90.8), superando a GPT-5.2 (85.7) y Gemini 3 Pro (88.5) en reconocimiento y comprensión de documentos complejos.
- Lógica Visual: Obtiene 79.0 en MMMU-Pro, casi igual a GPT-5.2 (79.5) y altamente competitivo con Gemini 3 Pro (81.0) en razonamiento visual de alto nivel.
- Razonamiento en Video: Entrega un sólido 87.5 en Video-MME, colocándolo codo a codo con Gemini 3 Pro (88.4).
Lenguaje Central e Inteligencia General
- Conocimiento de Alto Nivel: Con una puntuación MMMLU de 88.5, demuestra un conocimiento multilingüe más amplio que Qwen3-Max-Thinking (84.4).
- Razonamiento Científico: Alcanza un 88.4 en GPQA Diamond de clase mundial, demostrando su capacidad para manejar consultas científicas de nivel de posgrado, aunque aún está ligeramente por detrás del razonamiento especializado de GPT-5.2 (92.4).
- Razonamiento Incorporado: Su puntuación ERQA (67.5) muestra una mejora significativa con respecto a iteraciones anteriores de Qwen, marcando su creciente capacidad en razonamiento situacional.
Cómo acceder a Qwen3.5-397B-A17B
Debido a su enorme tamaño, acceder a Qwen3.5-397B-A17B requiere una infraestructura de cómputo seria. A continuación, se presentan cuatro formas prácticas de usarlo.
Opción 1: Playground (Sin necesidad de implementación)
Si deseas probar Qwen3.5-397B-A17B rápidamente sin configurar infraestructura, el método más sencillo es a través de una interfaz de Playground alojada.
Con Novita AI Playground, puedes:
- Interactúa con Qwen3.5-397B-A17B directamente en tu navegador
- Ajusta temperatura, top-p, tokens máximos
- Prueba prompts para razonamiento, codificación o tareas multilingües
- Compara salidas entre modelos
Opción 2: Acceso API (Listo para producción)
Para aplicaciones del mundo real, el acceso API es el enfoque más común.
¿Por qué elegir la API de Novita AI?
- Clústeres de GPU de nivel empresarial
- Inferencia MoE optimizada
- Servicio distribuido de baja latencia
- Autoescalado bajo alta concurrencia
- Endpoints compatibles con OpenAI
- Precios de pago por uso
Precios de la API
| Tipo de Token | Precio |
| Entrada | $0.6 / 1M tokens |
| Salida | $3.6 / 1M tokens |
Primeros pasos con la API
- Paso 1: Crea o inicia sesión en tu cuenta: Visita https://novita.ai y regístrate o inicia sesión.
- Paso 2: Navega a Gestión de Claves: Después de iniciar sesión, busca “API Keys”.
- Paso 3: Crea una nueva clave: Haz clic en el botón “Add New Key”.
- Paso 4: Guarda tu clave inmediatamente: Copia y almacena de forma segura la clave tan pronto como se genere; solo se mostrará una vez.
Ejemplo (Python)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.5-397b-a17b",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=64000,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Opción 3: Integración SDK
Novita es totalmente compatible con SDKs estilo OpenAI:
- Reemplazo directo (cambia
base_url+ nombre del modelo) - Soporta enrutamiento y orquestación de agentes
- Fácil integración en LangChain, agentes personalizados y sistemas backend
Opción 4: Plataformas de terceros
Novita se integra con:
- Continue
- AnythingLLM
- LangChain
- Langflow
- Claude Code
- Hugging Face (Inference Provider)
- OpenAI-compatible tools (Cursor, Cline, Qwen Code etc.)
- Anthropic SDK-compatible workflows
- OpenCode
- OpenClaw (Clawdbolt)
Conclusión
Qwen3.5-397B-A17B representa una nueva generación de modelos de lenguaje MoE ultra grandes, combinando escala, eficiencia y un sólido razonamiento multilingüe.
Sin embargo, la complejidad de acceso e implementación puede ralentizar a los equipos. Con Novita AI, puedes:
- Probar al instante a través de Playground
- Integrar a través de APIs de grado de producción
- Usar SDKs para aplicaciones escalables
- Evitar la gestión pesada de infraestructura GPU
Si estás listo para construir con Qwen3.5-397B-A17B, comienza hoy con Model API de Novita AI y lleva capacidades de IA de frontera a tu producto de manera más rápida y eficiente.
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA utilizando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la nube de GPU asequible y confiable para construir y escalar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Qwen3.5-397B-A17B?
Qwen3.5-397B-A17B es un modelo de lenguaje grande de mezcla de expertos (MoE) de 397B parámetros desarrollado por el equipo Qwen de Alibaba Cloud. Activa 17B parámetros por token y admite entrada de texto, imagen y video, ofreciendo un sólido rendimiento en razonamiento, codificación y multilingüismo.
¿Es Qwen3.5-397B-A17B mejor que otros LLMs de pesos abiertos?
Actualmente es uno de los modelos de pesos abiertos más potentes disponibles, con puntuaciones competitivas en benchmarks de razonamiento, codificación (SWE-bench), tareas multimodales (MMMU-Pro, OmniDocBench) y flujos de trabajo de agentes. Las comparaciones de rendimiento pueden variar según la carga de trabajo y la configuración de evaluación.
¿Cuánta GPU se requiere para ejecutar Qwen3.5-397B-A17B?
Ejecutarlo de forma independiente generalmente requiere clústeres de GPU multinodo con alta memoria (como GPUs de clase A100 o H100) con paralelismo distribuido. La mayoría de los equipos acceden a él a través de APIs en la nube administradas como Novita AI para evitar una configuración de infraestructura compleja.
