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Comment accéder à Qwen3.5-397B-A17B : Guide complet pour les développeurs

Par / / LLM / 5 minutes de lecture
Comment accéder à Qwen3.5-397B-A17B : Guide complet pour les développeurs
Table des matières
  1. Qu'est-ce que Qwen3.5-397B-A17B ?
  2. Performances sur les benchmarks
  3. Comment accéder à Qwen3.5-397B-A17B
  4. Conclusion

Les modèles de grande taille de type Mixture-of-Experts (MoE) redéfinissent les possibilités offertes par l’IA d’entreprise. Parmi eux, Qwen3.5-397B-A17B se distingue comme l’un des modèles de langage open source les plus puissants disponibles aujourd’hui, offrant des capacités de raisonnement, de codage et multilingues de pointe à une échelle sans précédent.

Dans ce guide, nous allons expliquer :

  • Ce qu’est Qwen3.5-397B-A17B
  • Ses performances sur les différents benchmarks
  • Quatre méthodes pratiques pour y accéder et le déployer

Essayez Qwen3.5-397B-A17B dès maintenant !

Qu’est-ce que Qwen3.5-397B-A17B ?

Qwen3.5-397B-A17B, modèle phare à poids ouverts de l’équipe Qwen d’Alibaba Cloud, s’appuie sur une architecture hybride de pointe combinant une attention linéaire et une conception sparse de type Mixture-of-Experts (MoE) pour offrir des capacités de raisonnement, de codage et multimodales de niveau pointe. Malgré ses 397 milliards de paramètres totaux massifs, le modèle atteint une efficacité d’inférence exceptionnelle en n’activant que 17 milliards de paramètres par passage avant, maintenant des performances élevées tout en réduisant considérablement les coûts de calcul. Par ailleurs, il améliore l’accessibilité mondiale en étendant son support multilingue de 119 à 201 langues et dialectes.
Attribut Détails
Organisation Alibaba Cloud – Équipe Qwen
Date de publication Février 2026
Paramètres 397B au total, 17B actifs par jeton
Architecture Hybride : Attention linéaire (Gated Delta Networks) + MoE sparse
Fenêtre de contexte 256K native, extensible à ~1M de jetons
Capacités d’entrée Texte, Image, Vidéo
Capacités de sortie Texte
Support linguistique 201 langues et dialectes

Performances sur les benchmarks

Qwen3.5-397B-A17B est conçu pour le raisonnement, le codage et la compréhension multimodale de niveau pointe, avec des rapports techniques publics mettant en évidence des performances constamment élevées sur les principaux benchmarks académiques, mathématiques et de génération de code, même si les résultats d’évaluation continuent d’évoluer au fil du temps.

Benchmarks de Qwen3.5-397B-A17B

Source : Qwen

Intelligence agentique et utilisation d’outils

Qwen3.5 est spécifiquement conçu pour les « flux de travail agentiques » – des tâches où l’IA agit comme un assistant autonome.

  • Recherche dominante : Il obtient une avance considérable sur BrowseComp (78,6), surpassant largement Gemini 3 Pro (59,2), ce qui se traduit par des capacités de recherche web supérieures.
  • Interaction fiable avec les outils : Il arrive en tête sur BFCL V4 (72,9) pour l’appel d’outils et fait preuve d’une grande fiabilité sur IFBench (76,5) pour le suivi des instructions.
  • Codage compétitif : Si Claude Opus 4.5 conserve une légère avance sur SWE-bench (80,9) et Terminal-Bench 2 (59,3), Qwen3.5 reste un concurrent de premier plan avec respectivement 76,4 et 52,5, prouvant qu’il peut gérer des tâches d’ingénierie complexes.

Excellence multimodale et visuelle

En tant que modèle multimédia natif, Qwen3.5 défie les leaders actuels en matière de logique visuelle.

  • Spécialiste des documents : Il est le leader du secteur sur OmniDocBench v1.5 (90,8), surpassant GPT-5.2 (85,7) et Gemini 3 Pro (88,5) dans la reconnaissance et la compréhension de documents complexes.
  • Logique visuelle : Il obtient un score de 79,0 sur MMMU-Pro, quasi égal à celui de GPT-5.2 (79,5) et très compétitif face à Gemini 3 Pro (81,0) en matière de raisonnement visuel de haut niveau.
  • Raisonnement vidéo : Il obtient un solide 87,5 sur Video-MME, le plaçant à égalité quasi parfaite avec Gemini 3 Pro (88,4).

Langage de base et intelligence générale

  • Connaissances de haut niveau : Avec un score MMMLU de 88,5, il démontre des connaissances multilingues plus étendues que Qwen3-Max-Thinking (84,4).
  • Raisonnement scientifique : Il atteint un 88,4 de classe mondiale sur GPQA Diamond, prouvant sa capacité à traiter des requêtes scientifiques de niveau master, même s’il reste légèrement derrière le raisonnement spécialisé de GPT-5.2 (92,4).
  • Raisonnement incarné : Son score ERQA (67,5) montre une amélioration significative par rapport aux versions précédentes de Qwen, marquant ses capacités croissantes en matière de raisonnement situationnel.

Comment accéder à Qwen3.5-397B-A17B

En raison de sa taille massive, l’accès à Qwen3.5-397B-A17B nécessite une infrastructure de calcul sérieuse. Vous trouverez ci-dessous quatre méthodes pratiques pour l’utiliser.

Option 1 : Playground (aucun déploiement requis)

Si vous souhaitez tester Qwen3.5-397B-A17B rapidement sans avoir à mettre en place d’infrastructure, la méthode la plus simple est via une interface Playground hébergée.

Avec le Novita AI Playground, vous pouvez :

  • Interagir avec Qwen3.5-397B-A17B directement dans votre navigateur
  • Ajuster la température, le top-p et le nombre maximal de jetons
  • Tester des prompts pour des tâches de raisonnement, de codage ou multilingues
  • Comparer les sorties entre différents modèles

Accéder au Playground

Utilisation de Qwen3.5-397B-A17B dans le Playground Novita : aucune configuration, aucun code

Novita Playground

Option 2 : Accès API (prêt pour la production)

Pour des applications en conditions réelles, l’accès API est l’approche la plus courante.

Pourquoi choisir l’API Novita AI ?

  • Clusters GPU de qualité entreprise
  • Inférence MoE optimisée
  • Service distribué à faible latence
  • Mise à l’échelle automatique sous forte charge concurrente
  • Points de terminaison compatibles OpenAI
  • Tarification à l’usage

Tarifs de l’API
Type de jeton Prix
Entrée 0,6 $ / 1M de jetons
Sortie 3,6 $ / 1M de jetons

Démarrage avec l’API

  • Étape 1 : Créez un compte ou connectez-vous : Rendez-vous sur https://novita.ai et inscrivez-vous ou connectez-vous.
  • Étape 2 : Accédez à la gestion des clés : Après vous être connecté, trouvez la section « Clés API ».
  • Étape 3 : Créez une nouvelle clé : Cliquez sur le bouton « Ajouter une nouvelle clé ».
  • Étape 4 : Enregistrez votre clé immédiatement : Copiez et stockez la clé en toute sécurité dès qu’elle est générée – elle ne sera affichée qu’une seule fois.

Obtenir une clé API

comment obtenir votre clé API

Exemple (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)

Option 3 : Intégration SDK

Novita est entièrement compatible avec les SDK de style OpenAI :

  • Remplacement direct (modifiez base_url + le nom du modèle)
  • Prend en charge le routage et l’orchestration d’agents
  • Intégration facile dans LangChain, des agents personnalisés et des systèmes backend

Option 4 : Plateformes tierces

Novita s’intègre avec :

Conclusion

Qwen3.5-397B-A17B représente une nouvelle génération de modèles de langage MoE ultra-grands, combinant échelle, efficacité et un raisonnement multilingue performant.

Cependant, la complexité d’accès et de déploiement peut ralentir les équipes. Avec Novita AI, vous pouvez :

  • Tester instantanément via le Playground
  • Intégrer via des API de qualité production
  • Utiliser des SDK pour des applications évolutives
  • Éviter la gestion d’une infrastructure GPU lourde

Si vous êtes prêt à développer avec Qwen3.5-397B-A17B, commencez dès aujourd’hui avec l’API de modèle Novita AI et intégrez des capacités d’IA de pointe dans votre produit plus rapidement et plus efficacement.

Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA via notre API intuitive, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour la construction et la mise à l’échelle.

Foire aux questions

Qu’est-ce que Qwen3.5-397B-A17B ? Qwen3.5-397B-A17B est un modèle de langage large de type Mixture-of-Experts (MoE) de 397 milliards de paramètres, développé par l’équipe Qwen d’Alibaba Cloud. Il active 17 milliards de paramètres par jeton et prend en charge les entrées texte, image et vidéo, offrant des performances solides en raisonnement, codage et multilingue.

Qwen3.5-397B-A17B est-il meilleur que les autres LLM open-weight ? C’est actuellement l’un des modèles open-weight les plus puissants disponibles, avec des scores de benchmark compétitifs en raisonnement, codage (SWE-bench), tâches multimodales (MMMU-Pro, OmniDocBench) et flux de travail agentiques. Les comparaisons de performances peuvent varier en fonction de la charge de travail et de la configuration d’évaluation.

Quelle quantité de GPU est nécessaire pour exécuter Qwen3.5-397B-A17B ? L’exécuter de manière autonome nécessite généralement des clusters GPU multi-nœuds à haute mémoire (tels que des GPU de classe A100 ou H100) avec parallélisme distribué. La plupart des équipes y accèdent via des API cloud gérées comme Novita AI pour éviter une configuration d’infrastructure complexe.

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