Qwen3.5-397B-A17B 提供前沿级多模态智能，每token仅激活17B参数 — 这使得开发者以最高效的方式获得卓越的视觉语言任务和智能体工作流能力。在Novita AI上，您可以通过兼容OpenAI的API以每1M token 0.60美元/3.60美元的价格访问，享有99.5%的可用性SLA，无需管理基础设施。
快速回答： Qwen3.5-397B-A17B 非常适合需要视觉语言理解、智能体工作流和多语言支持的生产级多模态应用。借助Novita的无服务器API，您无需配置GPU，2分钟内即可开始运行。
Qwen3.5-397B-A17B 的模型架构
Qwen3.5-397B-A17B 将多项突破性的架构创新融合为一个原生多模态基础模型，通过统一的早期融合训练处理文本、图像和视频。
| 组件 | 规格 |
|---|---|
| 总参数量 | 403B |
| 每token激活参数 | 17B |
| MoE架构 | 512个专家，10个路由+1个共享激活 |
| 注意力机制 | 门控DeltaNet + 全局注意力 |
| 上下文窗口 | 262,144 tokens（原生） |
| 多模态支持 | 文本、图像、视频 |
| 语言支持 | 201种语言/方言 |
该模型采用60层结构，包含15个块，每个块包含3个门控DeltaNet + MoE层，后接1个门控注意力 + MoE层。门控DeltaNet层使用64个线性注意力头处理值（value），16个头处理查询-键对（query-key），大幅降低了传统注意力的二次复杂度。传统门控注意力（32个头处理查询，2个头处理键-值）每四个块出现一次，从而优化了解码吞吐量。此设计在32K上下文下相比Qwen3-Max实现了8.6倍加速，在256K上下文下实现了19倍加速，使其非常适合需要长上下文处理的实时应用。
Qwen3.5-397B-A17B 的基准测试
| 基准测试 | 分数 | 相对位置 | 说明 |
|---|---|---|---|
| MultiChallenge | 67.6 | 高于GPT 5.2和Gemini 3 Pro | 多步骤任务协调能力强劲 |
| NOVA-63 | 59.1 | 顶级 | 稳健的跨语言推理能力 |
| PolyMATH | 73.3 | 仅次于Gemini 3 Pro | 跨语言符号推理能力强 |
| WMT24++ | 78.9 | 顶级 | 可靠的语义对齐 |
| MMLU-ProX | 84.7 | 顶级 | 稳定的跨语言事实推理 |
| BrowseComp | 69.0 / 78.6 | 顶级 | 检索与综合能力突出 |
| SecCodeBench | 68.3 | 仅次于GPT 5.2 | 代码安全推理 |
| LongBench v2 | 63.2 | 第三名 | 长上下文集成稳定性 |
Qwen3.5 最突出的相对优势体现在复杂任务集成和多语言推理上，在这些领域它已达到或领先于顶级模型，包括在MultiChallenge和NOVA-63上超越GPT5.2和Gemini-3 Pro。在多语言知识、翻译、基于浏览的综合推理和安全编码方面始终具有竞争力。总体而言，它符合跨语言、多步骤协调模型的定位，具备广泛泛化能力而非单一领域的峰值优势。
Qwen3.5-397B-A17B 的优势
1. 多模态与视觉语言应用
该模型在指令遵循和视觉推理任务上优于GPT-4和Gemini 3 Pro。非常适合文档理解、视觉问答系统、视频分析管道以及多模态RAG应用。
2. 智能体工作流与工具使用
在智能体工具使用任务上与顶级模型竞争。该模型的高指令遵循准确度使其非常适合自主智能体系统、API编排和复杂的多步骤工作流。
3. 高吞吐量推理
解码速度比Qwen3-Max更快，能高效处理高并发生产负载。非常适合面向客户的聊天机器人、实时视频分析和批量处理管道。
4. 多语言全球部署
原生支持201种语言，并在WMT24++上取得高分，使其成为需要多语言理解和翻译的国际应用的首选。
在Novita AI上运行Qwen3.5-397B-A17B
Novita AI 提供无服务器的兼容OpenAI的API访问，无需管理基础设施。您只需不到2分钟即可运行生产工作负载。
Novita 被列为 Hugging Face 上的 顶级供应商之一。
定价与成本分析
| 层级 | 输入成本 | 输出成本 | 最佳用途 |
|---|---|---|---|
| Novita AI | $0.60 / 1M tokens | $3.60 / 1M tokens | 生产推理，高可用性SLA |
成本示例： 处理10,000个多模态查询（平均每个查询输入1K token + 输出500 token）= 总计24美元（输入6美元 + 输出18美元）。以模型50 tokens/秒的吞吐量，平均每个查询预计需要10秒。
第1步：登录并访问模型库
登录您的帐户，点击模型库按钮。
第2步：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
第3步：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的功能。
第4步：获取API密钥
为了通过API进行身份验证，我们将为您提供一个新的API密钥。进入“设置”页面，您可以按照图中的说明复制API密钥。
第5步：安装API
安装后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的API密钥初始化API，开始与Novita AI LLM交互。以下是为Python用户使用Chat Completions API的示例。
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)
轻松通过API集成将Novita AI连接到合作伙伴平台，如Claude Code、Trae、Continue、Codex、OpenCode、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow和OpenClaw，并按照分步设置指南操作。
Qwen3.5-397B-A17B 的多模态输入（图像和视频）
为什么选择Novita AI来运行Qwen3.5-397B-A17B
| 优势 | 详情 |
|---|---|
| 成本效益 | 每1M token仅需$0.60/$3.60，透明按量计费，无最低承诺 |
| 零基础设施管理 | 无服务器API自动处理自动扩缩、负载均衡、GPU配置 — 您只需编写代码，Novita负责运维 |
| OpenAI兼容 | 可直接替代 — 修改base URL，保留现有代码。相同的SDK，相同的API格式 |
| 生产级可靠性 | 99.5%可用性SLA，冗余GPU集群，企业级基础设施 |
| 全球合规 | SOC 2合规，传输中和静态数据加密，不基于客户数据进行训练 |
| 快速模型更新 | 发布后数日内即可添加新模型 — 始终访问最新AI能力 |
性能优化技巧
1. 上下文窗口管理
为获得最佳速度，请使用原生262K上下文窗口。YaRN RoPE扩展到1M token会增加延迟开销 — 仅在明确需要超长上下文的任务中使用。
2. 处理冗长输出
鉴于模型具有较高的冗长性，请始终设置max_tokens限制。对于简洁输出，请添加明确指令：“用3个要点回答”或使用temperature < 0.5。
3. 批量处理
利用Novita无服务器自动扩缩功能进行批量工作负载。并发处理多个请求 — 平台会自动跨GPU集群进行负载均衡。
4. 多模态预处理
对于图像/视频输入，请确保URL可公开访问或使用base64编码。在API调用之前压缩大视频以减少传输时间。
5. 错误处理和重试
对速率限制实施指数退避。Novita提供99.5%可用性SLA，但在生产代码中始终要优雅地处理临时错误。
总结： 对于构建多模态应用、智能体工作流或多语言系统的开发者来说，Novita AI上的Qwen3.5-397B-A17B在能力、速度和成本之间提供了最佳平衡。从兼容OpenAI的API开始 — 您只需2分钟即可拥有生产级基础设施。
常见问题
Qwen3.5-397B-A17B 适合长上下文任务吗？
是的。Qwen3.5-397B-A17B支持262K原生上下文窗口，使其能够高效处理长文档、检索管道和复杂的多步骤任务。
如何在Novita AI上运行Qwen3.5-397B-A17B？
您可以通过生成API密钥、在平台上选择模型并使用标准Chat Completions代码调用它，在Novita AI上部署Qwen3.5-397B-A17B，使用兼容OpenAI的API。
Qwen3.5-397B-A17B 最适合哪些用途？
Qwen3.5-397B-A17B专为多模态应用而设计，如文档理解、视觉推理、多语言任务以及需要强指令遵循能力的智能体工作流。
Novita AI 是一个AI与智能体云平台，帮助开发者和初创公司以高性能、高可靠性和高成本效益构建、部署和扩展模型及智能体应用。
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