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通义千问系列

by 阿里云

通义千问是阿里云自研的大语言模型,在中文理解和生成方面表现优异, 支持超长上下文窗口,适合长文档处理、知识问答等场景。

核心优势

🇨🇳
中文优化
母语级理解
📚
长文本
百万上下文
高性价比
价格实惠
🔗
生态整合
阿里云无缝

可用模型

Qwen3.5 Max

NEW
qwen3.5-max
旗舰长文本

通义千问旗舰模型,千亿参数规模,支持百万级上下文窗口。在中文理解、长文本处理方面表现卓越。

上下文窗口
1,000,000
最大输出
8,000
输入价格
¥12/M
输出价格
¥24/M
图像理解函数调用代码生成百万上下文

Qwen3.5 Plus

NEW
qwen3.5-plus
推荐均衡

均衡性能模型,适合大多数生产场景。中文能力优秀,响应速度快。

上下文窗口
128,000
最大输出
8,000
输入价格
¥4/M
输出价格
¥12/M
图像理解函数调用代码生成

Qwen3.5 Turbo

qwen3.5-turbo
快速经济

高速响应模型,适合对延迟敏感的场景。性价比高。

上下文窗口
128,000
最大输出
8,000
输入价格
¥2/M
输出价格
¥6/M
函数调用

Qwen Coder Plus

NEW
qwen-coder-plus
编程专用

专注代码生成的模型,支持多种编程语言,代码补全和解释能力强。

上下文窗口
128,000
最大输出
8,000
输入价格
¥5/M
输出价格
¥10/M
代码补全多语言支持

使用示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-air-your-key",
    base_url="https://nexusflow.hk/v1",
)

# 使用通义千问处理长文本
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-max",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的文档分析助手。"},
        {"role": "user", "content": "请总结以下长文档的主要内容...(此处可输入超长文本)"}
    ],
    max_tokens=4096,
)

print(response.choices[0].message.content)

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