داشبورد توسعه‌دهنده
پرسش از هوش مصنوعی
پرسش از هوش مصنوعی

مدل‌های جدید اضافه شدند: Qwen3.5 Plus، Qwen3.5-397B و MiniMax M2.5 ​

تاریخ: ۱۴۰۴-۱۱-۲۸ / (2026-02-17)

خلاصه ​

AvalAI چهار مدل جدید هوش مصنوعی را معرفی می‌کند: Qwen3.5 Plus و Qwen3.5-397B-A17B از Alibaba، با معماری هیبریدی شامل توجه خطی و ترکیب پراکنده متخصصین برای درک چندوجهی بهبود یافته؛ و MiniMax M2.5 با M2.5-Lightning، مدل‌های SOTA برای کدنویسی، استفاده عاملی از ابزار و وظایف بهره‌وری دنیای واقعی با کارایی هزینه‌ای بی‌سابقه.


جزئیات ​

Alibaba ​

ما دسترسی به Qwen3.5 Plus (qwen3.5-plus) و Qwen3.5-397B-A17B (qwen3.5-397b-a17b) را اعلام می‌کنیم، جدیدترین مدل‌های بومی بینایی-زبان Alibaba که بر اساس معماری هیبریدی نوآورانه ساخته شده‌اند. مستندات

qwen3.5-plus ​

ویژگی‌های کلیدی:

  • مدل بومی بینایی-زبان: ساخته شده برای درک چندوجهی با ورودی‌های متن، تصویر و ویدیو
  • معماری هیبریدی: ادغام توجه خطی (از طریق Gated Delta Networks) با ترکیب پراکنده متخصصین برای کارایی استنتاج بالاتر
  • پنجره زمینه ۱ میلیون توکن: زمینه گسترده در دسترس از طریق Alibaba Cloud Model Studio
  • تفکر عمیق: قابلیت‌های استدلال پیشرفته هم‌تراز با مدل‌های پیشرو
  • ابزارهای رسمی داخلی: استفاده تطبیقی از ابزار با پشتیبانی ابزار رسمی
  • فراخوانی تابع و خروجی ساختاریافته: پشتیبانی کامل از ویژگی‌های پیشرفته API
  • ۲۰۱ زبان: گسترش پشتیبانی زبان و لهجه از ۱۱۹ به ۲۰۱ زبان
  • پشتیبانی نقطه پایانی: در دسترس در v1/chat/completions
ویژگیجزئیات
شناسه مدلqwen3.5-plus
نسخهqwen3.5-plus-2026-02-15
پنجره زمینه۱,۰۰۰,۰۰۰ توکن
ورودیمتن، تصویر، ویدیو
خروجیمتن
قیمت ورودی$0.40 / 1M توکن
ورودی بالای ۲۵۶K$1.20 / 1M توکن
ایجاد کش$0.50 / 1M توکن
ایجاد کش بالای ۲۵۶K$1.50 / 1M توکن
ورودی کش‌شده$0.04 / 1M توکن
ورودی کش‌شده بالای ۲۵۶K$0.12 / 1M توکن
قیمت خروجی$2.40 / 1M توکن
خروجی بالای ۲۵۶K$7.20 / 1M توکن

qwen3.5-397b-a17b ​

ویژگی‌های کلیدی:

  • ۳۹۷ میلیارد پارامتر کل: مدل عظیم با فقط ۱۷ میلیارد فعال در هر گذر به جلو برای کارایی
  • مدل بومی بینایی-زبان: ساخته شده برای درک چندوجهی با ورودی‌های متن، تصویر و ویدیو
  • عملکرد پیشرفته: قابل مقایسه با مدل‌های پیشرو در درک زبان، استدلال منطقی، تولید کد، وظایف مبتنی بر عامل، درک تصویر، درک ویدیو و تعامل GUI
  • مدل Open-Weight: در دسترس برای دانلود در Hugging Face و ModelScope
  • قابلیت‌های قوی عامل: قابلیت‌های قوی تولید کد و عامل با تعمیم‌پذیری عالی
  • تفکر عمیق: استدلال پیشرفته و درک بصری
  • پشتیبانی نقطه پایانی: در دسترس در v1/chat/completions
ویژگیجزئیات
شناسه مدلqwen3.5-397b-a17b
پارامترها۳۹۷ میلیارد کل، ۱۷ میلیارد فعال
ورودیمتن، تصویر، ویدیو
خروجیمتن
قیمت ورودی$0.60 / 1M توکن
ورودی کش‌شده$0.06 / 1M توکن
قیمت خروجی$3.60 / 1M توکن

موارد استفاده:

  • استدلال و تحلیل چندوجهی پیچیده
  • درک اسناد طولانی و ویدیو
  • وظایف مبتنی بر عامل و گردش‌های کاری خودکار
  • تعامل GUI و درک بصری
  • برنامه‌های چندزبانه در ۲۰۱ زبان
  • تولید کد و مهندسی نرم‌افزار

MiniMax ​

ما دسترسی به MiniMax M2.5 (minimax-m2.5) و MiniMax M2.5-Lightning (minimax-m2.5-lightning) را اعلام می‌کنیم، جدیدترین مدل‌های MiniMax که برای بهره‌وری دنیای واقعی با عملکرد SOTA در کدنویسی و وظایف عاملی طراحی شده‌اند. مستندات

minimax-m2.5 ​

ویژگی‌های کلیدی:

  • عملکرد SOTA در کدنویسی: ۸۰.۲٪ در SWE-Bench Verified، ۵۱.۳٪ در Multi-SWE-Bench
  • جستجو و فراخوانی ابزار پیشرفته: ۷۶.۳٪ در BrowseComp با مدیریت زمینه
  • ۳۷٪ سریع‌تر از M2.1: بهبود تجزیه وظیفه و کارایی توکن
  • معماری Spec-Writing: مدل به طور فعال ویژگی‌ها، ساختار و طراحی UI را قبل از کدنویسی برنامه‌ریزی می‌کند
  • استدلال داخلی: محتوای تفکر در تگ‌های <think> قابل جداسازی با پارامتر reasoning_split
  • ۱۰+ زبان برنامه‌نویسی: Go، C، C++، TypeScript، Rust، Kotlin، Python، Java، JavaScript، PHP، Lua، Dart، Ruby
  • چرخه توسعه کامل: از طراحی سیستم 0-to-1 تا بررسی و آزمایش کد 90-to-100
  • یکپارچه‌سازی کار اداری: همکاری عمیق با متخصصان مالی، حقوقی و علوم اجتماعی
  • مقرون به صرفه: ۱ دلار برای ۱ ساعت عملیات مداوم با ۱۰۰ توکن/ثانیه
  • پشتیبانی نقطه پایانی: در دسترس در v1/chat/completions
ویژگیجزئیات
شناسه مدلminimax-m2.5
پنجره زمینه۲۰۴,۰۰۰ توکن
سرعت خروجی~۵۰ توکن در ثانیه
قیمت ورودی$0.30 / 1M توکن
ورودی کش‌شده$0.03 / 1M توکن
ایجاد کش$0.375 / 1M توکن
قیمت خروجی$1.20 / 1M توکن

minimax-m2.5-lightning ​

ویژگی‌های کلیدی:

  • استنتاج فوق‌سریع: ~۱۰۰ توکن در ثانیه (۲ برابر سریع‌تر از سایر مدل‌های پیشرو)
  • همان قابلیت‌های M2.5: هوش یکسان با توان عملیاتی بالاتر
  • هم‌تراز با Claude Opus 4.6: مطابقت سرعت تکمیل با مدل‌های پیشرو
  • عملیات کم‌هزینه: ۰.۳۰ دلار در ساعت با ۱۰۰ TPS عملیات مداوم
  • پشتیبانی کامل از کش: کش زمینه برای بهینه‌سازی هزینه
  • پشتیبانی نقطه پایانی: در دسترس در v1/chat/completions
ویژگیجزئیات
شناسه مدلminimax-m2.5-lightning
پنجره زمینه۲۰۴,۰۰۰ توکن
سرعت خروجی~۱۰۰ توکن در ثانیه
قیمت ورودی$0.30 / 1M توکن
ورودی کش‌شده$0.03 / 1M توکن
ایجاد کش$0.375 / 1M توکن
قیمت خروجی$2.40 / 1M توکن

موارد استفاده:

  • کدنویسی عاملی و مهندسی نرم‌افزار (SWE-Bench Verified 80.2%)
  • پروژه‌های برنامه‌نویسی چند زبانه
  • وظایف جستجو و تحقیق پیچیده
  • اتوماسیون کار اداری (Word، PowerPoint، Excel)
  • مدل‌سازی و تحلیل مالی
  • کمک کد بلادرنگ

خلاصه قیمت‌گذاری ​

مدلارائه‌دهندهنوعقیمت‌گذاری
qwen3.5-plusAlibabaگفتگوورودی: $0.40/1M، کش‌شده: $0.04/1M، خروجی: $2.40/1M (طبقه‌ای بالای ۲۵۶K)
qwen3.5-397b-a17bAlibabaگفتگوورودی: $0.60/1M، کش‌شده: $0.06/1M، خروجی: $3.60/1M
minimax-m2.5MiniMaxگفتگوورودی: $0.30/1M، کش‌شده: $0.03/1M، خروجی: $1.20/1M
minimax-m2.5-lightningMiniMaxگفتگوورودی: $0.30/1M، کش‌شده: $0.03/1M، خروجی: $2.40/1M

نمونه‌های درخواست و پاسخ API ​

مثال گفتگوی Qwen3.5 Plus ​

درخواست ​

bash
curl https://api.avalai.ir/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AVALAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5-plus",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "یک سیستم عامل هوشمند طراحی کن که بتواند به طور خودکار گردش‌های کاری چندمرحله‌ای پیچیده را مدیریت کند."
      }
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "stream": false,
    "extra_body": {"enable_thinking": false}
  }'

پاسخ ​

json
{
  "id": "chatcmpl-xyz123",
  "created": 1739794897,
  "model": "qwen3.5-plus",
  "object": "chat.completion",
  "system_fingerprint": null,
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "این یک طراحی جامع برای سیستم عامل هوشمند است...",
        "role": "assistant",
        "thinking_blocks": [],
        "annotations": []
      }
    }
  ],
  "usage": {
    "completion_tokens": 1024,
    "prompt_tokens": 25,
    "total_tokens": 1049
  },
  "estimated_cost": {
    "unit": "0.0024596",
    "irt": 323.11,
    "exchange_rate": 131350
  }
}

مثال کدنویسی MiniMax M2.5 ​

درخواست ​

bash
curl https://api.avalai.ir/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AVALAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m2.5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "یک خزنده وب همزمان با محدودیت نرخ در Rust با مدیریت خطای مناسب پیاده‌سازی کن."
      }
    ],
    "max_tokens": 4096
  }'

پاسخ ​

json
{
  "id": "chatcmpl-abc456",
  "created": 1739794897,
  "model": "minimax-m2.5",
  "object": "chat.completion",
  "system_fingerprint": null,
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "این یک پیاده‌سازی کامل از خزنده وب همزمان با محدودیت نرخ در Rust است...",
        "role": "assistant",
        "thinking_blocks": [],
        "annotations": []
      }
    }
  ],
  "usage": {
    "completion_tokens": 2048,
    "prompt_tokens": 30,
    "total_tokens": 2078
  },
  "estimated_cost": {
    "unit": "0.0024666",
    "irt": 324.03,
    "exchange_rate": 131350
  }
}

مثال پاسخ سریع MiniMax M2.5-Lightning ​

درخواست ​

bash
curl https://api.avalai.ir/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AVALAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m2.5-lightning",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "تفاوت بین async/await و Promises در جاوااسکریپت را توضیح بده."
      }
    ]
  }'

پاسخ ​

json
{
  "id": "chatcmpl-def789",
  "created": 1739794897,
  "model": "minimax-m2.5-lightning",
  "object": "chat.completion",
  "system_fingerprint": null,
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "تفاوت‌های کلیدی بین async/await و Promises در جاوااسکریپت عبارتند از...",
        "role": "assistant",
        "thinking_blocks": [],
        "annotations": []
      }
    }
  ],
  "usage": {
    "completion_tokens": 512,
    "prompt_tokens": 18,
    "total_tokens": 530
  },
  "estimated_cost": {
    "unit": "0.0012339",
    "irt": 162.08,
    "exchange_rate": 131350
  }
}

MiniMax M2.5 با جداسازی استدلال ​

از reasoning_split برای جداسازی فرآیند تفکر مدل از پاسخ نهایی استفاده کنید:

درخواست ​

bash
curl https://api.avalai.ir/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AVALAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m2.5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "25 ضرب در 37 چند است؟"
      }
    ],
    "extra_body": {
      "reasoning_split": true
    }
  }'

پاسخ ​

json
{
  "id": "chatcmpl-xyz123",
  "created": 1739794897,
  "model": "minimax-m2.5",
  "object": "chat.completion",
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "پاسخ 925 است.",
        "role": "assistant",
        "reasoning_details": "بگذارید 25 * 37 را قدم به قدم محاسبه کنم:\n25 * 37 = 25 * (30 + 7) = 750 + 175 = 925"
      }
    }
  ],
  "usage": {
    "completion_tokens": 45,
    "prompt_tokens": 12,
    "total_tokens": 57
  }
}

توجه

بدون reasoning_split، محتوای تفکر به صورت درون‌خطی با تگ‌های <think> در فیلد content ظاهر می‌شود. هنگام مدیریت مکالمات چندنوبتی با فراخوانی ابزار، همیشه پیام پاسخ کامل (شامل فیلدهای tool_calls و reasoning_details) را در تاریخچه پیام خود حفظ کنید.


مستندات مرتبط ​