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Qwen3.5-27B

Text

Dichtes Open-Weight-Vision-Modell aus Qwen3.5; 256K Kontext, hybrides Thinking; OpenAI-kompatible API

Eingabe $0.30 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $2.40 / 1 Mio. Tokens Qwen3.5-27B Dokumentation lesen →
Modellgesundheit Unzureichende Daten
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3.5-27b:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3.5-27b:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "qwen3.5-27b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt."
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-27b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt."}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3.5-27b",
  messages: [{ role: "user", content: "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
ÜBERBLICK

Wofür Qwen3.5-27B gebaut ist

Qwen3.5-27B ist ein dichtes natives Vision-Language-Modell aus Alibabas Qwen3.5-Medium-Serie, veröffentlicht am 24. Februar 2026 mit offenen Gewichten unter Apache 2.0. Es nutzt lineare Attention für schnelle Antworten, und Alibaba stuft seine Gesamtleistung als gleichwertig mit Qwen3.5-122B-A10B ein.

Es ist ein Hybridmodell mit standardmäßig aktivem Thinking, einem Kontextfenster von 262.144 Tokens und bis zu 65.536 Output-Tokens. Alibaba nennt Function Calling und strukturierte Ausgaben als unterstützt.

Bei RunAPI rufen Sie qwen3.5-27b über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt (/v1/chat/completions) auf, mit einem OpenAI SDK, das auf https://runapi.ai/v1 zeigt. Bilder gehören als image_url-Teile in messages[].content[], Tools übergeben Sie im Standardformat von OpenAI.

Modell-ID
qwen3.5-27b
Veröffentlicht
24. Februar 2026
Architektur
Dicht, 27B Parameter, Gewichte unter Apache 2.0
Kontextfenster
262.144 Tokens
Maximale Ausgabe
65.536 Tokens
Thinking
Hybrid, standardmäßig aktiv
Endpunkt bei RunAPI
OpenAI Chat Completions, Text- und Bildeingabe
Playground

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Geschätzt: Eingabe $0.30 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $2.40 / 1 Mio. Tokens

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Specifications

DATENBLATT

Anbieter Alibaba
Modell-ID qwen3.5-27b
Modalität Text
Aufgabentypen Synchronous
API-Endpunkt /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/qwen3.5-27b:generateContent
/v1beta/models/qwen3.5-27b:streamGenerateContent
Abrechnungseinheit 1K-Token
Katalogstatus Betriebsbereit
SO FUNKTIONIERT ES

Dieses Modell in 3 Schritten verwenden

  1. API-Schlüssel erstellen

    Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für qwen3.5-27b.

  2. Anfrage senden

    Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID qwen3.5-27b und deinen Parametern.

  3. Ergebnisse abrufen

    Lies die fertige qwen3.5-27b-Antwort direkt vom Endpoint.

Was dieses Modell bietet

Endpoint-Abdeckung

Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: chat_completion.

Nutzungsbasierte Abrechnung

Gemessen nach 1K-Token, ohne Abo-Anforderung.

Qwen3.5-27B PREISE

Endpunkt
Preis
chat_completion
Eingabe: $0.30 / 1 Mio. Tokens Ausgabe: $2.40 / 1 Mio. Tokens
API-REFERENZ

Endpunktspezifikation

Endpunkt
POST /v1/chat/completions
Modell-ID
qwen3.5-27b
Aufgabentypen
chat_completion

Anfrageparameter

Für diesen Endpunkt sind keine Anfrageparameter veröffentlicht.

ANWENDUNGSFÄLLE

Chat

Nutze LLMs für Chat und Reasoning.

Code

Generiere und prüfe Implementierungsarbeit.

Automatisierung

Verbinde Modelle mit Backend-Tasks.

Nutzungsmetriken

Entwickler vertrauen uns
6
API-Aufrufe / Tag
100.0%
Erfolgsrate
10.4s
Ø Generierungszeit

Verifiziertes Kundenfeedback ist für dieses Modell noch nicht verfügbar.

FAQ

Häufige Fragen zu Qwen3.5-27B

Ist Qwen3.5-27B ein dichtes oder ein Mixture-of-Experts-Modell?

Dicht. Alle 27B Parameter rechnen bei jedem Token mit, anders als bei den MoE-Modellen von Qwen3.5 wie Qwen3.5-35B-A3B, das 3B Parameter pro Token aktiviert.

Wie schneidet Qwen3.5-27B im Vergleich zu Qwen3.5-122B-A10B ab?

Alibaba stuft die beiden insgesamt als gleichwertig ein. Beide haben ein Kontextfenster von 262.144 Tokens, Bildeingabe, hybrides Thinking und Function Calling.

Soll ich Qwen3.5-27B oder Qwen3.6-27B verwenden?

Qwen3.6-27B basiert auf Qwen3.5-27B. Qwen meldet für das 3.6-Modell stärkeres agentisches Coding, MINT-Reasoning, OCR und Videoverständnis. Behalten Sie Qwen3.5-27B für Prompts und Evaluierungen, die bereits darauf abgestimmt sind.

Nimmt Qwen3.5-27B bei RunAPI Bilder an?

Ja. Senden Sie image_url-Teile zusammen mit dem Text in einem Chat-Completions-Request. Alibaba nennt auch Videoeingabe; Video-Requests sind bei RunAPI nicht verifiziert.

Wie wähle ich qwen3.5-27b aus?

Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.

Sind die Preise nutzungsbasiert?

Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.

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