Qwen3.5 Flash

把文字与画面整理成可用信息

Qwen3.5 Flash 适合高频的内容处理与交互任务，例如把用户反馈整理为工单、根据界面截图解释操作问题、概括视频中发生的事情，或从多份资料中提取统一字段。它接受文字、图片和视频，输出文字，也能按指定结构组织结果，便于后续展示、筛选和程序处理。

在产品支持场景中，可以同时提供用户描述、报错截图和帮助文档，让模型区分画面上能看到的事实、用户陈述与尚待确认的信息。整理长资料时，给每份材料设置编号，并要求结论带上对应编号，有助于回到原文检查。它支持较长的上下文，但清楚的任务目标和相关材料仍比堆入无关内容更有用。

哪些任务需要开启思考？

通过 enable_thinking 可切换思考模式。简单分类、格式整理和字段提取，可以关闭思考；需要比较多个方案、推断故障原因或分析前后矛盾时，可以开启。思考会增加处理过程与输出用量，应用应为最终答案留足预算，并在流式处理中区分思考内容与正式回复。

如何接入业务流程？

模型支持函数调用，适合根据对话选择查询订单、读取知识库等工具。应用执行工具并传回结果后，模型再组织答复；联网搜索等内置工具也需要在请求中启用。要求 JSON 时，除说明字段含义外，还应使用可用的结构化输出设置，并在程序中检查字段、类型与必填信息。

例如整理界面故障，传入截图与用户描述后输入：

“请生成一条产品工单。先列出截图中可直接观察到的问题，再概括用户诉求；推测原因另列，不把猜测写成事实。输出包含 title、observations、user_request、missing_info 四个字段，observations 和 missing_info 为数组。看不清的文字写‘无法辨认’。用户描述：点击导出后一直停在加载中。”

常规字段提取可设置 enable_thinking=false；需要结合日志与多个页面定位原因时设置为 true。使用 Python OpenAI SDK 时，通过 extra_body 传递该扩展参数。图片需作为实际图片内容随消息提交，程序收到结果后再校验 JSON 并保存工单。