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Qwen3.6 Flash

Alibaba按量收費
Alias:qwen3.6-flash

支持文字、图片和视频的千问视觉语言模型,适合目标位置分析、界面理解、代码推理和工具辅助流程,可切换思考模式。

textimagevideofunction_callingtoolsstructured_outputjson_modeweb_searchcachingvisionreasoningcontext:1000000
起始價格
輸入 / 輸出 · 1M
上下文
1M
最大輸入窗口
最大輸出
65.5K
單次回應最大 token 數
模態
→

Pricing by Supplier

比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。

供應商2
USD · 每 1M tokens效能 · Last 24 hours
供應商輸入/M輸出/M緩存讀取/M
official

官方接口直连

$0.169
$1.014
$0.0169
Alibaba

阿里巴巴百炼官方

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刪除線金額為標準價。效能統計涵蓋最近 24 小時,實際表現隨請求變化。

左右滑動表格,查看完整價格與效能。

能力 / 支援的模態

推理函數呼叫工具結構化輸出JSON 模式網絡搜尋代碼解釋器
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Alibaba (Qwen)文件
分詞器
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)
許可證
Tongyi Qianwen License開放權重
數據保留85 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。

指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Qwen3.6 Flash

目前基準快照不包含此模型。

缺少模型或測量值不代表零分。

基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。

About Qwen3.6 Flash

识别画面中的对象与位置关系

Qwen3.6 Flash 可理解图片和视频,也能处理文字、编程与推理任务。它加强了空间理解、物体定位和目标检测相关能力,适合从界面截图、商品陈列或操作画面中提取信息。例如识别按钮位于哪个区域、比较两个对象的相对位置,或根据连续画面整理操作顺序。

给视觉任务下指令时,应明确要找的主体与属性:问“右侧第三层有哪些红色包装商品”,比问“看到了什么”更便于得到有用结果。需要定位时,先要求描述可见特征与位置,再由应用检查目标是否正确;小字、遮挡和相似对象可通过补充局部清晰图来辅助判断。

从画面理解走向代码与工具

模型也适合编程智能体任务,可根据截图、代码和运行反馈提出修改,再借助应用提供的工具读取文件、执行检查或查询数据。比如定位弹窗遮挡问题时,同时提供组件代码、截图和预期交互,让模型把画面现象与布局逻辑联系起来。工具的实际执行结果应继续传回,作为下一步判断的依据。

它支持百万 Token 级上下文,可结合较长资料开展分析;仍建议保留任务相关内容,给不同材料加上编号。通过 enable_thinking 选择思考或直接回复:位置与逻辑联合判断可开启思考,简单标签提取可关闭。需要 JSON Mode 时使用非思考模式,并在程序中校验结果字段,便于接入内容标注、搜索和业务表单。

Use cases and prompting

例如分析网页截图,连同页面图片输入:

“请找到‘提交申请’按钮。描述按钮文字、颜色、所在区域,以及它与姓名输入框、取消按钮的相对位置。只依据当前截图;如果存在多个同名按钮,逐一说明区别。最后列出继续操作前仍缺少的信息,不猜测被遮挡的内容。”

需要结合组件代码排查点击失效时,再补充事件处理函数、控制台错误和复现步骤,并开启思考模式。仅做字段提取时可设置 enable_thinking=false,配合 JSON Mode 返回结构化结果。若应用据此执行点击,应先核对页面当前状态,操作后重新获取画面或工具结果确认变化。

API access

API 介面文件

呼叫示例

請求POST/v1/chat/completions
請求範例
參數
參數類型預設值 / 範圍說明資訊
temperature
number
=10 ~ 2
採樣溫度;越低越穩定
top_p
number
=10 ~ 1
核採樣累積概率
max_tokens
integer>= 1回應中最大 token 數
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
懲罰高頻 token 的重複出現
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓勵引入新話題
stop
array—最多 4 個停止生成的字串
seed
integer—盡量保證可復現的採樣種子
n
integer
=1>= 1
生成的候選條數
stream
boolean
=false
透過 SSE 串流返回 token
response_format
object—強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果
tools
array—模型可呼叫的工具 / 函數聲明
tool_choice
string
autononerequired
工具選擇策略或具體工具名
logprobs
boolean
=false
返回每個 token 的對數概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每個 token 返回的 top 概率數量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用於風險審計的終端用戶標識

替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。

身份驗證

所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。

在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。

支援的參數

Generation parameters
參數類型預設值 / 範圍說明資訊
temperature
number
=10 ~ 2
採樣溫度;越低越穩定
top_p
number
=10 ~ 1
核採樣累積概率
max_tokens
integer>= 1回應中最大 token 數
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
懲罰高頻 token 的重複出現
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓勵引入新話題
stop
array—最多 4 個停止生成的字串
seed
integer—盡量保證可復現的採樣種子
n
integer
=1>= 1
生成的候選條數
stream
boolean
=false
透過 SSE 串流返回 token
response_format
object—強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果
tools
array—模型可呼叫的工具 / 函數聲明
tool_choice
string
autononerequired
工具選擇策略或具體工具名
logprobs
boolean
=false
返回每個 token 的對數概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每個 token 返回的 top 概率數量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用於風險審計的終端用戶標識

速率限制

供應商RPMTPMRPD
Alibaba無限制無限制無限制
official無限制無限制無限制

無限制

Frequently asked questions about qwen3.6-flash

What is qwen3.6-flash?

支持文字、图片和视频的千问视觉语言模型,适合目标位置分析、界面理解、代码推理和工具辅助流程,可切换思考模式。

How do I call qwen3.6-flash?

Create an API key with access to qwen3.6-flash, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.

How is qwen3.6-flash priced?

Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.

What is the context window of qwen3.6-flash?

The model catalog lists a context window of 1000000 tokens. Check the selected endpoint for request limits.

What is the maximum output of qwen3.6-flash?

The model catalog lists a maximum output of 65536 tokens. Your request settings may set a lower limit.

How should I evaluate qwen3.6-flash for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.