Qwen 3.5 27b
Qwen3.5 27B 原生视觉语言稠密模型引入线性注意力机制,在保证响应速度的同时兼顾推理速度与性能,综合能力可与更大规模的模型相媲美。
模态
上下文
262Ktokens
最大输出 66K tokens
能力
工具调用 (Tools)
结构化输出
并行工具调用
视觉输入
音频输入
多服务商价格对比数据来自 OpenRouter
| 服务商 | 量化精度 | 上下文 | 输入/M | 输出/M | 缓存读取/M | 近1天可用率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| — | 262K | ¥1.32 | ¥10.54 | - | 96.6% | |
S SiliconFlow | fp8 | 262K | ¥1.69 | ¥13.51 | - | 98.3% |
| fp8 | 262K | ¥1.76 | ¥17.57 | - | 95.6% | |
| fp8 | 262K | ¥1.82 | ¥14.59 | ¥1.82 | 97.7% | |
| bf16 | 262K | ¥2.03 | ¥16.22 | - | 99.8% | |
P Phala | — | 262K | ¥2.03 | ¥16.22 | ¥1.01 | 96.8% |
¥1.32
输入/M
¥10.54
输出/M
-
缓存/M
96.6%
可用率
S
SiliconFlowfp8¥1.69
输入/M
¥13.51
输出/M
-
缓存/M
98.3%
可用率
¥1.76
输入/M
¥17.57
输出/M
-
缓存/M
95.6%
可用率
¥1.82
输入/M
¥14.59
输出/M
¥1.82
缓存/M
97.7%
可用率
¥2.03
输入/M
¥16.22
输出/M
-
缓存/M
99.8%
可用率
P
Phala¥2.03
输入/M
¥16.22
输出/M
¥1.01
缓存/M
96.8%
可用率