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모델 ID: qwen/qwen3.5-9b | 파라미터: 9B | 출시일: 2026-03-10

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개요

Qwen 3.5 9B는 성능과 효율성의 균형을 위해 설계된 컴팩트하면서도 뛰어난 오픈소스 언어 모델입니다. 다국어 이해 및 생성, 최대 131,072 토큰의 긴 컨텍스트 추론, 텍스트와 이미지를 지원하는 멀티모달 입력을 제공합니다. 대규모 모델 대비 낮은 서빙 비용과 빠른 추론 속도를 제공하여 채팅 어시스턴트, 코딩 지원, 문서 요약, 시각적 이해 등 실시간 AI 애플리케이션에 적합합니다.

Air API Playground

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API 사용 가이드

API 사용법을 알아보세요.

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가격

입력출력
$0.05 / 1M 토큰$0.15 / 1M 토큰

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주요 기능

  • 비용 및 지연 시간에 민감한 배포에 적합한 효율적인 9B 모델
  • 강력한 다국어 이해 및 생성
  • 최대 131,072 토큰의 긴 컨텍스트 추론 지원
  • 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력 지원 (요청당 최대 1장, 2장 이상 전송 시 400 에러)
  • reasoning, tools, streaming, vision, json_mode, logprobs 지원
  • 성능, 지연 시간, 서빙 비용 간의 적절한 균형
  • vLLM 등 최적화된 추론 런타임과 호환
  • 효율적인 배포를 위한 FP8 포맷 제공

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활용 사례

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일반 Q&A

효율적인 추론과 맥락 이해를 통한 범용 Q&A를 처리합니다. 
Explain how transformers work in simple terms and give a real-world analogy.

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코드 생성 및 지원

실용적인 개발 작업을 위해 효율적으로 코드를 생성하고 설명합니다. 
Write a Python function to check if a number is prime and explain the logic.

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요약 및 분석

긴 문서에 대한 효율적인 요약 및 경량 분석 작업을 수행합니다.

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시각적 이해

이미지 입력을 이해하고 텍스트 기반의 설명이나 인사이트를 생성합니다.

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파라미터

파라미터타입필수기본값설명
messagesarray필수-채팅 기반 생성을 위한 입력 메시지 목록. 텍스트 및 이미지 콘텐츠를 지원합니다.
max_tokensinteger선택-생성할 최대 출력 토큰 수
temperaturenumber선택1샘플링 온도 (0.0-2.0)
top_pnumber선택1핵 샘플링 임계값
top_kinteger선택-상위 k개의 가장 확률 높은 토큰으로 샘플링 제한
min_pnumber선택-토큰 샘플링을 위한 최소 확률 임계값
frequency_penaltynumber선택0토큰 빈도 페널티
presence_penaltynumber선택0토큰 존재 페널티
repetition_penaltynumber선택-반복 토큰 생성 페널티
stopstring | array선택-생성을 종료할 중지 시퀀스
seedinteger선택-재현 가능한 샘플링을 위한 랜덤 시드
streamboolean선택false스트리밍 응답 활성화

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모델 세부정보

속성값
컨텍스트 길이131,072
최대 출력 길이131,072
양자화fp8
입력 모달리티text, image (요청당 최대 1장)
출력 모달리티text
지원 기능tools, reasoning, streaming, vision, json_mode, logprobs

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시작하기

1

API 키 발급하기

AirCloud 계정에서 API 키를 발급받습니다.
2

코드 실행하기

아래 코드에서 YOUR_API_KEY 자리에 실제 발급받은 키를 넣어 실행하세요. 언어별(Python, cURL, Node.js) 코드 예시를 선택할 수 있습니다.
import requests

response = requests.post(
    "https://external.aieev.cloud:5007/ai/api/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "qwen/qwen3.5-9b",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
        "temperature": 0.7
    }
)

result = response.json()
print(result["choices"][0]["message"]["content"])

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태그

open-source conversational 9B reasoning multilingual efficient vision