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# Qwen3.5-9B

> 멀티모달을 지원하는 컴팩트하고 효율적인 9B 언어 모델.

<Info>
  **모델 ID:** `qwen/qwen3.5-9b` | **파라미터:** 9B | **출시일:** 2026-03-10
</Info>

## 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.

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="Air API Playground" icon="play" href="https://ap-1.aieev.cloud:3007/ko/models/qwen%2Fqwen3.5-9b">
    플레이그라운드에서 모델을 체험하세요.
  </Card>

  <Card title="AIR Container로 배포" icon="container-storage" href="/docs/ko/air-container/deploy-a-container">
    AIR Container로 배포하세요.
  </Card>

  <Card title="API 사용 가이드" icon="book" href="/docs/ko/air-api/api-usage-guide">
    API 사용법을 알아보세요.
  </Card>
</CardGroup>

## 가격

| 입력             | 출력             |
| -------------- | -------------- |
| \$0.05 / 1M 토큰 | \$0.15 / 1M 토큰 |

## 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

## 활용 사례

### 일반 Q\&A

효율적인 추론과 맥락 이해를 통한 범용 Q\&A를 처리합니다.

<CodeGroup>
  ```text 입력 theme={null}
  Explain how transformers work in simple terms and give a real-world analogy.
  ```

  ```text 출력 theme={null}
  Transformers process text by modeling relationships between tokens in parallel
  rather than strictly one by one...

  A simple analogy is a group discussion where each person listens to everyone
  else to understand the full context before responding.
  ```
</CodeGroup>

### 코드 생성 및 지원

실용적인 개발 작업을 위해 효율적으로 코드를 생성하고 설명합니다.

<CodeGroup>
  ```text 입력 theme={null}
  Write a Python function to check if a number is prime and explain the logic.
  ```

  ```python 출력 theme={null}
  def is_prime(n):
      if n <= 1:
          return False
      for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
          if n % i == 0:
              return False
      return True

  # This function checks divisibility only up to the square root of n,
  # which improves efficiency.
  ```
</CodeGroup>

### 요약 및 분석

긴 문서에 대한 효율적인 요약 및 경량 분석 작업을 수행합니다.

### 시각적 이해

이미지 입력을 이해하고 텍스트 기반의 설명이나 인사이트를 생성합니다.

## 파라미터

| 파라미터                 | 타입              | 필수 | 기본값   | 설명                                            |
| -------------------- | --------------- | -- | ----- | --------------------------------------------- |
| `messages`           | array           | 필수 | -     | 채팅 기반 생성을 위한 입력 메시지 목록. 텍스트 및 이미지 콘텐츠를 지원합니다. |
| `max_tokens`         | integer         | 선택 | -     | 생성할 최대 출력 토큰 수                                |
| `temperature`        | number          | 선택 | 1     | 샘플링 온도 (0.0-2.0)                              |
| `top_p`              | number          | 선택 | 1     | 핵 샘플링 임계값                                     |
| `top_k`              | integer         | 선택 | -     | 상위 k개의 가장 확률 높은 토큰으로 샘플링 제한                   |
| `min_p`              | number          | 선택 | -     | 토큰 샘플링을 위한 최소 확률 임계값                          |
| `frequency_penalty`  | number          | 선택 | 0     | 토큰 빈도 페널티                                     |
| `presence_penalty`   | number          | 선택 | 0     | 토큰 존재 페널티                                     |
| `repetition_penalty` | number          | 선택 | -     | 반복 토큰 생성 페널티                                  |
| `stop`               | string \| array | 선택 | -     | 생성을 종료할 중지 시퀀스                                |
| `seed`               | integer         | 선택 | -     | 재현 가능한 샘플링을 위한 랜덤 시드                          |
| `stream`             | boolean         | 선택 | false | 스트리밍 응답 활성화                                   |

## 모델 세부정보

| 속성       | 값                                                         |
| -------- | --------------------------------------------------------- |
| 컨텍스트 길이  | 131,072                                                   |
| 최대 출력 길이 | 131,072                                                   |
| 양자화      | fp8                                                       |
| 입력 모달리티  | text, image (요청당 최대 1장)                                   |
| 출력 모달리티  | text                                                      |
| 지원 기능    | tools, reasoning, streaming, vision, json\_mode, logprobs |

## 시작하기

<Steps>
  <Step title="API 키 발급하기">
    [AirCloud 계정](https://aieev.com)에서 API 키를 발급받습니다.
  </Step>

  <Step title="코드 실행하기">
    아래 코드에서 `YOUR_API_KEY` 자리에 실제 발급받은 키를 넣어 실행하세요. 언어별(Python, cURL, Node.js) 코드 예시를 선택할 수 있습니다.
  </Step>
</Steps>

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  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"])
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://external.aieev.cloud:5007/ai/api/v1/chat/completions \
    --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
      "model": "qwen/qwen3.5-9b",
      "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
      "temperature": 0.7
    }'
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  const response = await fetch(
    "https://external.aieev.cloud:5007/ai/api/v1/chat/completions",
    {
      method: "POST",
      headers: {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
      },
      body: JSON.stringify({
        model: "qwen/qwen3.5-9b",
        messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
        temperature: 0.7
      })
    }
  );

  const result = await response.json();
  console.log(result.choices[0].message.content);
  ```
</CodeGroup>

## 태그

`open-source` `conversational` `9B` `reasoning` `multilingual` `efficient` `vision`