Qwen3.5-122B-A10B вторая по мощности в новой линейке qwen 3.5, предназначенная для решения сложных исследовательских и промышленных задач. Ее архитектура насчитывает 48 слоев гибридным вниманием: блоки из трех слоев Gated DeltaNet, чередующиеся со слоем Gated Attention (соотношение 3:1), каждый из которых дополнен разреженным блоком экспертов (MoE) с 256 экспертами. Модель активирует всего 8 из них плюс одного общего эксперта (всего 10B параметров), а нативный контекст в 262 144 токена расширяется до 1 млн, позволяя обрабатывать целые книги или логи внушительных объемов.
Уникальность модели заключается в нативной мультимодальности — она обучена с ранним слиянием визуальных и текстовых данных, что позволяет качественно обрабатывать изображения, документы и видео. В сравнении с предыдущей версией Qwen3, модель 3.5 получила улучшенный режим мышления с адаптивным переключением между глубоким рассуждением и быстрым ответом.
На бенчмарках модель демонстрирует лидирующие результаты. В тесте общих знаний MMLU-Pro (86.7) она превосходит Qwen3-235B-A22B (84.4) и конкурентов вроде GPT-OSS-120B (80.8). В сложных рассуждениях GPQA Diamond (86.6) и научном SuperGPQA (67.1) она также показывает отличные результаты. В программировании, особенно в агентных сценариях (BFCL-V4 – 72.2, TAU2-Bench – 79.5), модель обходит многих специализированных конкурентов. Мультимодальные возможности уверенные: в тесте на понимание диаграмм MathVision (86.2) и сложном визуальном мышлении MMMU-Pro (76.9) модель значительно опережает предыдущие версии и решения от других разработчиков, таких как Claude-Sonnet-4.5.
Модель вполне способна быть «движком» проектов корпоративного уровня при адекватных требованиях по инфраструктуре. Это идеальный выбор для крупных компаний и научно-исследовательских институтов для решения задач, требующих глубокого анализа данных, разработки сложного ПО, создания передовых мультимодальных агентов и систем автоматизации, где критически важны высокая точность и глубина понимания.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Эндпоинт — это сервер с предустановленным программным обеспечением, с помощью которого автоматически скачиваются веса нейросети и запускается OpenAI-совместимый API для обращений к серверу.
Частный эндпоинт создается в проекте пользователя, принадлежит пользователю монопольно и тарифицируется за каждую конфигурацию сервера в соответствии с нашими инфраструктурными тарифами.
Мы рекомендуем создание частных эндпоинтов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 |
1 | 368,18 ₽ | 123.41 | 2,26 | Запустить | |
262 144 pipeline |
3 | 388,18 ₽ | 1,39 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,81 ₽ | 9,26 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 440,74 ₽ | 100.52 | 11,68 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 441,52 ₽ | 98.08 | 11,68 | Запустить | |
262 144 tensor |
4 | 514,59 ₽ | 2,84 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 521,74 ₽ | 4,73 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 539,21 ₽ | 3,32 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 671,74 ₽ | 3,31 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 700,74 ₽ | 107.00 | 11,66 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 30,04 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
2 | 440,74 ₽ | 82.69 | 2,91 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 441,52 ₽ | 2,91 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 671,74 ₽ | 1,19 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 700,74 ₽ | 2,89 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 111.86 | 7,10 | Запустить | |
262 144 pipeline |
6 | 791,74 ₽ | 5,55 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 21,26 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 21,26 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 1 031,74 ₽ | 3,59 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
4 | 818,68 ₽ | 99.90 | 4,12 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 843,08 ₽ | 3,56 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 843,08 ₽ | 3,56 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 850,00 ₽ | 4,12 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 1 105,60 ₽ | 2,95 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 338,68 ₽ | 4,10 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 113.52 | 8,35 | Запустить | |
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.