Alibaba

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Proprietary model

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Released 2026년 3월

Qwen3.5 Omni Flash 지능, 성능 및 가격 분석

사용해 보기 API 제공업체 벤치마크

지능Updated

N/A

Artificial Analysis Intelligence Index

비용

입력 US$0.10출력 US$0.80

N/A

Intelligence Index 작업당 비용

장황성

N/A

Intelligence Index의 출력 토큰 수

Qwen3.5 Omni Flash의 지원 입력은 텍스트, 이미지, 음성 및 동영상, 출력은 텍스트 및 음성이며, 컨텍스트 창은 256k토큰입니다.

Qwen3.5 Omni Flash의 입력 토큰 100만 개당 가격은 $0.10(경쟁력 있는 가격, 중앙값: $0.23)이며, 출력 토큰 100만 개당 가격은 $0.80(다소 비싼 가격, 중앙값: $0.70)입니다.

Qwen3.5 Omni Flash의 속도는 초당 252토큰으로 눈에 띄게 빠릅니다(92).

추론	아니요 이 페이지에는 모델의 비추론 버전이 표시됩니다. 추론 버전도 있을 수 있습니다.
입력 모달리티	지원: 텍스트, 이미지, 음성 및 동영상
출력 모달리티	지원: 텍스트 및 음성
컨텍스트 창	256k Arial 12포인트 기준 A4 약 384페이지

동일한 등급의 모델과 지표를 비교합니다.

비추론 모델 → 다른 비추론 모델과만 비교
추론 모델 → 추론 및 비추론 모델 모두와 비교
오픈 웨이트 모델 → 같은 크기 등급의 다른 오픈 웨이트 모델과만 비교:

초소형: 파라미터 ≤4B
소형: 파라미터 4B~40B
중형: 파라미터 40B~150B
대형: 파라미터 >150B

독점 모델 → 입력/출력 가격을 3:1로 혼합해 같은 가격대의 독점 모델 및 오픈 웨이트 모델과 비교:

100만 토큰당 <$0.15
100만 토큰당 $0.15~$1
100만 토큰당 >$1

Updated

지능

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

속도

Output tokens per second · Higher is better

No publicly available API

작업당 비용

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

지능Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: 오픈 웨이트와 독점 모델

No publicly available API

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index와 작업당 비용

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

벤치마크

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Intelligence Index 비교

Intelligence Index와 작업당 비용

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

비용

Intelligence Index 작업당 비용

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index 실행 비용

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

가격: 캐시 적중, 입력 및 출력

Price (USD per M Tokens)

No publicly available API

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

컨텍스트 창

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

속도

출력 속도(초당 토큰 수)로 측정

출력 속도

Output tokens per second · Higher is better

No publicly available API

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Intelligence Index 작업당 시간

Weighted average decode time (minutes) per Intelligence Index task · Excludes TTFT and overhead time · Lower is better

No publicly available API

The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

지연 시간: 첫 답변 토큰까지 걸린 시간

첫 답변 토큰 수신까지의 초 · 추론 모델의 ‘생각’ 시간 포함

No publicly available API

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

종단 간 응답 시간

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

종단 간 응답 시간

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better

No publicly available API

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

Input time: Time to receive the first response token
Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

자주 묻는 질문

Qwen3.5 Omni Flash에 관한 일반적인 질문

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 2026년 3월 30일에 출시되었습니다.

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 Alibaba에서 개발했습니다.

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 초당 252.0개의 출력 토큰을 생성하며(Alibaba API 기준), 가격대가 비슷한 다른 비추론 모델과 비교하면 평균을 크게 웃돕니다(중앙값: 91.5 t/s).

Qwen3.5 Omni Flash의 첫 토큰까지 걸린 시간(TTFT)은 1.86초이며(Alibaba API 기준), 가격대가 비슷한 다른 비추론 모델과 비교하면 평균보다 다소 높습니다(중앙값: 1.08초).

Qwen3.5 Omni Flash의 입력 토큰 100만 개당 가격은 $0.10(매우 경쟁력 있음, 중앙값: $0.23)이며, 출력 토큰 100만 개당 가격은 $0.80(평균보다 다소 높음, 중앙값: $0.70)입니다(Alibaba API 기준).

Qwen3.5 Omni Flash의 입력 토큰 100만 개당 가격은 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 가격은 $0.80입니다(Alibaba API 기준). 캐시 적중/입력/출력 비율을 7:2:1로 가정한 혼합 가격은 100만 토큰당 $0.17입니다. 가격은 제공업체마다 다를 수 있습니다. 제공업체 가격 비교

아니요. Qwen3.5 Omni Flash 모델은 추론 모델이 아닙니다. 확장된 연쇄적 사고 추론 없이 바로 답변합니다.

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 텍스트, 이미지, 음성 및 동영상 입력을 지원합니다.

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 텍스트 및 음성 출력을 지원합니다.

예. Qwen3.5 Omni Flash 모델은 이미지 입력을 지원하며 이미지를 분석하고 설명하고 이미지에 관한 질문에 답할 수 있습니다.

예. Qwen3.5 Omni Flash 모델은 멀티모달 모델로, 텍스트, 이미지, 음성 및 동영상 입력을 처리하고 텍스트 및 음성 출력을 생성할 수 있습니다.

Qwen3.5 Omni Flash의 컨텍스트 창은 260k토큰입니다. 모델이 단일 요청에서 처리할 수 있는 텍스트와 대화 기록의 양을 결정합니다.

아니요. Qwen3.5 Omni Flash 모델은 독점 모델이며 모델 웨이트가 공개되어 있지 않습니다.

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 독점 모델이며 Alibaba에서 모델 크기나 파라미터 수를 공개하지 않았습니다.

예. Qwen3.5 Omni Flash 모델은 API 제공업체 1곳을 통해 제공됩니다. API 제공업체 비교

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 API 제공업체 1곳을 통해 제공됩니다. 제공업체 비교

Qwen3.5 Omni Flash 지능, 성능 및 가격 분석

모델 요약

지능Updated

속도

비용

장황성

비교 요약

기술 사양

이 등급의 모델 70개

지능

속도

작업당 비용

지능Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: 오픈 웨이트와 독점 모델

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index와 작업당 비용

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

벤치마크

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Index 비교

Intelligence Index와 작업당 비용

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

비용

Intelligence Index 작업당 비용

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index 실행 비용

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

가격: 캐시 적중, 입력 및 출력

Cache Hit

컨텍스트 창

컨텍스트 창

Context Window for RAG

Context Window

속도

출력 속도

Output Speed

Model Performance Representation

Intelligence Index 작업당 시간

Time per Intelligence Index Task

지연 시간

지연 시간: 첫 답변 토큰까지 걸린 시간

Time to First Answer Token

종단 간 응답 시간

종단 간 응답 시간

End-to-End Response Time

Model Performance Representation

자주 묻는 질문

Qwen3.5 Omni Flash의 출시일은 언제인가요?

Qwen3.5 Omni Flash을 개발한 곳은 어디인가요?

Qwen3.5 Omni Flash의 속도는 어느 정도인가요?

Qwen3.5 Omni Flash의 지연 시간은 얼마인가요?

Qwen3.5 Omni Flash의 가격은 얼마인가요?

Qwen3.5 Omni Flash API 가격은 얼마인가요?

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 추론 모델인가요?

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 어떤 입력 모달리티를 지원하나요?

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 어떤 출력 모달리티를 지원하나요?

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 이미지를 처리할 수 있나요?

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 멀티모달 모델인가요?

Qwen3.5 Omni Flash의 컨텍스트 창은 얼마인가요?

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 오픈 소스인가요?

Qwen3.5 Omni Flash의 파라미터 수는 얼마인가요?

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 API로 제공되나요?

Qwen3.5 Omni Flash 모델은 어디에서 사용할 수 있나요?