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qwen3-max
通义千问3系列Max模型，相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平，适配场景更加复杂的智能体需求。 能力： 文本生成、深度思考 上下文：256K 输入：文本 输出：文本
qwen3-coder-plus
基于Qwen3的代码生成模型，具有强大的Coding Agent能力，擅长工具调用和环境交互，能够实现自主编程、代码能力卓越的同时兼具通用能力。 模型能力： 文本生成、function call 上下文： · 输入： 1M · 输出： 64K 输入：文本 输出：文本
qwen3.5-plus
Qwen3.5原生视觉语言系列Plus模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在多项任务评测中，3.5系列均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果在纯文本与多模态方面相较3系列均实现飞跃式进步。
最大上下文长度：1M 输入: 图片、视频、文本 输出: 文本
qwen3.5-35b-a3b
Qwen3.5系列35B-A3B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现接近于Qwen3.5-27B。
最大上下文长度：256K 输入: 图片、视频、文本 输出: 文本
qwen3.5-122b-a10b
Qwen3.5系列122B-A10B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现仅次于Qwen3.5-397B-A17B，文本能力显著优于Qwen3-235B-2507，视觉能力优于Qwen3-VL-235B。
最大输入长度 254K RPM 600 最大输入长度(思考) 252K 上下文长度 256K 最大输出长度 64K TPM 1000000 最大输出长度(思考) 64K 最大思维链长度 80K
qwen3.5-397b-a17b
Qwen3.5系列397B-A17B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在语言理解、逻辑推理、代码生成、智能体任务、图像理解、视频理解、图形用户界面（GUI）等多种任务中，均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能。具备强大的代码生成与智能体能力，对于各类智能体场景具有良好的泛化性。
最大上下文长度：256K 输入: 图片、视频、文本 输出: 文本
Minimax-M2.5
MiniMax-M2.5 是 MiniMax 推出的新一代旗舰编程模型，致力于提升真实世界复杂任务中的表现。在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或刷新了行业的 SOTA。
最大上下文长度：128K 输入: 文本 输出: 文本
glm-5.1
GLM-5.1 是智谱最新旗舰模型，代码能力大大增强，长程任务显著提升，能够在单次任务中持续、自主地工作长达 8 小时，完成从规划、执行到迭代优化的完整闭环，交付工程级成果。
在综合能力与 Coding 能力上，GLM-5.1 整体表现对齐 Claude Opus 4.6，并在长程自主执行、复杂工程优化与真实开发场景中展现出更强的持续工作能力，是构建 Autonomous Agent 与长程 Coding Agent 的理想基座。
GLM-5-Turbo
glm-5-turbo 是面向 OpenClaw 龙虾场景深度优化的基座模型，能聊天更会干活，在复杂、动态、长链路的任务中真正具备可执行性。