Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Flash

Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Flash en un coup d'œil

Qwen3.6 Flash et Qwen3.5 Flash sont deux modèles Alibaba Cloud de la catégorie Génération de texte, disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

• Qwen3.6 Flash est la version la plus récente (16 avr. 2026) ; Qwen3.5 Flash est sorti le 24 févr. 2026.
• Qwen3.5 Flash a la plus grande fenêtre de contexte : 995.9K tokens, contre 983.6K pour Qwen3.6 Flash.
• Qwen3.6 Flash renvoie jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse, Qwen3.5 Flash jusqu'à 32 768.
• Capacités indiquées uniquement pour Qwen3.6 Flash : video, agentic coding.
• Capacités indiquées uniquement pour Qwen3.5 Flash : code interpreter.

Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Flash : caractéristiques

Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Flash : tarifs de l'API

Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.

Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Flash : paramètres de l'API

Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.

Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Flash : limites et notes

Qwen3.6 Flash

Prend en charge l’entrée de texte, d’images et de vidéos. La recherche web est disponible via tool_web_search et ajoute $0.02 par requête lorsqu’activée. Les jetons pensants sont facturés comme des jetons de sortie. Les contrôles de cache explicites ne sont pas pris en charge.

Qwen3.5 Flash

Outils intégrés (facturés uniquement lorsqu’ils sont invoqués)

• Recherche web: $0.015/call
• Extracteur de toile: gratuit
• Interprète de code: libre
• Recherche texte-image: $0.012/call
• Recherche image à image: $0.012/call

Autres

• Les jetons pensants sont présentés comme des jetons de sortie

La recherche texte-to-image et la recherche image-à-image utilisent la ligne tarifaire de recherche d’image. Chaque recherche d’image invoquée est facturée au tarif indiqué par appel.

Comment appeler Qwen3.6 Flash et Qwen3.5 Flash

Qwen3.6 Flash sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle qwen3-6-flash. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur qwen3-6-flash ou qwen3-5-flash. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-6-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Flash : questions fréquentes

Quelle est la différence entre Qwen3.6 Flash et Qwen3.5 Flash ?

Qwen3.6 Flash est la version la plus récente (16 avr. 2026) ; Qwen3.5 Flash est sorti le 24 févr. 2026. Qwen3.5 Flash a la plus grande fenêtre de contexte : 995.9K tokens, contre 983.6K pour Qwen3.6 Flash. Qwen3.6 Flash renvoie jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse, Qwen3.5 Flash jusqu'à 32 768. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel est le plus récent, Qwen3.6 Flash ou Qwen3.5 Flash ?

Qwen3.6 Flash est la version la plus récente (16 avr. 2026) ; Qwen3.5 Flash est sorti le 24 févr. 2026.

Lequel a le tarif le plus bas, Qwen3.6 Flash ou Qwen3.5 Flash ?

Les deux modèles sont tarifés sur des unités ou des paliers différents : comparez les grilles tarifaires en direct de cette page. Elles correspondent toujours à ce que l'API facture.

Puis-je passer de Qwen3.6 Flash à Qwen3.5 Flash sans reconstruire mon intégration ?

Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/chat/completions avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.

Puis-je essayer Qwen3.6 Flash et Qwen3.5 Flash dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.