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Alibaba (Qwen) · modelo de lenguaje

Qwen3.5-Flash: precio, contexto y benchmarks

Qwen3.5-Flash es un modelo de lenguaje de Alibaba (Qwen) lanzado el 25 de febrero de 2026. Cuesta 0,07 US$ por millón de tokens de entrada y 0,26 US$ de salida, con un contexto de 1 M tokens. Por ahora no hay ninguna puntuación independiente publicada.

Nota
83/100
Precio 27/30
Contexto 12/15
Funciones 11/15
Coste bajoRazonamientoLlamada a herramientas

Lo que hay que saber de Qwen3.5-Flash

Qwen3.5-Flash fue publicado por Alibaba (Qwen) (China) el 25 de febrero de 2026. Acepta texto, imágenes y vídeo como entrada y produce texto. Su ventana de contexto alcanza 1.000.000 tokens, más que el 77 % de los modelos del registro, y puede escribir hasta 65.536 tokens de una vez.

Está disponible desde hace unos 8 meses, lo suficiente para que sus precios y puntuaciones se hayan estabilizado.

Precio de Qwen3.5-Flash

En OpenRouter, Qwen3.5-Flash cuesta 0,07 US$ por millón de tokens de entrada y 0,26 US$ de salida. Contando tres tokens leídos por cada token escrito, su precio medio es de 0,114 US$ por millón, más caro que el 11 % de los modelos de pago (6,7 veces menos que la mediana de 0,76 US$).

Un ejemplo concreto: una tarea que envía 2.000 tokens (unas 1.500 palabras) y recibe 500 tokens de respuesta cuesta 0,0003 US$. Con 1.000 tareas al día, cuente 8 US$ al mes. La calculadora de precios rehace este cálculo con sus propios volúmenes.

Rendimiento y benchmarks

Epoch AI aún no publica un índice de capacidades para Qwen3.5-Flash. Por eso no mostramos ninguna nota de rendimiento inventada: solo el precio, el contexto y las funciones cuentan en su nota.

Puntuaciones publicadas por Epoch AI en los benchmarks que sigue el sitio:

Fuente: Epoch AI, Benchmarking Hub (CC BY 4.0).
BenchmarkQué mideScoreFecha
GPQA Diamondpreguntas de ciencias de nivel doctorado82,3 %25 feb 2026
FrontierMathproblemas de matemáticas de investigación (niveles 1-3)18,3 %25 feb 2026
OTIS Mock AIMEproblemas de competición de matemáticas84,4 %25 feb 2026
SimpleQA Verifiedexactitud en hechos simples20,3 %25 feb 2026
GPQA DiamondGPQA Diamond : 82,3 %82,3 %FrontierMathFrontierMath : 18,3 %18,3 %OTIS Mock AIMEOTIS Mock AIME : 84,4 %84,4 %SimpleQA VerifiedSimpleQA Verified : 20,3 %20,3 %
Porcentaje de acierto de Qwen3.5-Flash por benchmark (Epoch AI).

Funciones, privacidad y uso local

Sus pesos no se publican: solo se puede usar a través de la API de Alibaba (Qwen) o de un intermediario como OpenRouter, lo que implica enviar sus datos fuera de sus máquinas.

Otros modelos de Alibaba (Qwen)

Precio medio por millón de tokens (3 de entrada por 1 de salida).
ModeloLanzamientoPrecio medioECI
Qwen3.8 Max Prime23 sept 20266 US$—
Qwen3.8 Omni Flash21 sept 20260,23 US$—
Qwen3.8 Max (0902)3 sept 20263 US$155,1
Qwen3.8 Flash26 ago 20260,23 US$—
Qwen3.8 27B14 ago 20260,78 US$151,7
Qwen3.8 2.4T A95B12 ago 20263 US$—
Qwen3.7 Flash27 jul 20260,06 US$144,1
Qwen3.7 Plus3 jun 20260,56 US$147

Veredicto

Qwen3.5-Flash obtiene 83/100 según nuestra tabla, que solo usa cifras publicadas.

Puntos fuertes

  • Precio bajo: más barato que el 89 % de los modelos de pago.
  • Contexto muy amplio (1 M tokens): documentos largos o todo un código caben en una petición.
  • Listo para agentes: llamada a herramientas y salidas JSON estructuradas.

Limitaciones

  • Ninguna puntuación independiente publicada: rendimiento no verificable.

Evítelo si…

  • sus datos no deben salir de sus servidores.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta Qwen3.5-Flash?

0,07 US$ por millón de tokens de entrada y 0,26 US$ de salida en OpenRouter (dato del 25 de octubre de 2026). Una tarea de 2.000 tokens leídos y 500 escritos cuesta 0,0003 US$.

¿Qué tamaño tiene el contexto de Qwen3.5-Flash?

1.000.000 tokens, unas 750.000 palabras, con un máximo de 65.536 tokens de salida.

¿Se puede usar Qwen3.5-Flash en local?

No, Alibaba (Qwen) no publica sus pesos: solo se usa por API.

¿Sirve Qwen3.5-Flash para un agente IA?

Técnicamente sí: admite llamada a herramientas y salidas estructuradas. Compruebe después su coste para su volumen.

¿Qué alternativas hay a Qwen3.5-Flash?

Los modelos más cercanos en precio y rendimiento son Mercury 3, DeepSeek V4 Flash 0423 y GPT-4.1 Nano.

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