Qwen3.5 Flash, el modelo de Alibaba Cloud (Qwen) en cifras

Lo que hay que saber

Qwen3.5 Flash es un modelo de lenguaje de Alibaba Cloud (Qwen), lanzado el 23 de febrero de 2026. Tiene, por tanto, 8 meses a 22 de octubre de 2026. Es un modelo cerrado: se accede a él por API, a través de Alibaba Cloud (Qwen) o de uno de los 9 proveedores recogidos en models.dev. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero.

Lo clasificamos entre los modelos económicos (24 modelos de esta categoría en el sitio).

Precio y presupuesto

Qwen3.5 Flash cuesta 0,10 US$ por millón de tokens de entrada y 0,40 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,003 US$; mil veces esa tarea, 2,8 US$.

Es 2,8 veces más barato que el precio de salida mediano de los modelos económicos (1,13 US$).

Los tokens leídos desde la caché cuestan 0,01 US$ por millón: útil para un agente que reenvía a menudo el mismo contexto.

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Rendimiento medido

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), Qwen3.5 Flash obtiene un índice de capacidad de 62,6 sobre 100, calculado con 3 pruebas de nuestra cesta.

Con solo 3 pruebas registradas, no entra en el ranking público, que exige al menos 4 resultados: su índice debe leerse como parcial.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 82,3 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 84,4 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): 18,2 % — el mejor modelo seguido, GPT-6 Astra, alcanza 93,7 %

Lo que sabe hacer

Su ventana de contexto alcanza 1.000.000 tokens, unas 1500 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para cargar un libro entero o una base de código mediana. Una respuesta puede llegar a 65.536 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen y vídeo.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿Para qué usos?

Por su categoría, Qwen3.5 Flash está pensado sobre todo para los grandes volúmenes en los que cada céntimo cuenta: clasificación, extracción de información, resúmenes, asistentes sencillos.

Su enorme ventana de contexto lo hace interesante para analizar grandes volúmenes de documentos en una sola petición.

Su coste muy bajo (menos de medio céntimo para nuestra tarea tipo) permite llamarlo miles de veces al día.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Alternativas

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Qwen3.5 Flash son:

• GPT-5 Mini (OpenAI, índice 62,9) — ver la comparativa
• Qwen3.7 Flash (Alibaba Cloud (Qwen), índice 63,7) — ver la comparativa
• Gemini 3.1 Flash Lite (Google DeepMind, índice 64,3) — ver la comparativa
• Qwen3.6 Flash (Alibaba Cloud (Qwen), índice 64,5) — ver la comparativa