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Qwen3.5 Plus 2026-02-15: precio, contexto y benchmarks

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 es el modelo de Alibaba (Qwen) lanzado el 16 de febrero de 2026. Cuesta 0,26 US$ por millón de tokens de entrada y 1,56 US$ de salida, con un contexto de 1 M tokens. Por ahora no hay ninguna puntuación independiente publicada.

Nota
67/100
Precio 17/30
Contexto 12/15
Funciones 11/15
Coste medioRazonamientoLlamada a herramientas

Lo que hay que saber de Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Alibaba (Qwen), con sede en China, puso Qwen3.5 Plus 2026-02-15 en línea el 16 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 Plus 2026-02-15

En OpenRouter, Qwen3.5 Plus 2026-02-15 cuesta 0,26 US$ por millón de tokens de entrada y 1,56 US$ de salida. Contando tres tokens leídos por cada token escrito, su precio medio es de 0,585 US$ por millón, más caro que el 45 % de los modelos de pago (1,3 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 0,0013 US$. Con 1.000 tareas al día, cuente 39 US$ 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 Plus 2026-02-15. 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 doctorado84,9 %16 feb 2026
OTIS Mock AIMEproblemas de competición de matemáticas86,7 %16 feb 2026
SimpleQA Verifiedexactitud en hechos simples25,4 %16 feb 2026
GPQA DiamondGPQA Diamond : 84,9 %84,9 %OTIS Mock AIMEOTIS Mock AIME : 86,7 %86,7 %SimpleQA VerifiedSimpleQA Verified : 25,4 %25,4 %
Porcentaje de acierto de Qwen3.5 Plus 2026-02-15 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

Nota calculada: 67/100, a partir de datos públicos (rendimiento, precio, contexto, funciones).

Puntos fuertes

  • 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 Plus 2026-02-15?

0,26 US$ por millón de tokens de entrada y 1,56 US$ de salida en OpenRouter (dato del 25 de octubre de 2026). Una tarea de 2.000 tokens leídos y 500 escritos cuesta 0,0013 US$.

¿Qué tamaño tiene el contexto de Qwen3.5 Plus 2026-02-15?

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

¿Se puede usar Qwen3.5 Plus 2026-02-15 en local?

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

¿Sirve Qwen3.5 Plus 2026-02-15 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 Plus 2026-02-15?

Los modelos más cercanos en precio y rendimiento son GPT-4.1 Mini, Inkling Small y GLM 5.3 FlashX.

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