Qwen3.5 Flash, le modèle de Alibaba Cloud (Qwen) en chiffres

Ce qu'il faut savoir

Qwen3.5 Flash est un modèle de langage de Alibaba Cloud (Qwen), sorti le 23 février 2026. Il a donc 8 mois au 22 octobre 2026. C'est un modèle fermé : on y accède par API, auprès de Alibaba Cloud (Qwen) ou de l'un des 9 fournisseurs recensés sur models.dev. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent.

Nous le rangeons parmi les modèles économiques (24 modèles dans cette catégorie sur le site).

Prix et budget

Qwen3.5 Flash est facturé 0,10 $US par million de tokens en entrée et 0,40 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Pour fixer les idées : lire 20 000 tokens (une trentaine de pages) et en rédiger 2 000 coûte environ 0,003 $US ; mille fois cette tâche, 2,8 $US.

C'est 2,8 fois moins cher que le prix de sortie médian des modèles économiques (1,13 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,01 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Performances mesurées

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), Qwen3.5 Flash obtient un indice de capacité de 62,6 sur 100, calculé sur 3 tests de notre panier.

Avec 3 tests renseignés seulement, il n'entre pas dans le classement public, qui exige au moins 4 résultats : son indice est donc à lire comme partiel.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 82,3 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 84,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 18,2 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 000 000 tokens, soit environ 1 500 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 65 536 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image et vidéo.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, Qwen3.5 Flash vise d'abord les gros volumes où chaque centime compte : tri, extraction d'informations, résumés, assistants simples.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Son coût très bas (moins d'un demi-centime pour notre tâche type) permet de l'appeler des milliers de fois par jour.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Alternatives

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Qwen3.5 Flash sont :

• GPT-5 Mini (OpenAI, indice 62,9) — voir le comparatif
• Qwen3.7 Flash (Alibaba Cloud (Qwen), indice 63,7) — voir le comparatif
• Gemini 3.1 Flash Lite (Google DeepMind, indice 64,3) — voir le comparatif
• Qwen3.6 Flash (Alibaba Cloud (Qwen), indice 64,5) — voir le comparatif