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Qwen3.5 Plus 2026-02-15 : prix, contexte et benchmarks

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 est le modèle de Alibaba (Qwen) sorti le 16 février 2026. Il coûte 0,26 $US par million de tokens en entrée et 1,56 $US en sortie, avec un contexte de 1 M tokens. Aucun score indépendant n'est publié pour lui à ce jour.

Coût moyenRaisonnementAppel d'outils

Ce qu'il faut savoir sur Qwen3.5 Plus 2026-02-15

C'est Alibaba (Qwen), éditeur basé en Chine, qui a mis Qwen3.5 Plus 2026-02-15 en ligne le 16 février 2026. Il accepte du texte, des images et de la vidéo en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 1 000 000 tokens, plus que 77 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 65 536 tokens d'une traite.

Il est disponible depuis environ 8 mois, assez pour que ses prix et ses scores soient stabilisés.

Prix de Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Sur OpenRouter, Qwen3.5 Plus 2026-02-15 coûte 0,26 $US par million de tokens en entrée et 1,56 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 0,585 $US par million, plus cher que 45 % des modèles payants (1,3 fois moins que la médiane de 0,76 $US).

Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0013 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 39 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.

Performance et benchmarks

Epoch AI ne publie pas encore d'indice de capacités pour Qwen3.5 Plus 2026-02-15. Nous n'affichons donc aucune note de performance inventée : seuls le prix, le contexte et les fonctions entrent dans sa note.

Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :

Source : Epoch AI, Benchmarking Hub (CC BY 4.0).
BenchmarkCe qu'il mesureScoreDate
GPQA Diamondquestions de sciences de niveau doctorat84,9 %16 févr. 2026
OTIS Mock AIMEproblèmes de compétition de mathématiques86,7 %16 févr. 2026
SimpleQA Verifiedexactitude des faits simples25,4 %16 févr. 2026
GPQA DiamondGPQA Diamond : 84,9 %84,9 %OTIS Mock AIMEOTIS Mock AIME : 86,7 %86,7 %SimpleQA VerifiedSimpleQA Verified : 25,4 %25,4 %
Scores de Qwen3.5 Plus 2026-02-15 en pourcentage de réussite, par benchmark (Epoch AI).

Fonctions, confidentialité et usage local

Ses poids ne sont pas publiés : on ne peut l'utiliser que via l'API de Alibaba (Qwen) ou d'un intermédiaire comme OpenRouter, ce qui implique d'envoyer vos données hors de vos machines.

Les autres modèles de Alibaba (Qwen)

Prix moyen par million de tokens (3 en entrée pour 1 en sortie).
ModèleSortiePrix moyenECI
Qwen3.8 Max Prime23 sept. 20266 $US—
Qwen3.8 Omni Flash21 sept. 20260,23 $US—
Qwen3.8 Max (0902)3 sept. 20263 $US155,1
Qwen3.8 Flash26 août 20260,23 $US—
Qwen3.8 27B14 août 20260,78 $US151,7
Qwen3.8 2.4T A95B12 août 20263 $US—
Qwen3.7 Flash27 juil. 20260,06 $US144,1
Qwen3.7 Plus3 juin 20260,56 $US147

Verdict

Note calculée : 67/100, à partir des données publiques (performance, prix, contexte, fonctions).

Points forts

  • Contexte très large (1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
  • Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.

Limites

  • Aucun score indépendant publié : performance non vérifiable.

À éviter si…

  • vos données ne doivent pas quitter vos serveurs.

Questions fréquentes

Combien coûte Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ?

0,26 $US par million de tokens en entrée et 1,56 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0013 $US.

Quelle est la taille du contexte de Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ?

1 000 000 tokens, soit environ 750 000 mots, avec 65 536 tokens maximum en sortie.

Peut-on utiliser Qwen3.5 Plus 2026-02-15 en local ?

Non, Alibaba (Qwen) ne publie pas ses poids : il s'utilise uniquement par API.

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 convient-il pour un agent IA ?

Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils et les sorties structurées. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.

Quelles alternatives à Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ?

Les modèles les plus proches en prix et en performance sont GPT-4.1 Mini, Inkling Small et GLM 5.3 FlashX.

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