qwen3.6-flash
模型介绍
通义千问文本生成深度思考Qwen3.6原生视觉语言系列Flash模型，模型效果相较3.5-Flash显著提升。本模型重点提升agentic coding能力（在多项代码智能体基准上大幅超越前代）、数学推理和代码推理能力；视觉方面在空间智能能力上显著增强，物体定位与目标检测提升尤为突出。
支持协议OpenAI
输入模态
文本
输出模态
文本
模型能力
- 工具调用模型可根据对话内容决定调用你定义的工具函数，并返回结构化参数。
- 多模态输入除文字外，还可以理解图片等非文本输入。
- 内容缓存重复的输入前缀可命中缓存，按更低的价格计费。
- 推理能力模型会先进行内部思考再作答，适合复杂推理与编程任务。
模型价格
输入 ≤ 256K
- 输入
- 1.2元/每百万tokens
- 输出
- 7.2元/每百万tokens
价格仅供参考，实际结算价格以合同为准。数据更新于 2026-08-01。
模型限流与上下文
- 上下文长度
- 1M
- 最大输出长度
- 64K
快速调用
查看接入文档 →curl https://netnexus.top/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.6-flash",
"messages": [{ "role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己" }]
}'相关模型
qwen3-rerank
通义千问
重排序
基于Qwen LLM底座训练的文本排序模型，对输入的Query和候选Docs进行相关性排序，支持100+语种和长文本输入，适用于文本检索、RAG等场景，效果对齐开源Qwen3-Rerank系列模型
- 上下文
- 30K
- 输入
- ¥0.5
元 / 百万 tokens
qwen3.7-plus
通义千问
文本生成视觉理解深度思考
Qwen3.7系列中高性价比Plus模型，在强大文本能力的基础上全面升级了视觉-语言能力，同时保持了在编码、工具使用和生产力工作流方面的完整智能体能力。其核心特色为多模态交互混合智能体能力，能够感知真实世界场景、读取屏幕并操作 GUI、基于视觉参考生成代码、端到端导航移动应用。
- 上下文
- 1M
- 输入
- ¥2 起
- 输出
- ¥8 起
元 / 百万 tokens
qwen3.7-max
通义千问
文本生成视觉理解深度思考
Qwen3.7系列中规模最大、综合能力最强的Max模型，当前开放纯文本模型能力供体验。Qwen3.7是面向智能体时代的新一代旗舰模型，核心优势在于智能体能力的广度与深度：在编程、办公与生产力、长周期自主执行方面均能出色胜任各项任务。
- 上下文
- 1M
- 输入
- ¥12
- 输出
- ¥36
元 / 百万 tokens
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