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Tier A — Frontera
Se ejecuta en:FranceCreado en:China
OVH AI Endpoints (GRA)

Qwen3.5-397B-A17B

Tier A — Frontera

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··
Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P95105 runs
159799415830236653150006-2907-25ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Resultados de evaluación de modelos juez en diversas categorías de tareas. Las puntuaciones reflejan coherencia, precisión y seguimiento de instrucciones.

100
Generación de código
100
Multilingüe
45
Creativo
Sección 03

Historial de precios

Tarifas directas del proveedor por millón de tokens, más una estimación del coste de una conversación típica.

💰
Tarifas API — Qwen3.5-397B-A17B
$0.7100 por 1M de tokens de entrada
$4.25 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0013 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.7100
por 1M de tokens de salida$4.25

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.7100

input / 1M

— stable

$4.25

output / 1M

— stable

2026-06-142026-07-052026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sección 04

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)1081 / avg 876
12435

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 05

Capacidades

ownedBy: Qwen
Sección 06

Disponibilidad

Disponibilidad

Con qué frecuencia responde este modelo cuando lo llamamos — medido en solicitudes reales de API y pruebas en vivo durante los últimos 30 días. Esto es independiente de la calidad: estos números solo indican si el modelo responde, no qué tan buena es la respuesta.

Últimos 7 días

Últimos 30 días

100.0%

n=15

Tiempo de respuesta mediano

1,177ms

n=15

Basado en 395 mediciones en los últimos 30 días.

Detalles técnicos

Solo cuentan las llamadas reales a la API y las solicitudes de prueba en vivo — las sondas internas y las ejecuciones de referencia están excluidas.

Las llamadas con una clave API propia (BYOK) están excluidas: esos fallos son específicos de la clave, no una señal de inactividad del modelo.

Las llamadas fallidas NO se incluyen en las puntuaciones de calidad — la calidad se mide solo en respuestas exitosas. Disponibilidad y calidad son señales independientes.

Tiempo de respuesta mediano (p50) en llamadas exitosas con una duración registrada. Los valores atípicos afectan menos a la mediana que a la media.

Total de llamadas (30d)

15

Respuestas OK (30d)

15

Total de llamadas (7d)

0

Respuestas OK (7d)

0

Sección 07

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-541/100 · 42 runs
14 correct1 partial27 wrong33% accuracy
2026-07-19

Qwen3.5-397B-A17B jumps to 81.7/100 with creative gains, reasoning still absent

Qwen3.5-397B-A17B demonstrates a remarkable recovery with an overall quality score of 81.7, up 39.2 points from the previous window's 42.4. The model now achieves perfect scores in both coding and multilingual categories at 100 each, maintaining its strong coding performance while dramatically improving multilingual capabilities from 33. The most significant shift appears in creative tasks, which climbed from zero in the implied previous state to 45, though this remains the weakest category. However, reasoning capabilities remain completely absent with no score recorded in this window, consistent with the zero score from the previous period. Latency has increased modestly from 4725ms to 5235ms at the median, representing an approximately 11% slowdown. The test methodology remains consistent with 5 runs in each window. Users requiring strong coding and multilingual support will find this model highly capable, but those needing creative writing or reasoning tasks should be aware of the model's limitations in these areas. The dramatic quality improvement suggests either infrastructure enhancements or model configuration changes at the OVH GRA endpoint.

Quality

81.7

Latency p50

5,235 ms

Test runs

5

Quality jumped 39.2 points Multilingual improved to perfect 100 Creative emerged at 45 Latency increased 11%
Última prueba automática
25 jul 2026 · 14:00 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
185 ms
Latencia P95
238 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·25 de julio de 2026