Qwen3.5 9B, OVH AI Endpoints'in Fransa altyapısı üzerinden sunduğu Qwen ailesindeki küçük talimat-ayarlı (instruction-tuned) metin uç noktalarından biridir. 9 milyar parametre dilimine oturuyor; bu da onu Llama 3.1 8B ile aynı geniş zarfa, Mistral 7B'nin ise bir kademe üzerine yerleştiriyor. Küçük model kategorisine bakan ve AB veri ikametgâhını kesin bir gereksinim olarak gören Avrupalı ekipler için, diğerlerine karşı test edilmesi gereken adaylardan biri budur.
Devam etmeden önce bir not: Qwen ailesi birden çok kuşak ve adlandırma kuralı boyunca modeller üretti ve çoğu parametre seviyesinde boyutlandırma çeşitleri mevcut. Bağlam pencereleri ve kesin eğitim iddiaları dahil olmak üzere yayımlanan üst veriyi, OVH'nin o anda sunduğu sürüm için ürün sayfasından doğrulanması gereken bir şey olarak ele alın. Bu ailedeki belirli ara sürümlere ilişkin kamuya açık bilgiler zaman içinde değişir; değerlendirmeciler için en güvenli tutum, kuşak düzeyindeki iddialara güvenmek yerine fiili uç nokta davranışını kendi prompt'larınızla test etmektir.
Ne bekleyebilirsiniz
Bu, küçük bir talimat-ayarlı metin modelidir. Girdi metin, çıktı metin; görüntü yok, ses yok. Hedef kullanım senaryoları 9B'lik bir modelin iyi olduğu işlerdir: sohbet, sınıflandırma, temiz girdilerden yapılandırılmış çıkarım, özetleme, basit kodlama görevleri ve sınırlı kapsamlı çok dilli iş yükleri. Qwen serisinin geleneksel güçlü yönleri burada da geçerli: Çince ve büyük Avrupa dilleri dahil sağlam çok dilli kapsam ve bu boyuttaki bir model için makul talimat takibi.
OVH uç noktası OpenAI uyumludur; dolayısıyla mevcut SDK'lar, orkestrasyon kütüphaneleri ve ajan çerçeveleri yapıştırıcı kodu yeniden yazmadan devreye alınır. Streaming, function calling ve JSON çıktısı mevcuttur; ancak küçük modellerin güvenilir biçimde geçerli yapılandırılmış çıktı üretmesi için her zamanki gibi dikkatli prompt iskelelemesi gerektiği uyarısı geçerlidir.
İyi olduğu yerler
Yüksek hacimli, düşük karmaşıklıklı çıkarım doğal uyum noktasıdır. Toplu sınıflandırma, destek bileti yönlendirmesi, içerik etiketleme, kısa belgeler üzerinde basit soru-cevap, çok dilli sohbet ön yüzleri — her şeyi daha büyük bir modele göndermek yerine çok sayıda ucuz çağrıyı tüketmeyi tercih ettiğiniz her yer. Gecikme süresi iyi. Çağrı başına maliyet düşük. Model, üretildiği girdiler üzerinde yeterince iyi dayanıyor.
Büyük Avrupa dilleri ile Çince'yi kapsayan çok dilli iş yükleri için, Qwen ailesi bu ölçekte daha iyi eğitilmiş seçeneklerden biridir. Trafiğiniz dil sınırlarını aşıyorsa ve kalite eğrisinin mutlak zirvesine ihtiyacınız yoksa, bu makul bir varsayılan seçimdir.
Yetersiz kaldığı yerler
Bu bir 9B modeldir. Zor akıl yürütme, çok adımlı planlama ve nüanslı talimat takibi onu konfor alanının dışına iter. Basit aritmetiğin ötesindeki matematik güvenilmezdir. Uzun biçimli yazım genelde jenerik bir tona savrulur. Nadir bilgilerde halüsinasyon, bu boyut sınıfı için beklenen seviyededir.
Uzmanlık gerektiren işler için doğru model değildir. Yoğun kodlama iş yükleri, koda özelleşmiş bir uç noktaya aittir. Görüntü girdili belge yapay zekası, görme yetkin bir model gerektirir. Sınır seviyesinde akıl yürütme, sınır seviyesinde bir model gerektirir.
Çıktı doğrulama disiplini herhangi bir küçük model için olduğu gibidir: doğruluğu varsaymayın, hattınıza bir denetleyici yerleştirin ve başarısızlıkları daha ağır bir modele veya insan incelemesine yönlendirin.
OVH ikametgâh hikâyesi
OVH, çıkarımı Fransa'da barındırır; Avrupalı tedarik ekiplerinin beklediği DPA ve veri işleme duruşuyla. Müşteri prompt'ları üzerinde eğitim yok, AB dışı bölgeler üzerinden sürpriz yönlendirme yok, küresel altyapı hakkında muğlak ifadeler yok. GDPR denetimine veya egemenlik şartına tabi kuruluşlar için, küçük model ekonomisi ile AB ikametgâhının bu kombinasyonu gerçekten faydalıdır ve bu uç noktanın bir kısa listede yer almasının asıl nedeni budur.
İkametgâh gereksinimi olmadan, küçük model alanı hem ucuz hem hızlı ABD merkezli seçeneklerle doludur. İkametgâh gereksinimiyle birlikte güvenilir aday kümesi belirgin biçimde daralır ve OVH kataloğunu geçmek zorlaşır.
Fiyatlandırma
Kamuya açık tarifeler OVH AI Endpoints sayfasında yer alır. Bu boyut sınıfındaki küçük modeller, mantıklı bir dağıtımda maliyetin nadiren belirleyici faktör olduğu kadar ucuzdur. Tarifeleri yeniden yayımlamıyoruz çünkü değişiyorlar.
Bunu alternatiflere karşı seçmek
Gerçek prompt'larınız üzerinde Llama 3.1 8B ve Mistral 7B'ye karşı test edin. Üçü de bitişik dilimlerde yer alır ve hepsi OVH tarafından aynı Fransız altyapısından barındırılır. Hangisinin kazanacağı, özel iş yükünüze, dil karmaşanıza ve tolere edebileceğiniz başarısızlık türlerine bağlıdır. Tahmin yürütmek yerine karşılaştırmayı çalıştırın.
Daha güçlü akıl yürütmeye ihtiyacınız varsa, OVH'nin 32B sınıfı bir modeline geçin. Görmeye ihtiyacınız varsa, Qwen2.5-VL'ye geçin. Trafiğiniz tek dilli İngilizceyse ve AB ikametgâhına ihtiyacınız yoksa, katalog belirgin biçimde genişler ve denge konuşması değişir.
Güncel kafa kafaya skorlama için skor tablosuna bakın; metodoloji neyi ve neden test ettiğimizi kapsar; çok dilli kapsam için /benchmarks/languages sayfasına bakın.
Sonuç
Fransız altyapısı üzerinde küçük bir Qwen ailesi metin uç noktası. AB ikametgâhının önemli olduğu yüksek hacimli, düşük karmaşıklıklı dilim için yararlıdır. OVH kataloğundaki diğer küçük modellere karşı test edin, sadece üst veriye bakarak seçmeyin; çünkü bu ölçekte farklar iş yüküne özgüdür ve yalnızca gerçek prompt'larda ortaya çıkar.
Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai
