Qwen-MT-Flash

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文本生成

概述

文本生成

基于Qwen3全面升级的轻量级文本翻译大模型,支持92个语种互译,模型性能和翻译效果全面升级,并提供更稳定的术语定制、格式还原度、领域提示能力,让译文更精准、自然。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能,通过引入外部工具,使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀,减少推理时的重复计算,提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后,模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 输入
    ¥0.7/M tokens
  • 输出
    ¥1.95/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    8.19K
  • 最大输出
    8.19K
  • RPM每分钟请求数
    60
  • TPM每分钟 Token 数
    35K
  • 上下文
    16.38K

API 参考

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import os
import dashscope

dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "我看到这个视频后没有笑"
    }
]
translation_options = {
    "source_lang": "auto",
    "target_lang": "English",
}
response = dashscope.Generation.call(
    # 若没有配置环境变量,请用阿里云百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    model="qwen-mt-flash",  # 此处以qwen-mt-turbo为例,可按需更换模型名称
    messages=messages,
    result_format='message',
    translation_options=translation_options
)
print(response.output.choices[0].message.content)