部署 Qwen3.5

Qwen3.5 可通过流行的推理框架以 API 形式部署。
以下展示了启动 Qwen3.5 模型 OpenAI 兼容 API 服务器的示例命令。

IMPORTANT

不同框架在推理效率和吞吐量方面存在显著差异。 我们建议使用最新版本的框架，以确保最佳性能和兼容性。 对于生产环境负载或高吞吐场景，强烈推荐使用专用的推理引擎，如 SGLang、KTransformers 或 vLLM。

IMPORTANT

该模型默认上下文长度为 262,144 个 token。 如果遇到内存不足（OOM）错误，请考虑缩小上下文窗口。 然而，由于 Qwen3.5 利用扩展上下文处理复杂任务，我们建议至少保持 128K tokens 的上下文长度，以保留其思考能力。

SGLang

SGLang 是一个面向大语言模型和视觉语言模型的快速推理框架。
Qwen3.5 需要使用开源仓库主分支中的 SGLang，可在全新环境中通过以下命令安装：

uv pip install 'git+https://github.com/sgl-project/sglang.git#subdirectory=python&egg=sglang[all]'

更多详情请参见其文档。

以下命令将在 http://localhost:8000/v1 创建 API 端点：

• 标准版：以下命令可使用 8 块 GPU 上的张量并行创建最大上下文长度为 262,144 tokens 的 API 端点。

  SGLANG_USE_MODELSCOPE=true python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 8000 --tp-size 8 --mem-fraction-static 0.8 --context-length 262144 --reasoning-parser qwen3

• 工具调用：若需支持工具调用，可使用以下命令。

  SGLANG_USE_MODELSCOPE=true python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 8000 --tp-size 8 --mem-fraction-static 0.8 --context-length 262144 --reasoning-parser qwen3 --tool-call-parser qwen3_coder

• 多 Token 预测（MTP）：推荐使用以下命令启用 MTP：

  SGLANG_USE_MODELSCOPE=true python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 8000 --tp-size 8 --mem-fraction-static 0.8 --context-length 262144 --reasoning-parser qwen3 --speculative-algo NEXTN --speculative-num-steps 3 --speculative-eagle-topk 1 --speculative-num-draft-tokens 4

vLLM

vLLM 是一个高吞吐、内存高效的 LLM 推理与服务引擎。
Qwen3.5 需要使用开源仓库主分支中的 vLLM，可在全新环境中通过以下命令安装：

uv pip install vllm --torch-backend=auto --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

更多详情请参见其文档。

有关 Qwen3.5 的详细使用指南，请参阅 vLLM Qwen3.5 使用说明。

以下命令将在 http://localhost:8000/v1 创建 API 端点：

• 标准版本：以下命令可用于在 8 个 GPU 上使用张量并行创建一个最大上下文长度为 262,144 个 token 的 API 端点。

  VLLM_USE_MODELSCOPE=true vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3

• 工具调用：若要支持工具使用，可使用以下命令。

  VLLM_USE_MODELSCOPE=true vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder

• 多 Token 预测（MTP）：推荐使用以下命令启用 MTP：

  VLLM_USE_MODELSCOPE=true vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3 --speculative-config '{"method":"qwen3_next_mtp","num_speculative_tokens":2}'

• 纯文本模式：以下命令会跳过视觉编码器和多模态配置，以释放内存用于额外的 KV 缓存：

  VLLM_USE_MODELSCOPE=true vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3 --language-model-only

KTransformers

KTransformers 是一个灵活的框架，支持通过 CPU-GPU 异构计算体验前沿的大语言模型推理优化。
有关使用 KTransformers 运行 Qwen3.5 的信息，请参阅 KTransformers 部署指南。

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers 提供了一个_轻量级_服务器，可用于快速测试和中等负载部署。
运行 Qwen3.5 需要最新版的 transformers：

pip install "transformers[serving] @ git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main"

更多详情请参见其文档。同时请确保已安装 torchvision 和 pillow。

然后，运行 transformers serve 启动服务器，API 端点位于 http://localhost:8000/v1；如果可用，它会自动将模型加载到加速器上：

transformers serve --force-model Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 8000 --continuous-batching

通过 Chat Completions API 使用 Qwen3.5

Chat Completions API 可通过标准 HTTP 请求或 OpenAI SDK 访问。
此处我们展示使用 OpenAI Python SDK 的示例。

开始之前，请确保已安装 SDK 并配置了 API 密钥和 API 基础 URL，例如：

pip install -U openai # Set the following accordingly export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:8000/v1" export OPENAI_API_KEY="EMPTY"

TIP

我们建议在生成时使用以下采样参数组合：

• 思考模式：temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0
• 指令（或非思考）模式：temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=1.5, repetition_penalty=1.0

请注意，不同推理框架对采样参数的支持情况可能有所不同。

纯文本输入

from openai import OpenAI # Configured by environment variables client = OpenAI() messages = [ {"role": "user", "content": "Type \"I love Qwen3.5\" backwards"}, ] chat_response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen3.5-397B-A17B", messages=messages, max_tokens=81920, temperature=0.6, top_p=0.95, extra_body={ "top_k": 20, }, ) print("Chat response:", chat_response)