> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/deploy/supported-models/qwen3-5.md).

# Qwen3.5

Qwen3.5는 Alibaba의 비전-언어 모델 제품군입니다. 이미지와 텍스트 프롬프트를 입력으로 받아 텍스트 응답을 반환합니다. 두 개의 사전 학습된 체크포인트를 사용할 수 있습니다:

| 별칭             | 매개변수 |
| -------------- | ---- |
| `qwen3_5-0.8b` | 0.8B |
| `qwen3_5-2b`   | 2B   |

## Workflows를 통해 Qwen 3.5 VL 사용하기

Qwen 3.5 VL은 사전 구성된 [워크플로](/roboflow/roboflow-ko/workflows/what-is-workflows.md) Models 페이지의 "Open-Source Models" 탭에서 사용할 수 있습니다. "Qwen VL"을 선택하고, 모델 변형과 프롬프트를 고른 다음 "Test API"를 클릭하여 Workflow를 Workspace로 포크하고 추론을 시작하세요.

이 Workflow는 통합된 `qwen_vlm@v1` 블록을 사용하며, 여러 Qwen VL 세대를 지원합니다:

| 모델               | 매개변수 |
| ---------------- | ---- |
| Qwen 3.5 VL 0.8B | 0.8B |
| Qwen 3.5 VL 2B   | 2B   |
| Qwen 3 VL 2B     | 2B   |
| Qwen 2.5 VL 7B   | 7B   |

## Inference SDK를 통해 Qwen 3.5 VL 사용하기

{% hint style="info" %}
Qwen3.5에 대한 직접 Inference SDK 호출에는 [Dedicated Deployment](/roboflow/roboflow-ko/deploy/dedicated-deployments.md) 또는 [자체 호스팅 Inference](https://inference.roboflow.com/)가 필요합니다. 호스팅된 액세스를 사용하려면 위에 설명한 Workflow 경로를 사용하세요.
{% endhint %}

### 코드 샘플

설치하세요. [Inference SDK](https://inference.roboflow.com/):

```bash
pip install inference-sdk
```

설정하세요 `api_url` 를 Dedicated Deployment URL 또는 로컬 Inference 서버로 설정하세요. 다음을 전달하세요 [Roboflow API Key](https://app.roboflow.com/settings/api) 를 `API_KEY` 환경 변수.

```python
import os
import urllib.request
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image_url = "https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpeg"
image_path = "dog.jpeg"
urllib.request.urlretrieve(image_url, image_path)

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://your-deployment.roboflow.cloud",
    api_key=os.getenv("API_KEY"),
)
result = client.infer_lmm(
    image_path,
    model_id="qwen3_5-2b",
    prompt="이 이미지를 간단히 설명해 주세요.",
    max_new_tokens=128,
)
print(result["response"])
```

위 코드는 모델 응답을 터미널에 출력합니다:

```
이 이미지는 사람의 어깨에 안겨 있는 파란색 비글의 클로즈업한 눈높이 샷입니다. 개는 혀를 내민 채 편안하고 행복한 표정을 짓고 있으며, 약간 위쪽 오른쪽을 바라보고 있습니다. 털은 선명한 단색 파란색이며, 가슴과 주둥이에 흰색 무늬가 있습니다.
```

{% hint style="info" %}
설정하세요 `api_url` 를 배포 대상에 맞게:

* `http://localhost:9001` 로컬 [Inference](https://inference.roboflow.com/) 서버용.
* 귀하의 [Dedicated Deployment](/roboflow/roboflow-ko/deploy/dedicated-deployments.md) 개인 엔드포인트용 URL.
  {% endhint %}

Roboflow에서 자신만의 Qwen3.5 체크포인트를 학습시키고 이를 `workspace/project/version` 식별자로 호출할 수 있습니다.

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=Y8CR6IzLDaw>" %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/deploy/supported-models/qwen3-5.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.