关于 Q-Chat
Q-Chat 是什么
Q-Chat 是一款独立的 AI 对话产品，帮助用户在浏览器里试用 Qwen 系列模型。这个网站重点解决的是实际选型问题：哪个 Qwen 模型更快、哪个更适合推理、哪些是 hosted 路线、什么时候本地或开源权重路线更合适。
本产品运行在 qwen35.com，与 Alibaba Cloud 或 Qwen 官方团队没有隶属、背书或赞助关系。Qwen 名称、模型名称及相关标识均属于其各自权利人。
Q-Chat 面向谁
Q-Chat 面向正在评估 Qwen 模型的开发者、研究人员和团队。无论你是在构建客户面向的聊天机器人、内部编码助手、文档摘要管线，还是多模态应用，这个网站都能帮你根据速度、准确率和成本需求缩小模型选择范围。
个人用户如果在写作、学习或创意工作中探索 AI 助手，也可以用浏览器端对话直接对比不同模型的响应，无需在本地安装任何工具。
这个网站发布什么内容
qwen35.com 的公开页面面向正在比较 Qwen 模型的用户。我们主要发布：
- Qwen 3.5、Qwen 3.6、Qwen 3.7 等产品内可用模型路线的模型页，每个页面覆盖上下文窗口、访问方式、推荐使用场景和已知限制；
- API 使用、benchmark、本地部署（Ollama、vLLM、GGUF、Hugging Face）、hosted chat 和跨任务类型模型取舍相关的实用博客；
- 隐私、服务条款、可接受使用、退款和联系方式等政策页面。
如果某个能力来自官方文档或公开发布稿，我们会尽量按来源描述。若结论取决于用户自己的工作负载，我们会把它写成测试建议，而不是保证结果。
内容写作方式
Q-Chat 的内容以实用为先。页面不会只复述发布文案，而会比较相邻模型选择，并解释模型适合什么场景：
- 速度优先的对话和 prompt 迭代，延迟比峰值准确率更重要的场景；
- 编程、调试和 agent 工作流，需要多步推理和工具调用的任务；
- 长上下文阅读和文档总结，适用于报告、合同和研究论文；
- 图像或多模态理解，包括视觉问答和图表解读；
- Ollama、vLLM、GGUF、Hugging Face 等本地部署路线，适合需要离线访问或数据隐私的用户。
每个模型页都包含来源说明区块，链接到 Qwen 官方发布材料。我们鼓励读者对照官方来源验证相关声明，尤其是上下文长度、参数量和支持模态等技术规格。
目标是帮助访问者先理解模型，再用自己的 prompt 测试模型，最后在真正使用前知道限制在哪里。
我们如何处理模型信息
Qwen 模型家族更新很快。新模型、更新的 benchmark 和修订的 API 端点会频繁出现。Q-Chat 会追踪这些变化，当官方来源确认新信息后更新模型页面。
我们不发布未经验证的泄露信息或推测性 benchmark 结果。如果某个模型能力没有被 Qwen 团队或 Alibaba Cloud 确认，我们要么不展示，要么明确标注为未确认。
产品与支持
Q-Chat 提供基于浏览器的 Qwen 模型体验和相关账号功能。部分功能可能需要登录、额度或付费计划。账单、退款、可接受使用和隐私说明可以在页脚的政策页面中查看。
如需支持，请联系 support@qwen35.com。如涉及法律或数据问题，请先查看 隐私政策、服务条款、可接受使用政策 和 退款政策。