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Qwen3.5 9B (Non-reasoning)

AlibabaQwenओपन वेटApache 2.0 · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

Qwen3.5-9B is a 9 billion parameter vision-language model using Gated DeltaNet hybrid architecture with a 3:1 ratio of linear attention to full softmax attention. It supports 262K native context length and delivers strong performance across knowledge, reasoning, coding, and multilingual tasks.

रिलीज़ तिथि
2026-03-02
पैरामीटर
9.0B
संदर्भ लंबाई
262K
मोडैलिटीज़
image, text, video

क्षमता रडार

12
general
24
coding
79
reasoning
57
science
70
agents
60
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
एजेंटिक क्षमता99
35.0
LS
कोडिंग रैंकिंग381
35.0
AA
सामान्य रैंकिंग337
40.0
AA
विज्ञान290
47.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.1%स्वयं
VITA-Bench29.8%स्वयं
DeepPlanning18.0%स्वयं

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)91.5%स्वयं
Multi-Challenge54.5%स्वयं

General

C-Eval88.2%स्वयं
MAXIFE83.4%स्वयं
Include75.6%स्वयं
NOVA-6355.9%स्वयं

Instruction Following

IFBench64.5%स्वयं

Language

MMLU-Redux91.1%स्वयं
MMLU-Pro82.5%स्वयं
MMMLU81.2%स्वयं
MMLU-ProX76.3%स्वयं
WMT24++72.6%स्वयं

Long Context

LongBench v255.2%स्वयं

Math

HMMT 202583.2%स्वयं
HMMT2582.9%स्वयं
PolyMATH57.3%स्वयं

Reasoning

Global PIQA83.2%स्वयं
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)81.7%स्वयं
LiveCodeBench v665.6%स्वयं
AA-LCR63.0%स्वयं
SuperGPQA58.2%स्वयं

Tool Calling

BFCL-V466.1%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
85.1
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
78.6
Lcr(Artificial Analysis)
46.0
Ifbench(Google Research (2023))
37.8
Coding Index(Artificial Analysis)
23.5
Terminalbench V2 1
21.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
18.2
Intelligence Index(Artificial Analysis)
13.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
9.4

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Instruction Following
80
Language
80
Math
80
Biology
80
Chat
70
Legal
70
Physics
70
Reasoning
70
Structured Output
70
Finance
70
General
70
Healthcare
70
Chemistry
70
Tool Calling
70
Long Context
60
Multimodal
60
Spatial Reasoning
60
Economics
60
Vision
60
Agents
50
Communication
50

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.17 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$0.25 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.19 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड67.7
पहले टोकन में देरी0.86s
पहले उत्तर में देरी0.86s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

2 प्रदाता

सबसे सस्ता: DeepInfraसबसे महंगा: Alibaba
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1DeepInfraसबसे सस्ता
$0
$0
2Alibabaप्राथमिक
$0.17
$0.25

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis