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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

18
general
24
coding
79
reasoning
47
science
70
agents
60
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
एजेंटिक क्षमता123
35.0
LS
कोडिंग रैंकिंग309
36.0
AA
सामान्य रैंकिंग268
47.0
AA
विज्ञान275
47.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.1%स्वयं
BFCL-V466.1%स्वयं
VITA-Bench29.8%स्वयं
DeepPlanning18.0%स्वयं

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)81.7%स्वयं

Chemistry

SuperGPQA58.2%स्वयं

Communication

Multi-Challenge54.5%स्वयं

Finance

MMLU-Pro82.5%स्वयं
MMLU-ProX76.3%स्वयं

General

IFEvalGoogle Research (2023)91.5%स्वयं
MMLU-Redux91.1%स्वयं
C-Eval88.2%स्वयं
MAXIFE83.4%स्वयं
Global PIQA83.2%स्वयं
MMMLU81.2%स्वयं
Include75.6%स्वयं
LiveCodeBench v665.6%स्वयं
IFBench64.5%स्वयं
NOVA-6355.9%स्वयं
LongBench v255.2%स्वयं

Language

WMT24++72.6%स्वयं

Long Context

AA-LCR63.0%स्वयं

Math

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

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Coding Index(Artificial Analysis)
23.5
Intelligence Index(Artificial Analysis)
20.6
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.8
Lcr(Artificial Analysis)
0.5
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.3
Terminalbench V2 1
0.2
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Math
80
Instruction Following
80
Language
80
Biology
80
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/सेकंड91.8
पहले टोकन में देरी0.46s
पहले उत्तर में देरी0.46s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

7 प्रदाता

सबसे सस्ता: NanoGPTसबसे महंगा: Alibaba
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1NanoGPTसबसे सस्ता
$0.05
$0.15
2Merge Gateway
$0.09
$0.13
3OpenRouter
$0.1
$0.15
4Kilo Gateway
$0.1
$0.15
5Mixlayer
$0.1
$0.4
6TensorX
$0.15
$0.2
7Alibabaप्राथमिक
$0.17
$0.25

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

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis