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AITier

Qwen3.5 0.8B (Non-reasoning)

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3.5-0.8B is a 0.8 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 features both thinking and non-thinking modes.

リリース日
2026-03-02
パラメータ
800M
コンテキスト長
—
モダリティ
—

能力レーダー

3
general
1
coding
24
reasoning
13
science
20
agents
10
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
エージェント能力142
27.0
LS
コーディングランキング530
4.0
AA
総合ランキング496
21.0
AA
科学557
9.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

BFCL-V425.3%自己申告
t2-bench11.6%自己申告

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)11.9%自己申告

Chemistry

SuperGPQA21.3%自己申告

Communication

Multi-Challenge18.9%自己申告

Finance

MMLU-Pro42.3%自己申告
MMLU-ProX34.6%自己申告

General

MMLU-Redux59.5%自己申告
Global PIQA59.4%自己申告
C-Eval50.5%自己申告
MMMLU44.3%自己申告
IFEvalGoogle Research (2023)44.0%自己申告
NOVA-6342.4%自己申告
Include40.6%自己申告
MAXIFE39.2%自己申告
LongBench v226.1%自己申告
IFBench21.0%自己申告

Language

WMT24++27.2%自己申告

Long Context

AA-LCR4.7%自己申告

Math

PolyMATH8.2%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Intelligence Index(Artificial Analysis)
2.9
Coding Index(Artificial Analysis)
1.2
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.7
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.2
Ifbench(Google Research (2023))
0.2
Lcr(Artificial Analysis)
0.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.0
Terminalbench V2 1
0.0
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.0

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Language
40
Math
40
Structured Output
40
Instruction Following
30
Legal
30
Physics
30
Reasoning
30
Finance
30
General
30
Healthcare
30
Long Context
20
Agents
20
Chemistry
20
Communication
20
Economics
20
Tool Calling
20
Multimodal
10
Spatial Reasoning
10
Biology
10
Vision
10

価格設定

入力価格無料
出力価格無料
混合価格（3:1）無料

速度

トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s

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外部リンク

LLM StatsArtificial Analysis