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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

5
general
1
coding
24
reasoning
18
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107
27.0
LS
コーディングランキング623
3.0
AA
総合ランキング557
22.0
AA
科学636
12.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench11.6%自己申告

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)44.0%自己申告
Multi-Challenge18.9%自己申告

General

C-Eval50.5%自己申告
NOVA-6342.4%自己申告
Include40.6%自己申告
MAXIFE39.2%自己申告

Instruction Following

IFBench21.0%自己申告

Language

MMLU-Redux59.5%自己申告
MMMLU44.3%自己申告
MMLU-Pro42.3%自己申告
MMLU-ProX34.6%自己申告
WMT24++27.2%自己申告

Long Context

LongBench v226.1%自己申告

Math

PolyMATH8.2%自己申告

Reasoning

Global PIQA59.4%自己申告
SuperGPQA21.3%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)11.9%自己申告
AA-LCR4.7%自己申告

Tool Calling

BFCL-V425.3%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
65.2
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
23.6
Ifbench(Google Research (2023))
21.6
Lcr(Artificial Analysis)
8.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)
5.4
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
5.1
Coding Index(Artificial Analysis)
1.2
Terminalbench V2 1
0.4
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
Chat
30
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