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AITier

Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3.5-122B-A10B is a multimodal Mixture-of-Experts model with 122 billion total parameters and 10 billion activated parameters. It combines strong reasoning, coding, long-context, and visual understanding performance with production-friendly efficiency and a native 262K context window.

リリース日
2026-02-24
パラメータ
122.0B
コンテキスト長
262K
モダリティ
audio, image, text, video

能力レーダー

17
general
43
coding
83
reasoning
62
science
60
agents
80
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47
49.0
LS
コーディングランキング265
55.0
AA
総合ランキング244
48.0
AA
マルチモーダルランキング43
59.0
LS
科学227
55.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.5%自己申告
VITA-Bench33.6%自己申告
DeepPlanning24.1%自己申告

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)93.4%自己申告
Multi-Challenge61.5%自己申告

Code

FullStackBench en62.6%自己申告
FullStackBench zh58.7%自己申告

General

C-Eval91.9%自己申告
MAXIFE87.9%自己申告
Include82.8%自己申告
AndroidWorld_SR66.4%自己申告
NOVA-6358.6%自己申告

Healthcare

MedXpertQA67.3%自己申告
PMC-VQA63.3%自己申告

Instruction Following

IFBench76.1%自己申告

Language

MMLU-Redux94.0%自己申告
MMMLU86.7%自己申告
MMLU-Pro86.7%自己申告
MMLU-ProX82.2%自己申告
WMT24++78.3%自己申告

Long Context

LongBench v260.2%自己申告

Math

HMMT 202591.4%自己申告
HMMT2590.3%自己申告
MathVista-Mini87.4%自己申告
MathVision86.2%自己申告
DynaMath85.9%自己申告
CodeForces0.85 / 3000自己申告
PolyMATH68.9%自己申告

Multimodal

VideoMME w/o sub.83.9%自己申告
MMMU83.9%自己申告
VideoMMMU82.0%自己申告
OSWorld-Verified58.0%自己申告
TIR-Bench53.2%自己申告

Reasoning

Global PIQA88.4%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)86.6%自己申告
LiveCodeBench v678.9%自己申告
CharXiv-R77.2%自己申告
SWE-Bench Verified72.0%自己申告
BrowseComp-zh69.9%自己申告
SuperGPQA67.1%自己申告
AA-LCR66.9%自己申告
BrowseCompOpenAI (2025)63.8%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)49.4%自己申告
Humanity's Last Exam47.5%自己申告
Seal-044.1%自己申告
OJBench39.5%自己申告

Search

WideSearch60.5%自己申告

Tool Calling

BFCL-V472.2%自己申告

Video

MLVU87.3%自己申告

Vision

CountBench0.97 / 100自己申告
VLMsAreBlind96.7%自己申告
AI2D93.3%自己申告
V*93.2%自己申告
MMBench-V1.192.8%自己申告
OCRBench92.1%自己申告
RefCOCO-avg0.91 / 100自己申告
OmniDocBench 1.589.8%自己申告
VideoMME w sub.87.3%自己申告
RealWorldQA85.1%自己申告
EmbSpatialBench0.84 / 100自己申告
MMStar82.9%自己申告
CC-OCR81.8%自己申告
SlakeVQA81.6%自己申告
LingoQA80.8%自己申告
MMMU-Pro76.9%自己申告
MVBench76.6%自己申告
MMVU74.7%自己申告
LVBench74.4%自己申告
ScreenSpot Pro70.4%自己申告
RefSpatialBench0.69 / 100自己申告
Hallusion Bench67.6%自己申告
ERQA62.0%自己申告
SimpleVQA0.62 / 100自己申告
MMLongBench-Doc0.59 / 100自己申告
ODinW44.5%自己申告
BabyVision40.2%自己申告
SUNRGBD0.36 / 100自己申告
ZEROBench-Sub0.36 / 100自己申告
Nuscene15.4%自己申告
Hypersim0.13 / 100自己申告
ZEROBench0.09 / 100自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
84.5
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
82.7
Lcr(Artificial Analysis)
61.3
Ifbench(Google Research (2023))
50.8
Terminalbench V2 1
47.2
Coding Index(Artificial Analysis)
43.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
29.5
Intelligence Index(Artificial Analysis)
17.7
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
15.9
Tau Banking
10.3

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Biology
90
Chat
80
Image To Text
80
Instruction Following
80
Language
80
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Embodied
80
Finance
80
Grounding
80
Healthcare
80
Chemistry
80
Text-to-image
80
Video
80
Long Context
70
Multimodal
70
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
Frontend Development
70
General
70
Economics
70
Vision
70
Search
60
Agents
60
Code
60
Communication
60
Tool Calling
60
Spatial
20
3d
20

価格設定

入力価格$0.4 / 1Mトークン
出力価格$3.2 / 1Mトークン
混合価格（3:1）$1.1 / 1Mトークン

速度

トークン/秒147.0
初トークン遅延1.00s
初回答遅延1.00s

プロバイダー価格ランキング

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2 プロバイダー

最安: DeepInfra最高: Alibaba
プロバイダー入力出力
1DeepInfra最安
$0
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2Alibabaプライマリ
$0.4
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このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。

外部リンク

LLM StatsArtificial Analysis