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AITier

Qwen3.5 27B (Reasoning)

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3.5-27B is a multimodal dense foundation model with 27 billion parameters. It combines strong reasoning, coding, multilingual, long-context, and visual understanding performance in a production-friendly open-weight package with a native 262K context window.

リリース日
2026-02-24
パラメータ
27.0B
コンテキスト長
262K
モダリティ
audio, image, text, video

能力レーダー

23
general
60
coding
86
reasoning
67
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57
48.0
LS
コーディングランキング189
69.0
AA
総合ランキング122
64.0
AA
マルチモーダルランキング74
53.0
LS
科学169
63.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.0%自己申告
VITA-Bench41.9%自己申告
DeepPlanning22.6%自己申告

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)95.0%自己申告
Multi-Challenge60.8%自己申告

Code

FullStackBench en60.1%自己申告
FullStackBench zh57.4%自己申告

General

C-Eval90.5%自己申告
MAXIFE88.0%自己申告
Include81.6%自己申告
AndroidWorld_SR64.2%自己申告
NOVA-6358.1%自己申告

Healthcare

MedXpertQA62.4%自己申告
PMC-VQA62.4%自己申告

Instruction Following

IFBench76.5%自己申告

Language

MMLU-Redux93.2%自己申告
MMLU-Pro86.1%自己申告
MMMLU85.9%自己申告
MMLU-ProX82.2%自己申告
WMT24++77.6%自己申告

Long Context

LongBench v260.6%自己申告

Math

HMMT 202592.0%自己申告
HMMT2589.8%自己申告
MathVista-Mini87.8%自己申告
DynaMath87.7%自己申告
MathVision86.0%自己申告
CodeForces0.81 / 3000自己申告
PolyMATH71.2%自己申告

Multimodal

VideoMME w/o sub.82.8%自己申告
VideoMMMU82.3%自己申告
MMMU82.3%自己申告
TIR-Bench59.8%自己申告
OSWorld-Verified56.2%自己申告

Reasoning

Global PIQA87.5%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)85.5%自己申告
LiveCodeBench v680.7%自己申告
CharXiv-R79.5%自己申告
SWE-Bench Verified72.4%自己申告
AA-LCR66.1%自己申告
SuperGPQA65.6%自己申告
BrowseComp-zh62.1%自己申告
BrowseCompOpenAI (2025)61.0%自己申告
Humanity's Last Exam48.5%自己申告
Seal-047.2%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)41.6%自己申告
OJBench40.1%自己申告

Search

WideSearch61.1%自己申告

Tool Calling

BFCL-V468.5%自己申告

Video

MLVU85.9%自己申告

Vision

CountBench0.98 / 100自己申告
VLMsAreBlind96.9%自己申告
V*93.7%自己申告
AI2D92.9%自己申告
MMBench-V1.192.6%自己申告
RefCOCO-avg0.91 / 100自己申告
OCRBench89.4%自己申告
OmniDocBench 1.588.9%自己申告
VideoMME w sub.87.0%自己申告
EmbSpatialBench0.84 / 100自己申告
RealWorldQA83.7%自己申告
LingoQA82.0%自己申告
CC-OCR81.0%自己申告
MMStar81.0%自己申告
SlakeVQA80.0%自己申告
MMMU-Pro75.0%自己申告
MVBench74.6%自己申告
LVBench73.6%自己申告
MMVU73.3%自己申告
ScreenSpot Pro70.3%自己申告
Hallusion Bench70.0%自己申告
RefSpatialBench0.68 / 100自己申告
ERQA60.5%自己申告
MMLongBench-Doc0.60 / 100自己申告
SimpleVQA0.56 / 100自己申告
BabyVision44.6%自己申告
ODinW41.1%自己申告
ZEROBench-Sub0.36 / 100自己申告
SUNRGBD0.35 / 100自己申告
Nuscene15.2%自己申告
Hypersim0.13 / 100自己申告
ZEROBench0.10 / 100自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
93.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
85.8
Lcr(Artificial Analysis)
77.7
Ifbench(Google Research (2023))
75.6
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
32.6
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
23.9
Intelligence Index(Artificial Analysis)
22.9

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Instruction Following
90
Biology
90
Chat
80
Image To Text
80
Language
80
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Embodied
80
Finance
80
Grounding
80
Chemistry
80
Text-to-image
80
Video
80
Long Context
70
Multimodal
70
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
Frontend Development
70
General
70
Healthcare
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$0.3 / 1Mトークン
出力価格$2.4 / 1Mトークン
混合価格（3:1）$0.825 / 1Mトークン

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

プロバイダー価格ランキング

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最安: DeepInfra最高: Alibaba
プロバイダー入力出力
1DeepInfra最安
$0
$0
2Novita
$0
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3EmpirioLabs AI
$0.086
$0.688
4Alibabaプライマリ
$0.3
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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