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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

32
general
40
coding
86
reasoning
57
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101
38.0
LS
コーディングランキング124
68.0
AA
総合ランキング86
73.0
AA
マルチモーダルランキング36
53.0
LS
科学115
66.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

3d

SUNRGBD0.35 / 100自己申告
Hypersim0.13 / 100自己申告

Agents

t2-bench79.0%自己申告
BFCL-V468.5%自己申告
AndroidWorld_SR64.2%自己申告
WideSearch61.1%自己申告
BrowseCompOpenAI (2025)61.0%自己申告
FullStackBench en60.1%自己申告
TIR-Bench59.8%自己申告
FullStackBench zh57.4%自己申告
OSWorld-Verified56.2%自己申告
VITA-Bench41.9%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)41.6%自己申告
DeepPlanning22.6%自己申告

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)85.5%自己申告

Chemistry

SuperGPQA65.6%自己申告

Code

SWE-Bench Verified72.4%自己申告

Communication

Multi-Challenge60.8%自己申告

Embodied

EmbSpatialBench0.84 / 100自己申告

Finance

MMLU-Pro86.1%自己申告
MMLU-ProX82.2%自己申告

General

IFEvalGoogle Research (2023)95.0%自己申告
MMLU-Redux93.2%自己申告
C-Eval90.5%自己申告
MAXIFE88.0%自己申告
Global PIQA87.5%自己申告
MMMLU85.9%自己申告
MMMU82.3%自己申告
Include81.6%自己申告
MMStar81.0%自己申告
LiveCodeBench v680.7%自己申告
IFBench76.5%自己申告
MMMU-Pro75.0%自己申告
LongBench v260.6%自己申告
NOVA-6358.1%自己申告
SimpleVQA0.56 / 100自己申告

Grounding

RefCOCO-avg0.91 / 100自己申告
ScreenSpot Pro70.3%自己申告
RefSpatialBench0.68 / 100自己申告

Healthcare

VideoMMMU82.3%自己申告
SlakeVQA80.0%自己申告
MedXpertQA62.4%自己申告
PMC-VQA62.4%自己申告

Image To Text

OCRBench89.4%自己申告

Language

LingoQA82.0%自己申告
WMT24++77.6%自己申告

Long Context

MLVU85.9%自己申告
LVBench73.6%自己申告
AA-LCR66.1%自己申告
MMLongBench-Doc0.60 / 100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
Humanity's Last Exam48.5%自己申告

Multimodal

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
OmniDocBench 1.588.9%自己申告
VideoMME w sub.87.0%自己申告
VideoMME w/o sub.82.8%自己申告
CC-OCR81.0%自己申告
CharXiv-R79.5%自己申告
MVBench74.6%自己申告
MMVU73.3%自己申告
BabyVision44.6%自己申告
ZEROBench-Sub0.36 / 100自己申告
Nuscene15.2%自己申告
ZEROBench0.10 / 100自己申告

Reasoning

CountBench0.98 / 100自己申告
Hallusion Bench70.0%自己申告
BrowseComp-zh62.1%自己申告
ERQA60.5%自己申告
Seal-047.2%自己申告
OJBench40.1%自己申告

Spatial Reasoning

RealWorldQA83.7%自己申告

Vision

ODinW41.1%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Intelligence Index(Artificial Analysis)
34.6
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.9
Ifbench(Google Research (2023))
0.8
Lcr(Artificial Analysis)
0.7
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.2

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Instruction Following
90
Biology
90
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Image To Text
80
Language
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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3 プロバイダー

最安: Novita最高: Alibaba
プロバイダー入力出力
1Novita最安
$0
$0
2EmpirioLabs AI
$0.086
$0.688
3Alibabaプライマリ
$0.3
$2.4

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