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AITier

Qwen3.5 2B (Reasoning)

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3.5-2B is a 2 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
2.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
—

能力レーダー

6
general
3
coding
46
reasoning
32
science
50
agents
30
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106
31.0
LS
コーディングランキング584
10.0
AA
総合ランキング501
28.0
AA
科学551
22.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench48.8%自己申告

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)78.6%自己申告
Multi-Challenge33.7%自己申告

General

C-Eval73.2%自己申告
MAXIFE60.6%自己申告
Include55.4%自己申告
NOVA-6346.4%自己申告

Instruction Following

IFBench41.3%自己申告

Language

MMLU-Redux79.6%自己申告
MMLU-Pro66.5%自己申告
MMMLU63.1%自己申告
MMLU-ProX52.3%自己申告
WMT24++45.8%自己申告

Long Context

LongBench v238.7%自己申告

Math

PolyMATH26.1%自己申告

Reasoning

Global PIQA69.3%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)51.6%自己申告
SuperGPQA37.5%自己申告
AA-LCR25.6%自己申告

Tool Calling

BFCL-V443.6%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
69.0
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
45.6
Ifbench(Google Research (2023))
31.5
Lcr(Artificial Analysis)
21.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)
6.9
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
3.8
Terminalbench V2 1
3.0
Coding Index(Artificial Analysis)
2.9
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
2.6

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Chat
60
Instruction Following
60
Language
60
Structured Output
60
Legal
50
Math
50
Physics
50
Reasoning
50
Finance
50
General
50
Healthcare
50
Agents
50
Biology
50
Tool Calling
50
Chemistry
40
Economics
40
Long Context
30
Multimodal
30
Spatial Reasoning
30
Communication
30
Vision
30

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