メインコンテンツへスキップ
AITier

Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning)

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3.5-35B-A3B is a multimodal Mixture-of-Experts model with 35 billion total parameters and 3 billion activated parameters. It combines strong reasoning, coding, agentic, 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
35.0B
コンテキスト長
262K
モダリティ
audio, image, text, video

能力レーダー

15
general
37
coding
82
reasoning
61
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62
46.0
LS
コーディングランキング331
44.0
AA
総合ランキング281
44.0
AA
マルチモーダルランキング101
46.0
LS
科学239
52.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench81.2%自己申告
VITA-Bench31.9%自己申告
DeepPlanning22.8%自己申告

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)91.9%自己申告
Multi-Challenge60.0%自己申告

Code

FullStackBench en58.1%自己申告
FullStackBench zh55.0%自己申告

General

C-Eval90.2%自己申告
MAXIFE86.6%自己申告
Include79.7%自己申告
AndroidWorld_SR71.1%自己申告
NOVA-6357.1%自己申告

Healthcare

PMC-VQA62.0%自己申告
MedXpertQA61.4%自己申告

Instruction Following

IFBench70.2%自己申告

Language

MMLU-Redux93.3%自己申告
MMLU-Pro85.3%自己申告
MMMLU85.2%自己申告
MMLU-ProX81.0%自己申告
WMT24++76.3%自己申告

Long Context

LongBench v259.0%自己申告

Math

HMMT2589.2%自己申告
HMMT 202589.0%自己申告
MathVista-Mini86.2%自己申告
DynaMath85.0%自己申告
MathVision83.9%自己申告
CodeForces0.82 / 3000自己申告
PolyMATH64.4%自己申告

Multimodal

VideoMME w/o sub.82.5%自己申告
MMMU81.4%自己申告
VideoMMMU80.4%自己申告
TIR-Bench55.5%自己申告
OSWorld-Verified54.5%自己申告

Reasoning

Global PIQA86.6%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)84.2%自己申告
CharXiv-R77.5%自己申告
LiveCodeBench v674.6%自己申告
BrowseComp-zh69.5%自己申告
SWE-Bench Verified69.2%自己申告
SuperGPQA63.4%自己申告
BrowseCompOpenAI (2025)61.0%自己申告
AA-LCR58.5%自己申告
Humanity's Last Exam47.4%自己申告
Seal-041.4%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)40.5%自己申告
OJBench36.0%自己申告

Search

WideSearch57.1%自己申告

Tool Calling

BFCL-V467.3%自己申告

Video

MLVU85.6%自己申告

Vision

CountBench0.98 / 100自己申告
VLMsAreBlind97.0%自己申告
V*92.7%自己申告
AI2D92.6%自己申告
MMBench-V1.191.5%自己申告
OCRBench91.0%自己申告
OmniDocBench 1.589.3%自己申告
RefCOCO-avg0.89 / 100自己申告
VideoMME w sub.86.6%自己申告
RealWorldQA84.1%自己申告
EmbSpatialBench0.83 / 100自己申告
MMStar81.9%自己申告
CC-OCR80.7%自己申告
LingoQA79.2%自己申告
SlakeVQA78.7%自己申告
MMMU-Pro75.1%自己申告
MVBench74.8%自己申告
MMVU72.3%自己申告
LVBench71.4%自己申告
ScreenSpot Pro68.6%自己申告
Hallusion Bench67.9%自己申告
ERQA64.8%自己申告
RefSpatialBench0.64 / 100自己申告
MMLongBench-Doc0.59 / 100自己申告
SimpleVQA0.58 / 100自己申告
ODinW42.6%自己申告
BabyVision38.4%自己申告
ZEROBench-Sub0.34 / 100自己申告
SUNRGBD0.33 / 100自己申告
Nuscene14.6%自己申告
Hypersim0.13 / 100自己申告
ZEROBench0.08 / 100自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
86.3
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
81.9
Lcr(Artificial Analysis)
63.0
Ifbench(Google Research (2023))
44.5
Terminalbench V2 1
40.8
Coding Index(Artificial Analysis)
37.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)
15.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
13.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
10.6
Tau Banking
4.9

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Chat
80
Image To Text
80
Instruction Following
80
Language
80
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Embodied
80
Finance
80
Biology
80
Text-to-image
80
Video
80
Long Context
70
Multimodal
70
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
Frontend Development
70
General
70
Grounding
70
Healthcare
70
Chemistry
70
Vision
70
Search
60
Code
60
Communication
60
Economics
60
Tool Calling
60
Agents
50
3d
20
Spatial
10

価格設定

入力価格$0.25 / 1Mトークン
出力価格$2 / 1Mトークン
混合価格（3:1）$0.688 / 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

プロバイダー価格ランキング

6 プロバイダー

最安: DeepInfra最高: DevPass (LLM Gateway)
プロバイダー入力出力
1DeepInfra最安
$0
$0
2AIHubMix
$0.0564
$0.4512
3302.AI
$0.06
$0.46
4Requesty
$0.14
$1
5Alibabaプライマリ
$0.25
$2
6DevPass (LLM Gateway)
$0.25
$2

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