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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

22
general
36
coding
82
reasoning
50
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96
40.0
LS
コーディングランキング256
46.0
AA
総合ランキング226
52.0
AA
マルチモーダルランキング45
47.0
LS
科学227
52.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

3d

SUNRGBD0.33 / 100自己申告
Hypersim0.13 / 100自己申告

Agents

t2-bench81.2%自己申告
AndroidWorld_SR71.1%自己申告
BFCL-V467.3%自己申告
BrowseCompOpenAI (2025)61.0%自己申告
FullStackBench en58.1%自己申告
WideSearch57.1%自己申告
TIR-Bench55.5%自己申告
FullStackBench zh55.0%自己申告
OSWorld-Verified54.5%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)40.5%自己申告
VITA-Bench31.9%自己申告
DeepPlanning22.8%自己申告

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)84.2%自己申告

Chemistry

SuperGPQA63.4%自己申告

Code

SWE-Bench Verified69.2%自己申告

Communication

Multi-Challenge60.0%自己申告

Embodied

EmbSpatialBench0.83 / 100自己申告

Finance

MMLU-Pro85.3%自己申告
MMLU-ProX81.0%自己申告

General

MMLU-Redux93.3%自己申告
IFEvalGoogle Research (2023)91.9%自己申告
C-Eval90.2%自己申告
MAXIFE86.6%自己申告
Global PIQA86.6%自己申告
MMMLU85.2%自己申告
MMStar81.9%自己申告
MMMU81.4%自己申告
Include79.7%自己申告
MMMU-Pro75.1%自己申告
LiveCodeBench v674.6%自己申告
IFBench70.2%自己申告
LongBench v259.0%自己申告
SimpleVQA0.58 / 100自己申告
NOVA-6357.1%自己申告

Grounding

RefCOCO-avg0.89 / 100自己申告
ScreenSpot Pro68.6%自己申告
RefSpatialBench0.64 / 100自己申告

Healthcare

VideoMMMU80.4%自己申告
SlakeVQA78.7%自己申告
PMC-VQA62.0%自己申告
MedXpertQA61.4%自己申告

Image To Text

OCRBench91.0%自己申告

Language

LingoQA79.2%自己申告
WMT24++76.3%自己申告

Long Context

MLVU85.6%自己申告
LVBench71.4%自己申告
MMLongBench-Doc0.59 / 100自己申告
AA-LCR58.5%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
Humanity's Last Exam47.4%自己申告

Multimodal

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
OmniDocBench 1.589.3%自己申告
VideoMME w sub.86.6%自己申告
VideoMME w/o sub.82.5%自己申告
CC-OCR80.7%自己申告
CharXiv-R77.5%自己申告
MVBench74.8%自己申告
MMVU72.3%自己申告
BabyVision38.4%自己申告
ZEROBench-Sub0.34 / 100自己申告
Nuscene14.6%自己申告
ZEROBench0.08 / 100自己申告

Reasoning

CountBench0.98 / 100自己申告
BrowseComp-zh69.5%自己申告
Hallusion Bench67.9%自己申告
ERQA64.8%自己申告
Seal-041.4%自己申告
OJBench36.0%自己申告

Spatial Reasoning

RealWorldQA84.1%自己申告

Vision

ODinW42.6%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Coding Index(Artificial Analysis)
37.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)
24.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.8
Lcr(Artificial Analysis)
0.6
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Terminalbench V2 1
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.1
Tau Banking
0.0

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Image To Text
80
Instruction Following
80
Language
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161.3
初トークン遅延1.21s
初回答遅延1.21s

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

1 プロバイダー

プロバイダー入力出力
1Alibabaプライマリ
$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