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AITier

Qwen3.5 9B (Non-reasoning)

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3.5-9B is a 9 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 delivers strong performance across knowledge, reasoning, coding, and multilingual tasks.

リリース日
2026-03-02
パラメータ
9.0B
コンテキスト長
262K
モダリティ
image, text, video

能力レーダー

12
general
24
coding
79
reasoning
57
science
70
agents
60
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99
35.0
LS
コーディングランキング381
35.0
AA
総合ランキング337
40.0
AA
科学290
47.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.1%自己申告
VITA-Bench29.8%自己申告
DeepPlanning18.0%自己申告

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)91.5%自己申告
Multi-Challenge54.5%自己申告

General

C-Eval88.2%自己申告
MAXIFE83.4%自己申告
Include75.6%自己申告
NOVA-6355.9%自己申告

Instruction Following

IFBench64.5%自己申告

Language

MMLU-Redux91.1%自己申告
MMLU-Pro82.5%自己申告
MMMLU81.2%自己申告
MMLU-ProX76.3%自己申告
WMT24++72.6%自己申告

Long Context

LongBench v255.2%自己申告

Math

HMMT 202583.2%自己申告
HMMT2582.9%自己申告
PolyMATH57.3%自己申告

Reasoning

Global PIQA83.2%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)81.7%自己申告
LiveCodeBench v665.6%自己申告
AA-LCR63.0%自己申告
SuperGPQA58.2%自己申告

Tool Calling

BFCL-V466.1%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
85.1
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
78.6
Lcr(Artificial Analysis)
46.0
Ifbench(Google Research (2023))
37.8
Coding Index(Artificial Analysis)
23.5
Terminalbench V2 1
21.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
18.2
Intelligence Index(Artificial Analysis)
13.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
9.4

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Instruction Following
80
Language
80
Math
80
Biology
80
Chat
70
Legal
70
Physics
70
Reasoning
70
Structured Output
70
Finance
70
General
70
Healthcare
70
Chemistry
70
Tool Calling
70
Long Context
60
Multimodal
60
Spatial Reasoning
60
Economics
60
Vision
60
Agents
50
Communication
50

価格設定

入力価格$0.17 / 1Mトークン
出力価格$0.25 / 1Mトークン
混合価格（3:1）$0.19 / 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

2 プロバイダー

最安: DeepInfra最高: Alibaba
プロバイダー入力出力
1DeepInfra最安
$0
$0
2Alibabaプライマリ
$0.17
$0.25

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