Qwen3.6 35B A3B (Reasoning)
AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可
説明
Qwen3.6-35B-A3B is the first open-weight variant of the Qwen3.6 series, a multimodal Mixture-of-Experts model with 35B total parameters and 3B activated. It pairs a vision encoder with a hybrid 40-layer language model that interleaves Gated DeltaNet linear-attention blocks and Gated Attention blocks (10 × (3 × DeltaNet + 1 × Attention)) over 256 experts (8 routed + 1 shared, expert dim 512). The release prioritizes stability and real-world utility, with substantial gains in agentic coding (frontend workflows, repo-level reasoning) and a new option to preserve reasoning context across turns. Native context length is 262K tokens, extensible to ~1M via YaRN, and the model thinks by default.
リリース日
2026-04-16
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
19
general
41
coding
84
reasoning
55
science
50
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 | 85 | 39.0 | LS |
| コーディングランキング | 237 | 59.0 | AA |
| 総合ランキング | 181 | 56.0 | AA |
| マルチモーダルランキング | 44 | 59.0 | LS |
| 科学 | 213 | 57.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
TAU3-Bench
67.2%自己申告
MCP-Mark
37.0%自己申告
VITA-Bench
35.6%自己申告
Toolathlon
26.9%自己申告
DeepPlanning
25.9%自己申告
Code
ZClawBench
52.6%自己申告
Claw-Eval
50.0%自己申告
NL2Repo
29.4%自己申告
SkillsBench
28.7%自己申告
General
C-Eval
90.0%自己申告
Language
MMLU-Redux
93.3%自己申告
MMLU-Pro
85.2%自己申告
Math
AIME 2026
92.7%自己申告
HMMT 2025
90.7%自己申告
HMMT25
89.1%自己申告
MathVista-Mini
86.4%自己申告
HMMT Feb 26
83.6%自己申告
IMO-AnswerBench
78.9%自己申告
Multimodal
VideoMMMU
83.7%自己申告
VideoMME w/o sub.
82.5%自己申告
MMMU
81.7%自己申告
Reasoning
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
86.0%自己申告
LiveCodeBench v6
80.4%自己申告
CharXiv-R
78.0%自己申告
SWE-Bench Verified
73.4%自己申告
SWE-bench Multilingual
67.2%自己申告
SuperGPQA
64.7%自己申告
MCP Atlas
62.8%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)
51.5%自己申告
SWE-Bench ProPrinceton NLP (2024)
49.5%自己申告
Humanity's Last Exam
21.4%自己申告
Search
WideSearch
60.1%自己申告
Video
MLVU
86.2%自己申告
Vision
MMBench-V1.1
92.8%自己申告
AI2D
92.7%自己申告
RefCOCO-avg
0.92 / 100自己申告
OmniDocBench 1.5
89.9%自己申告
VideoMME w sub.
86.6%自己申告
RealWorldQA
85.3%自己申告
EmbSpatialBench
0.84 / 100自己申告
CC-OCR
81.9%自己申告
MMMU-Pro
75.3%自己申告
MVBench
74.6%自己申告
LVBench
71.4%自己申告
Hallusion Bench
69.8%自己申告
RefSpatialBench
0.64 / 100自己申告
SimpleVQA
0.59 / 100自己申告
ODinW
50.8%自己申告
ZEROBench-Sub
0.34 / 100自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))95.3
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))84.1
Lcr(Artificial Analysis)71.7
Ifbench(Google Research (2023))64.4
Terminalbench V2 144.9
Coding Index(Artificial Analysis)41.9
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))36.6
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))34.8
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))22.2
Intelligence Index(Artificial Analysis)18.2
Tau Banking9.3
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Language90
Structured Output90
Biology90
Long Context80
Math80
Multimodal80
Physics80
Spatial Reasoning80
Embodied80
Grounding80
Healthcare80
Chemistry80
Text-to-image80
Video80
Legal70
Reasoning70
Finance70
Frontend Development70
General70
Vision70
Image To Text60
Search60
Economics60
Code50
Tool Calling50
Agents40
価格設定
入力価格$0.375 / 1Mトークン
出力価格$2.25 / 1Mトークン
混合価格(3:1)$0.844 / 1Mトークン
速度
トークン/秒138.7
初トークン遅延1.20s
初回答遅延40.10s
プロバイダー価格ランキング
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4 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
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2EmpirioLabs AI
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3Venice AI
$0.1
$1
4Alibabaプライマリ
$0.375
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このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。