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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-Bench67.2%自己申告
MCP-Mark37.0%自己申告
VITA-Bench35.6%自己申告
Toolathlon26.9%自己申告
DeepPlanning25.9%自己申告

Code

ZClawBench52.6%自己申告
Claw-Eval50.0%自己申告
NL2Repo29.4%自己申告
SkillsBench28.7%自己申告

General

C-Eval90.0%自己申告

Language

MMLU-Redux93.3%自己申告
MMLU-Pro85.2%自己申告

Math

AIME 202692.7%自己申告
HMMT 202590.7%自己申告
HMMT2589.1%自己申告
MathVista-Mini86.4%自己申告
HMMT Feb 2683.6%自己申告
IMO-AnswerBench78.9%自己申告

Multimodal

VideoMMMU83.7%自己申告
VideoMME w/o sub.82.5%自己申告
MMMU81.7%自己申告

Reasoning

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)86.0%自己申告
LiveCodeBench v680.4%自己申告
CharXiv-R78.0%自己申告
SWE-Bench Verified73.4%自己申告
SWE-bench Multilingual67.2%自己申告
SuperGPQA64.7%自己申告
MCP Atlas62.8%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 Exam21.4%自己申告

Search

WideSearch60.1%自己申告

Video

MLVU86.2%自己申告

Vision

MMBench-V1.192.8%自己申告
AI2D92.7%自己申告
RefCOCO-avg0.92 / 100自己申告
OmniDocBench 1.589.9%自己申告
VideoMME w sub.86.6%自己申告
RealWorldQA85.3%自己申告
EmbSpatialBench0.84 / 100自己申告
CC-OCR81.9%自己申告
MMMU-Pro75.3%自己申告
MVBench74.6%自己申告
LVBench71.4%自己申告
Hallusion Bench69.8%自己申告
RefSpatialBench0.64 / 100自己申告
SimpleVQA0.59 / 100自己申告
ODinW50.8%自己申告
ZEROBench-Sub0.34 / 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 1
44.9
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 Banking
9.3

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Language
90
Structured Output
90
Biology
90
Long Context
80
Math
80
Multimodal
80
Physics
80
Spatial Reasoning
80
Embodied
80
Grounding
80
Healthcare
80
Chemistry
80
Text-to-image
80
Video
80
Legal
70
Reasoning
70
Finance
70
Frontend Development
70
General
70
Vision
70
Image To Text
60
Search
60
Economics
60
Code
50
Tool Calling
50
Agents
40

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

プロバイダー価格ランキング

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
$0
2EmpirioLabs AI
$0.07
$0.42
3Venice AI
$0.1
$1
4Alibabaプライマリ
$0.375
$2.25

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