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AITier

Qwen3.6 Plus

AlibabaQwenProprietary

説明

Qwen3.6 Plus is Alibaba's next-generation flagship model featuring a 1 million token native context window, up to 65,536 output tokens, and always-on chain-of-thought reasoning. It uses a next-generation hybrid architecture optimized for efficiency and scalability. It leads on Terminal-Bench 2.0 agentic coding (61.6), surpassing Claude 4.5 Opus, and achieves strong results on document understanding (OmniDocBench 91.2) and multimodal reasoning (MMMU 86.0). Compared to Qwen 3.5, it is significantly more decisive in reasoning, using fewer tokens on straightforward tasks with better agent stability.

リリース日
2026-04-02
パラメータ
—
コンテキスト長
1.0M
モダリティ
image, text, video

能力レーダー

27
general
55
coding
88
reasoning
70
science
60
agents
90
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32
54.0
LS
コーディングランキング159
72.0
AA
総合ランキング79
69.0
AA
数学的推論48
84.0
LB
マルチモーダルランキング5
73.0
LS
推論49
76.0
LB
科学136
68.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

TAU3-Bench70.7%自己申告
MCP-Mark48.2%自己申告
VITA-Bench44.3%自己申告
DeepPlanning41.5%自己申告
Finance Agent v240.8%
Toolathlon39.8%自己申告

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)94.3%自己申告

Code

Claw-Eval58.7%自己申告
SkillsBench45.7%自己申告
NL2Repo37.9%自己申告
FrontierSWE22.0%

General

C-Eval93.3%自己申告
MAXIFE88.2%自己申告
Include85.1%自己申告
NOVA-6357.9%自己申告

Instruction Following

IFBench74.2%自己申告

Language

MMLU-Redux94.5%自己申告
MMMLU89.5%自己申告
MMLU-Pro88.5%自己申告
MMLU-ProX84.7%自己申告
WMT24++84.3%自己申告

Long Context

LongBench v262.0%自己申告

Math

HMMT 202596.7%自己申告
AIME 202695.3%自己申告
HMMT2594.6%自己申告
We-Math89.0%自己申告
DynaMath88.0%自己申告
MathVision88.0%自己申告
HMMT Feb 2687.8%自己申告
IMO-AnswerBench83.8%自己申告
PolyMATH77.4%自己申告
LiveBench70.9%

Multimodal

MMMU86.0%自己申告
Video-MME84.2%自己申告
VideoMMMU84.0%自己申告
OSWorld-Verified62.5%自己申告
TIR-Bench61.6%自己申告

Reasoning

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)90.4%自己申告
Global PIQA89.8%自己申告
LiveCodeBench v687.1%自己申告
CharXiv-R81.5%自己申告
SWE-Bench Verified78.8%自己申告
MCP Atlas74.1%自己申告
SWE-bench Multilingual73.8%自己申告
SuperGPQA71.6%自己申告
AA-LCR68.3%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)61.6%自己申告
SWE-Bench ProPrinceton NLP (2024)56.6%自己申告
Humanity's Last Exam28.8%自己申告

Search

WideSearch74.3%自己申告

Video

MLVU86.7%自己申告

Vision

CountBench0.98 / 100自己申告
V*96.9%自己申告
AI2D94.4%自己申告
RefCOCO-avg0.94 / 100自己申告
OmniDocBench 1.591.2%自己申告
RealWorldQA85.4%自己申告
CC-OCR83.4%自己申告
MMStar83.3%自己申告
MMMU-Pro78.8%自己申告
ScreenSpot Pro68.2%自己申告
SimpleVQA0.67 / 100自己申告
ERQA65.7%自己申告
MMLongBench-Doc0.62 / 100自己申告
ODinW51.8%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
97.7
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
88.2
Lcr(Artificial Analysis)
78.3
Ifbench(Google Research (2023))
75.2
Terminalbench V2 1
61.4
Coding Index(Artificial Analysis)
54.5
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
43.9
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
27.8
Intelligence Index(Artificial Analysis)
27.0
Tau Banking
20.8

LLM Statsカテゴリスコア

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

価格設定

入力価格$0.5 / 1Mトークン
出力価格$3 / 1Mトークン
混合価格（3:1）$1.125 / 1Mトークン
キャッシュ読み取り価格$0.05 / 1Mトークン
キャッシュ書き込み価格$0.625 / 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

21 プロバイダー

最安: Novita最高: Ofox
プロバイダー入力出力
1Novita最安
$0
$0
2Together
$0
$0
3Merge Gateway
$0.276
$1.651
4AIHubMix
$0.28
$1.69
5302.AI
$0.3
$1.8
6CrossModel
$0.32
$1.88
7NanoGPT
$0.325
$1.95
8OpenRouter
$0.325
$1.95
9Kilo Gateway
$0.325
$1.95
10Pioneer
$0.325
$1.95
11Alibabaプライマリ
$0.5
$3
12OpenCode Go
$0.5
$3
13Alibaba (China)
$0.5
$3
14ZenMux
$0.5
$3
15OpenCode Zen
$0.5
$3
16Requesty
$0.5
$3
17DevPass (LLM Gateway)
$0.5
$3
18OrcaRouter
$0.5
$3
19LLMTR
$0.5
$3
20EmpirioLabs AI
$0.5
$3
21Ofox
$0.5
$3

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