Qwen3.5 0.8B (Non-reasoning)

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

Qwen3.5-0.8B is a 0.8 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 features both thinking and non-thinking modes.

출시일

2026-03-02

파라미터

800M

컨텍스트 길이

—

모달리티

—

능력 레이더

general

coding

reasoning

science

agents

multimodal

랭킹

도메인	#순위	점수	소스
에이전트형 역량	108	27.0	LS
코딩 랭킹	630	3.0	AA
종합 랭킹	562	22.0	AA
과학	643	12.0	AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench

11.6%자체 보고

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)

44.0%자체 보고

Multi-Challenge

18.9%자체 보고

General

C-Eval

50.5%자체 보고

NOVA-63

42.4%자체 보고

Include

40.6%자체 보고

MAXIFE

39.2%자체 보고

Instruction Following

IFBench

21.0%자체 보고

Language

MMLU-Redux

59.5%자체 보고

MMMLU

44.3%자체 보고

MMLU-Pro

42.3%자체 보고

MMLU-ProX

34.6%자체 보고

WMT24++

27.2%자체 보고

Long Context

LongBench v2

26.1%자체 보고

Math

PolyMATH

8.2%자체 보고

Reasoning

Global PIQA

59.4%자체 보고

SuperGPQA

21.3%자체 보고

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)

11.9%자체 보고

AA-LCR

4.7%자체 보고

Tool Calling

BFCL-V4

25.3%자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)

Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))

65.2

Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))

23.6

Ifbench(Google Research (2023))

21.6

Lcr(Artificial Analysis)

8.0

Intelligence Index(Artificial Analysis)

5.4

Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))

5.1

Coding Index(Artificial Analysis)

1.2

Terminalbench V2 1

0.4

Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))

0.0

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))

Language

Math

Structured Output

Chat

Instruction Following

Legal

Physics

Reasoning

Finance

General

Healthcare

Long Context

Agents

Chemistry

Communication

Economics

Tool Calling

Multimodal

Spatial Reasoning

Biology

Vision

가격

입력 가격무료

출력 가격무료

혼합 가격 (3:1)무료

속도

토큰/초0.0

첫 토큰 지연0.00s

첫 응답 지연0.00s

공급자 가격 순위

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외부 링크

LLM Stats Artificial Analysis