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AITier

Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

Qwen3.5-122B-A10B is a multimodal Mixture-of-Experts model with 122 billion total parameters and 10 billion activated parameters. It combines strong reasoning, coding, long-context, and visual understanding performance with production-friendly efficiency and a native 262K context window.

출시일
2026-02-24
파라미터
122.0B
컨텍스트 길이
262K
모달리티
audio, image, text, video

능력 레이더

17
general
43
coding
83
reasoning
62
science
60
agents
80
multimodal

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량47
49.0
LS
코딩 랭킹265
55.0
AA
종합 랭킹244
48.0
AA
멀티모달 랭킹43
59.0
LS
과학227
55.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.5%자체 보고
VITA-Bench33.6%자체 보고
DeepPlanning24.1%자체 보고

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)93.4%자체 보고
Multi-Challenge61.5%자체 보고

Code

FullStackBench en62.6%자체 보고
FullStackBench zh58.7%자체 보고

General

C-Eval91.9%자체 보고
MAXIFE87.9%자체 보고
Include82.8%자체 보고
AndroidWorld_SR66.4%자체 보고
NOVA-6358.6%자체 보고

Healthcare

MedXpertQA67.3%자체 보고
PMC-VQA63.3%자체 보고

Instruction Following

IFBench76.1%자체 보고

Language

MMLU-Redux94.0%자체 보고
MMMLU86.7%자체 보고
MMLU-Pro86.7%자체 보고
MMLU-ProX82.2%자체 보고
WMT24++78.3%자체 보고

Long Context

LongBench v260.2%자체 보고

Math

HMMT 202591.4%자체 보고
HMMT2590.3%자체 보고
MathVista-Mini87.4%자체 보고
MathVision86.2%자체 보고
DynaMath85.9%자체 보고
CodeForces0.85 / 3000자체 보고
PolyMATH68.9%자체 보고

Multimodal

VideoMME w/o sub.83.9%자체 보고
MMMU83.9%자체 보고
VideoMMMU82.0%자체 보고
OSWorld-Verified58.0%자체 보고
TIR-Bench53.2%자체 보고

Reasoning

Global PIQA88.4%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)86.6%자체 보고
LiveCodeBench v678.9%자체 보고
CharXiv-R77.2%자체 보고
SWE-Bench Verified72.0%자체 보고
BrowseComp-zh69.9%자체 보고
SuperGPQA67.1%자체 보고
AA-LCR66.9%자체 보고
BrowseCompOpenAI (2025)63.8%자체 보고
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)49.4%자체 보고
Humanity's Last Exam47.5%자체 보고
Seal-044.1%자체 보고
OJBench39.5%자체 보고

Search

WideSearch60.5%자체 보고

Tool Calling

BFCL-V472.2%자체 보고

Video

MLVU87.3%자체 보고

Vision

CountBench0.97 / 100자체 보고
VLMsAreBlind96.7%자체 보고
AI2D93.3%자체 보고
V*93.2%자체 보고
MMBench-V1.192.8%자체 보고
OCRBench92.1%자체 보고
RefCOCO-avg0.91 / 100자체 보고
OmniDocBench 1.589.8%자체 보고
VideoMME w sub.87.3%자체 보고
RealWorldQA85.1%자체 보고
EmbSpatialBench0.84 / 100자체 보고
MMStar82.9%자체 보고
CC-OCR81.8%자체 보고
SlakeVQA81.6%자체 보고
LingoQA80.8%자체 보고
MMMU-Pro76.9%자체 보고
MVBench76.6%자체 보고
MMVU74.7%자체 보고
LVBench74.4%자체 보고
ScreenSpot Pro70.4%자체 보고
RefSpatialBench0.69 / 100자체 보고
Hallusion Bench67.6%자체 보고
ERQA62.0%자체 보고
SimpleVQA0.62 / 100자체 보고
MMLongBench-Doc0.59 / 100자체 보고
ODinW44.5%자체 보고
BabyVision40.2%자체 보고
SUNRGBD0.36 / 100자체 보고
ZEROBench-Sub0.36 / 100자체 보고
Nuscene15.4%자체 보고
Hypersim0.13 / 100자체 보고
ZEROBench0.09 / 100자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
84.5
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
82.7
Lcr(Artificial Analysis)
61.3
Ifbench(Google Research (2023))
50.8
Terminalbench V2 1
47.2
Coding Index(Artificial Analysis)
43.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
29.5
Intelligence Index(Artificial Analysis)
17.7
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
15.9
Tau Banking
10.3

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))
Biology
90
Chat
80
Image To Text
80
Instruction Following
80
Language
80
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Embodied
80
Finance
80
Grounding
80
Healthcare
80
Chemistry
80
Text-to-image
80
Video
80
Long Context
70
Multimodal
70
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
Frontend Development
70
General
70
Economics
70
Vision
70
Search
60
Agents
60
Code
60
Communication
60
Tool Calling
60
Spatial
20
3d
20

가격

입력 가격$0.4 / 1M 토큰
출력 가격$3.2 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$1.1 / 1M 토큰

속도

토큰/초147.0
첫 토큰 지연1.00s
첫 응답 지연1.00s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

2개 공급자

최저가: DeepInfra최고가: Alibaba
공급자입력출력
1DeepInfra최저가
$0
$0
2Alibaba주요
$0.4
$3.2

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM StatsArtificial Analysis