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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

26
general
42
coding
83
reasoning
53
science
60
agents
80
multimodal

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량79
45.0
LS
코딩 랭킹184
57.0
AA
종합 랭킹193
57.0
AA
멀티모달 랭킹24
59.0
LS
과학181
57.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

3d

SUNRGBD0.36 / 100자체 보고
Hypersim0.13 / 100자체 보고

Agents

t2-bench79.5%자체 보고
BFCL-V472.2%자체 보고
AndroidWorld_SR66.4%자체 보고
BrowseCompOpenAI (2025)63.8%자체 보고
FullStackBench en62.6%자체 보고
WideSearch60.5%자체 보고
FullStackBench zh58.7%자체 보고
OSWorld-Verified58.0%자체 보고
TIR-Bench53.2%자체 보고
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)49.4%자체 보고
VITA-Bench33.6%자체 보고
DeepPlanning24.1%자체 보고

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)86.6%자체 보고

Chemistry

SuperGPQA67.1%자체 보고

Code

SWE-Bench Verified72.0%자체 보고

Communication

Multi-Challenge61.5%자체 보고

Embodied

EmbSpatialBench0.84 / 100자체 보고

Finance

MMLU-Pro86.7%자체 보고
MMLU-ProX82.2%자체 보고

General

MMLU-Redux94.0%자체 보고
IFEvalGoogle Research (2023)93.4%자체 보고
C-Eval91.9%자체 보고
Global PIQA88.4%자체 보고
MAXIFE87.9%자체 보고
MMMLU86.7%자체 보고
MMMU83.9%자체 보고
MMStar82.9%자체 보고
Include82.8%자체 보고
LiveCodeBench v678.9%자체 보고
MMMU-Pro76.9%자체 보고
IFBench76.1%자체 보고
SimpleVQA0.62 / 100자체 보고
LongBench v260.2%자체 보고
NOVA-6358.6%자체 보고

Grounding

RefCOCO-avg0.91 / 100자체 보고
ScreenSpot Pro70.4%자체 보고
RefSpatialBench0.69 / 100자체 보고

Healthcare

VideoMMMU82.0%자체 보고
SlakeVQA81.6%자체 보고
MedXpertQA67.3%자체 보고
PMC-VQA63.3%자체 보고

Image To Text

OCRBench92.1%자체 보고

Language

LingoQA80.8%자체 보고
WMT24++78.3%자체 보고

Long Context

MLVU87.3%자체 보고
LVBench74.4%자체 보고
AA-LCR66.9%자체 보고
MMLongBench-Doc0.59 / 100자체 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
Humanity's Last Exam47.5%자체 보고

Multimodal

VLMsAreBlind96.7%자체 보고
AI2D93.3%자체 보고
V*93.2%자체 보고
MMBench-V1.192.8%자체 보고
OmniDocBench 1.589.8%자체 보고
VideoMME w sub.87.3%자체 보고
VideoMME w/o sub.83.9%자체 보고
CC-OCR81.8%자체 보고
CharXiv-R77.2%자체 보고
MVBench76.6%자체 보고
MMVU74.7%자체 보고
BabyVision40.2%자체 보고
ZEROBench-Sub0.36 / 100자체 보고
Nuscene15.4%자체 보고
ZEROBench0.09 / 100자체 보고

Reasoning

CountBench0.97 / 100자체 보고
BrowseComp-zh69.9%자체 보고
Hallusion Bench67.6%자체 보고
ERQA62.0%자체 보고
Seal-044.1%자체 보고
OJBench39.5%자체 보고

Spatial Reasoning

RealWorldQA85.1%자체 보고

Vision

ODinW44.5%자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)
Coding Index(Artificial Analysis)
43.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)
28.2
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.8
Lcr(Artificial Analysis)
0.6
Ifbench(Google Research (2023))
0.5
Terminalbench V2 1
0.5
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.2
Tau Banking
0.1

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))
Biology
90
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Image To Text
80
Instruction Following
80
Language
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/초148.9
첫 토큰 지연1.03s
첫 응답 지연1.03s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

3개 공급자

최저가: Alibaba최고가: Cortecs
공급자입력출력
1Alibaba주요
$0.4
$3.2
2NanoGPT
$0.437
$3.496
3Cortecs
$0.495
$3.46

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM StatsArtificial Analysis