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Qwen3.5 2B (Reasoning)

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

Qwen3.5-2B is a 2 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
2.0B
컨텍스트 길이
—
모달리티
—

능력 레이더

6
general
3
coding
46
reasoning
32
science
50
agents
30
multimodal

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량106
31.0
LS
코딩 랭킹584
10.0
AA
종합 랭킹501
28.0
AA
과학551
22.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench48.8%자체 보고

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)78.6%자체 보고
Multi-Challenge33.7%자체 보고

General

C-Eval73.2%자체 보고
MAXIFE60.6%자체 보고
Include55.4%자체 보고
NOVA-6346.4%자체 보고

Instruction Following

IFBench41.3%자체 보고

Language

MMLU-Redux79.6%자체 보고
MMLU-Pro66.5%자체 보고
MMMLU63.1%자체 보고
MMLU-ProX52.3%자체 보고
WMT24++45.8%자체 보고

Long Context

LongBench v238.7%자체 보고

Math

PolyMATH26.1%자체 보고

Reasoning

Global PIQA69.3%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)51.6%자체 보고
SuperGPQA37.5%자체 보고
AA-LCR25.6%자체 보고

Tool Calling

BFCL-V443.6%자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
69.0
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
45.6
Ifbench(Google Research (2023))
31.5
Lcr(Artificial Analysis)
21.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)
6.9
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
3.8
Terminalbench V2 1
3.0
Coding Index(Artificial Analysis)
2.9
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
2.6

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))
Chat
60
Instruction Following
60
Language
60
Structured Output
60
Legal
50
Math
50
Physics
50
Reasoning
50
Finance
50
General
50
Healthcare
50
Agents
50
Biology
50
Tool Calling
50
Chemistry
40
Economics
40
Long Context
30
Multimodal
30
Spatial Reasoning
30
Communication
30
Vision
30

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

프로바이더 데이터가 없습니다

외부 링크

LLM StatsArtificial Analysis