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AITier

Qwen3.5 35B A3B (Non-reasoning)

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

Qwen3.5-35B-A3B is a multimodal Mixture-of-Experts model with 35 billion total parameters and 3 billion activated parameters. It combines strong reasoning, coding, agentic, and visual understanding performance with production-friendly efficiency and a native 262K context window.

출시일
2026-02-24
파라미터
35.0B
컨텍스트 길이
262K
모달리티
audio, image, text, video

능력 레이더

15
general
37
coding
82
reasoning
61
science
60
agents
80
multimodal

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량62
46.0
LS
코딩 랭킹337
44.0
AA
종합 랭킹285
44.0
AA
멀티모달 랭킹102
46.0
LS
과학245
52.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench81.2%자체 보고
VITA-Bench31.9%자체 보고
DeepPlanning22.8%자체 보고

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)91.9%자체 보고
Multi-Challenge60.0%자체 보고

Code

FullStackBench en58.1%자체 보고
FullStackBench zh55.0%자체 보고

General

C-Eval90.2%자체 보고
MAXIFE86.6%자체 보고
Include79.7%자체 보고
AndroidWorld_SR71.1%자체 보고
NOVA-6357.1%자체 보고

Healthcare

PMC-VQA62.0%자체 보고
MedXpertQA61.4%자체 보고

Instruction Following

IFBench70.2%자체 보고

Language

MMLU-Redux93.3%자체 보고
MMLU-Pro85.3%자체 보고
MMMLU85.2%자체 보고
MMLU-ProX81.0%자체 보고
WMT24++76.3%자체 보고

Long Context

LongBench v259.0%자체 보고

Math

HMMT2589.2%자체 보고
HMMT 202589.0%자체 보고
MathVista-Mini86.2%자체 보고
DynaMath85.0%자체 보고
MathVision83.9%자체 보고
CodeForces0.82 / 3000자체 보고
PolyMATH64.4%자체 보고

Multimodal

VideoMME w/o sub.82.5%자체 보고
MMMU81.4%자체 보고
VideoMMMU80.4%자체 보고
TIR-Bench55.5%자체 보고
OSWorld-Verified54.5%자체 보고

Reasoning

Global PIQA86.6%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)84.2%자체 보고
CharXiv-R77.5%자체 보고
LiveCodeBench v674.6%자체 보고
BrowseComp-zh69.5%자체 보고
SWE-Bench Verified69.2%자체 보고
SuperGPQA63.4%자체 보고
BrowseCompOpenAI (2025)61.0%자체 보고
AA-LCR58.5%자체 보고
Humanity's Last Exam47.4%자체 보고
Seal-041.4%자체 보고
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)40.5%자체 보고
OJBench36.0%자체 보고

Search

WideSearch57.1%자체 보고

Tool Calling

BFCL-V467.3%자체 보고

Video

MLVU85.6%자체 보고

Vision

CountBench0.98 / 100자체 보고
VLMsAreBlind97.0%자체 보고
V*92.7%자체 보고
AI2D92.6%자체 보고
MMBench-V1.191.5%자체 보고
OCRBench91.0%자체 보고
OmniDocBench 1.589.3%자체 보고
RefCOCO-avg0.89 / 100자체 보고
VideoMME w sub.86.6%자체 보고
RealWorldQA84.1%자체 보고
EmbSpatialBench0.83 / 100자체 보고
MMStar81.9%자체 보고
CC-OCR80.7%자체 보고
LingoQA79.2%자체 보고
SlakeVQA78.7%자체 보고
MMMU-Pro75.1%자체 보고
MVBench74.8%자체 보고
MMVU72.3%자체 보고
LVBench71.4%자체 보고
ScreenSpot Pro68.6%자체 보고
Hallusion Bench67.9%자체 보고
ERQA64.8%자체 보고
RefSpatialBench0.64 / 100자체 보고
MMLongBench-Doc0.59 / 100자체 보고
SimpleVQA0.58 / 100자체 보고
ODinW42.6%자체 보고
BabyVision38.4%자체 보고
ZEROBench-Sub0.34 / 100자체 보고
SUNRGBD0.33 / 100자체 보고
Nuscene14.6%자체 보고
Hypersim0.13 / 100자체 보고
ZEROBench0.08 / 100자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
86.3
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
81.9
Lcr(Artificial Analysis)
63.0
Ifbench(Google Research (2023))
44.5
Terminalbench V2 1
40.8
Coding Index(Artificial Analysis)
37.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)
15.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
13.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
10.6
Tau Banking
4.9

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))
Chat
80
Image To Text
80
Instruction Following
80
Language
80
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Embodied
80
Finance
80
Biology
80
Text-to-image
80
Video
80
Long Context
70
Multimodal
70
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
Frontend Development
70
General
70
Grounding
70
Healthcare
70
Chemistry
70
Vision
70
Search
60
Code
60
Communication
60
Economics
60
Tool Calling
60
Agents
50
3d
20
Spatial
10

가격

입력 가격$0.25 / 1M 토큰
출력 가격$2 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$0.688 / 1M 토큰

속도

토큰/초0.0
첫 토큰 지연0.00s
첫 응답 지연0.00s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

6개 공급자

최저가: DeepInfra최고가: DevPass (LLM Gateway)
공급자입력출력
1DeepInfra최저가
$0
$0
2AIHubMix
$0.0564
$0.4512
3302.AI
$0.06
$0.46
4Requesty
$0.14
$1
5Alibaba주요
$0.25
$2
6DevPass (LLM Gateway)
$0.25
$2

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM StatsArtificial Analysis