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Qwen3.5 4B (Non-reasoning)

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

Qwen3.5-4B is a 4 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 delivers strong performance for its size across knowledge, reasoning, coding, and multilingual tasks.

출시일
2026-03-02
파라미터
4.0B
컨텍스트 길이
—
모달리티
—

능력 레이더

10
general
20
coding
71
reasoning
52
science
70
agents
50
multimodal

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량107
28.0
LS
코딩 랭킹450
27.0
AA
종합 랭킹360
37.0
AA
과학361
41.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.9%자체 보고
VITA-Bench22.0%자체 보고
DeepPlanning17.6%자체 보고

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)89.8%자체 보고
Multi-Challenge49.0%자체 보고

General

C-Eval85.1%자체 보고
MAXIFE78.0%자체 보고
Include71.0%자체 보고
NOVA-6354.3%자체 보고

Instruction Following

IFBench59.2%자체 보고

Language

MMLU-Redux88.8%자체 보고
MMLU-Pro79.1%자체 보고
MMMLU76.1%자체 보고
MMLU-ProX71.5%자체 보고
WMT24++66.6%자체 보고

Long Context

LongBench v250.0%자체 보고

Math

HMMT2576.8%자체 보고
HMMT 202574.0%자체 보고
PolyMATH51.1%자체 보고

Reasoning

Global PIQA78.9%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)76.2%자체 보고
AA-LCR57.0%자체 보고
LiveCodeBench v655.8%자체 보고
SuperGPQA52.9%자체 보고

Tool Calling

BFCL-V450.3%자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
87.7
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
71.2
Lcr(Artificial Analysis)
34.7
Ifbench(Google Research (2023))
33.3
Terminalbench V2 1
21.3
Coding Index(Artificial Analysis)
20.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
11.4
Intelligence Index(Artificial Analysis)
10.8
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
8.0
Tau Banking
4.3

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))
Language
80
Biology
80
Chat
70
Instruction Following
70
Legal
70
Math
70
Physics
70
Structured Output
70
Finance
70
Healthcare
70
Tool Calling
70
Reasoning
60
General
60
Chemistry
60
Long Context
50
Multimodal
50
Spatial Reasoning
50
Communication
50
Economics
50
Vision
50
Agents
40

가격

입력 가격$0.03 / 1M 토큰
출력 가격$0.15 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$0.06 / 1M 토큰

속도

토큰/초25.9
첫 토큰 지연0.53s
첫 응답 지연0.53s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

1개 공급자

공급자입력출력
1Alibaba주요
$0.03
$0.15

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크