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Qwen3.5 9B (Non-reasoning)

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

Qwen3.5-9B is a 9 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 across knowledge, reasoning, coding, and multilingual tasks.

출시일
2026-03-02
파라미터
9.0B
컨텍스트 길이
262K
모달리티
image, text, video

능력 레이더

12
general
24
coding
79
reasoning
57
science
70
agents
60
multimodal

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량100
35.0
LS
코딩 랭킹391
35.0
AA
종합 랭킹343
40.0
AA
과학299
47.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.1%자체 보고
VITA-Bench29.8%자체 보고
DeepPlanning18.0%자체 보고

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)91.5%자체 보고
Multi-Challenge54.5%자체 보고

General

C-Eval88.2%자체 보고
MAXIFE83.4%자체 보고
Include75.6%자체 보고
NOVA-6355.9%자체 보고

Instruction Following

IFBench64.5%자체 보고

Language

MMLU-Redux91.1%자체 보고
MMLU-Pro82.5%자체 보고
MMMLU81.2%자체 보고
MMLU-ProX76.3%자체 보고
WMT24++72.6%자체 보고

Long Context

LongBench v255.2%자체 보고

Math

HMMT 202583.2%자체 보고
HMMT2582.9%자체 보고
PolyMATH57.3%자체 보고

Reasoning

Global PIQA83.2%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)81.7%자체 보고
LiveCodeBench v665.6%자체 보고
AA-LCR63.0%자체 보고
SuperGPQA58.2%자체 보고

Tool Calling

BFCL-V466.1%자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
85.1
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
78.6
Lcr(Artificial Analysis)
46.0
Ifbench(Google Research (2023))
37.8
Coding Index(Artificial Analysis)
23.5
Terminalbench V2 1
21.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
18.2
Intelligence Index(Artificial Analysis)
13.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
9.4

LLM Stats 카테고리 점수

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

가격

입력 가격$0.17 / 1M 토큰
출력 가격$0.25 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$0.19 / 1M 토큰

속도

토큰/초80.5
첫 토큰 지연0.40s
첫 응답 지연0.40s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

2개 공급자

최저가: DeepInfra최고가: Alibaba
공급자입력출력
1DeepInfra최저가
$0
$0
2Alibaba주요
$0.17
$0.25

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM StatsArtificial Analysis