Qwen3.6 35B A3B (Reasoning)
AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능
설명
Qwen3.6-35B-A3B is the first open-weight variant of the Qwen3.6 series, a multimodal Mixture-of-Experts model with 35B total parameters and 3B activated. It pairs a vision encoder with a hybrid 40-layer language model that interleaves Gated DeltaNet linear-attention blocks and Gated Attention blocks (10 × (3 × DeltaNet + 1 × Attention)) over 256 experts (8 routed + 1 shared, expert dim 512). The release prioritizes stability and real-world utility, with substantial gains in agentic coding (frontend workflows, repo-level reasoning) and a new option to preserve reasoning context across turns. Native context length is 262K tokens, extensible to ~1M via YaRN, and the model thinks by default.
출시일
2026-04-16
파라미터
35.0B
컨텍스트 길이
262K
모달리티
audio, image, text, video
능력 레이더
19
general
41
coding
84
reasoning
55
science
50
agents
80
multimodal
랭킹
벤치마크 점수 (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
TAU3-Bench
67.2%자체 보고
MCP-Mark
37.0%자체 보고
VITA-Bench
35.6%자체 보고
Toolathlon
26.9%자체 보고
DeepPlanning
25.9%자체 보고
Code
ZClawBench
52.6%자체 보고
Claw-Eval
50.0%자체 보고
NL2Repo
29.4%자체 보고
SkillsBench
28.7%자체 보고
General
C-Eval
90.0%자체 보고
Language
MMLU-Redux
93.3%자체 보고
MMLU-Pro
85.2%자체 보고
Math
AIME 2026
92.7%자체 보고
HMMT 2025
90.7%자체 보고
HMMT25
89.1%자체 보고
MathVista-Mini
86.4%자체 보고
HMMT Feb 26
83.6%자체 보고
IMO-AnswerBench
78.9%자체 보고
Multimodal
VideoMMMU
83.7%자체 보고
VideoMME w/o sub.
82.5%자체 보고
MMMU
81.7%자체 보고
Reasoning
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
86.0%자체 보고
LiveCodeBench v6
80.4%자체 보고
CharXiv-R
78.0%자체 보고
SWE-Bench Verified
73.4%자체 보고
SWE-bench Multilingual
67.2%자체 보고
SuperGPQA
64.7%자체 보고
MCP Atlas
62.8%자체 보고
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)
51.5%자체 보고
SWE-Bench ProPrinceton NLP (2024)
49.5%자체 보고
Humanity's Last Exam
21.4%자체 보고
Search
WideSearch
60.1%자체 보고
Video
MLVU
86.2%자체 보고
Vision
MMBench-V1.1
92.8%자체 보고
AI2D
92.7%자체 보고
RefCOCO-avg
0.92 / 100자체 보고
OmniDocBench 1.5
89.9%자체 보고
VideoMME w sub.
86.6%자체 보고
RealWorldQA
85.3%자체 보고
EmbSpatialBench
0.84 / 100자체 보고
CC-OCR
81.9%자체 보고
MMMU-Pro
75.3%자체 보고
MVBench
74.6%자체 보고
LVBench
71.4%자체 보고
Hallusion Bench
69.8%자체 보고
RefSpatialBench
0.64 / 100자체 보고
SimpleVQA
0.59 / 100자체 보고
ODinW
50.8%자체 보고
ZEROBench-Sub
0.34 / 100자체 보고
AA 평가 지수
(Artificial Analysis)Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))95.3
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))84.1
Lcr(Artificial Analysis)71.7
Ifbench(Google Research (2023))64.4
Terminalbench V2 144.9
Coding Index(Artificial Analysis)41.9
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))36.6
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))34.8
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))22.2
Intelligence Index(Artificial Analysis)18.2
Tau Banking9.3
Terminalbench V4 00.0
LLM Stats 카테고리 점수
(LLM Stats (zeroeval))Language90
Structured Output90
Biology90
Long Context80
Math80
Multimodal80
Physics80
Spatial Reasoning80
Embodied80
Grounding80
Healthcare80
Chemistry80
Text-to-image80
Video80
Legal70
Reasoning70
Finance70
Frontend Development70
General70
Vision70
Image To Text60
Search60
Economics60
Code50
Tool Calling50
Agents40
가격
입력 가격$0.375 / 1M 토큰
출력 가격$2.25 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$0.844 / 1M 토큰
속도
토큰/초134.1
첫 토큰 지연1.18s
첫 응답 지연41.42s
공급자 가격 순위
공급자 가격 순위
4개 공급자
최저가: DeepInfra최고가: Alibaba
공급자입력출력
1DeepInfra최저가
$0
$0
2EmpirioLabs AI
$0.07
$0.42
3Venice AI
$0.1
$1
4Alibaba주요
$0.375
$2.25
이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.