Qwen3.5-35B-A3B

Name: Qwen3.5-35B-A3B
Brand: Qwen
Price: 0.25 USD

35B

vonQwen

The Qwen3.5 Series 35B-A3B is a native vision-language model designed with a hybrid architecture that integrates linear attention mechanisms and a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. Its overall...

Chatten mitQwen3.5-35B-A3B Über die Inference API nutzen

Eingabepreis$0.30/1M tokens

Ausgabepreis$2.50/1M tokens

Intelligenz37.1

Coding30.3

Spezifikationen

Technische Details und Preise.

AnbieterQwen

Kontextfenster262,144 tokens

Veröffentlichungsdatum24. Feb. 2026

ModalitätenText, Image, Video → Text

FähigkeitenVision

Benchmarks

7 Benchmark-Scores von Artificial Analysis.

GPQA84.5%

HLE19.7%

SciCode37.7%

LCR62.7%

IFBench72.5%

Tau289.2%

TerminalBench Hard26.5%

Composite Indices

Higher is better; speed and price are normalized

Standard Benchmarks

Only benchmarks with data are shown

Häufig gestellte Fragen

Wofür eignet sich Qwen3.5-35B-A3B?

Nutzen Sie Qwen3.5-35B-A3B für alltägliche Aufgaben wie Schreiben, Zusammenfassen, Brainstorming und klare Erklärungen.

Wie viel kostet Qwen3.5-35B-A3B?

Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert. Aktuell kostet die Eingabe $0.30/1M tokens und die Ausgabe $2.50/1M tokens.

Kann ich Qwen3.5-35B-A3B kostenlos testen?

Ja. Sie können sofort einen Chat starten und das Modell testen, bevor Sie sich für einen Plan entscheiden.

Unterstützt Qwen3.5-35B-A3B Bilder oder Audio?

Qwen3.5-35B-A3B kann Bilder verstehen.

Ähnliche Modelle

Weitere Modelle, die Sie sich ansehen könnten.

Qwen3.6 35B A3B

Qwen

Qwen3.6-35B-A3B is an open-weight multimodal model from Alibaba Cloud with 35 billion total parameters and 3 billion active parameters per token.

Details →

Qwen3.5 397B A17B

Qwen

The Qwen3.5 series 397B-A17B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency.

Details →

Qwen3.5-27B

Qwen

The Qwen3.5 27B native vision-language Dense model incorporates a linear attention mechanism, delivering fast response times while balancing inference speed and performance.

Details →

Benchmarks und Preise nutzen, sofern verfügbar, Artificial Analysis. Katalog-Spezifikationen dienen als Fallback.