POSTopenai
/v1/chat/completionsQwen3.5 35B-A3B
qwen3.5-35b-a3bQwen3.5 35B A3B は、参照元で強調されている特徴として 35B A3B MoE, hybrid linear attention, sparse experts を持ちます。主な価値は efficient マルチモーダル 推論 and コーディング without dense-model cost にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
最大コンテキスト
262.1Kトークン
最大出力
65.5Kトークン
リリース日
2026年2月23日
モダリティ
Qwen3.5 35B-A3B の料金
| トークン階層 | 入力価格 | 出力価格 |
|---|---|---|
| <=128K | $0.0571/M | $0.4571/M |
| >128K | $0.2286/M | $1.8286/M |
Qwen3.5 35B-A3B を API 経由で使用するには？
POSTanthropic
/v1/messagesPOSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContentQwen3.5 35B-A3B のベンチマーク
23.4
/100
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis broad capability aggregate
指数スコア
16.8
/100
Artificial Analysis Coding Index
Artificial Analysis software task aggregate
指数スコア
Knowledge & Reasoning
GPQA
Advanced science problem solving
81.9%
HLE
Broad expert-level exam set
12.8%
Coding & Engineering
SciCode
Scientific coding challenges
29.3%
Terminal-Bench Hard
Hard terminal task execution
10.6%
Instruction Following & Agent Tasks
IFBench
Prompt constraint adherence
44.5%
AA-LCR
Long-context reasoning
55.3%
τ²-Bench
Agent workflow tasks
86.3%
指標の出典 Artificial Analysis
Qwen 3.5 35B A3B よくある質問
Qwen 3.5 35B A3B の能力、用途、制約、TokenHub利用ガイド。
チームはQwen 3.5 35B A3Bをどう捉えるべきですか？+
Qwen 3.5 35B A3B は Alibaba Qwen のオープンモデルのマルチモーダル推論と効率的な導入向けモデルです。
Qwen 3.5 35B A3B の得意用途は？+
セルフホスト運用、視覚推論、日常的なコーディング支援に向き、特に導入時の制御性重視の場面に適します。
Qwen 3.5 35B A3B の主な強みは？+
主な強みはアクティブパラメータを抑えたオープンMoE、および熟考と直接応答を切り替えられるハイブリッド思考です。
Qwen 3.5 35B A3B は常に最適ですか？+
旧世代のため、後継モデルの新機能がありません。 最新機能が必要重視なら Qwen 3.6 35B A3B を検討してください。
最も安全な設定方法は？+
TokenHubの正確なIDを使い、ホスト版と自前運用の差を確認してください。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
X (Twitter)
Reddit
YouTube