Qwen3.5 35B-A3B

qwen3.5-35b-a3b

Qwen3.5 35B A3B в источниках выделяется следующими характеристиками: 35B A3B MoE, hybrid linear attention, sparse experts. Основная ценность модели связана с efficient мультимодальный рассуждение and программирование without dense-model cost. Поэтому в описании стоит подчеркнуть именно эти отличия, а не подавать модель как обычный универсальный чат-бот.

Context Window

262.1K tokens

Maximum Output

65.5K tokens

Release Date

23 февр. 2026 г.

Modalities

Цены Qwen3.5 35B-A3B

Уровень токенов	Цена входа	Цена выхода
<=128K	$0.0571/M	$0.4571/M
>128K	$0.2286/M	$1.8286/M

Возможности API Qwen3.5 35B-A3B

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

geminiCompletions APIMessages API

Ключевые особенности Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B сочетает эффективную разреженную MoE, нативное мультимодальное понимание и развёртывание открытых весов для гибко настраиваемых приложений.

Эффективность разреженной MoE

Модель содержит 35 млрд параметров, активируя 3 млрд, и сочетает внимание Gated DeltaNet с разреженными экспертами для эффективного вывода.

Нативная мультимодальность

Единая визуально-языковая основа обрабатывает текст, изображения и видео для рассуждений, понимания документов и визуальных задач.

Развёртывание открытых весов

Официальные веса под лицензией Apache 2.0 позволяют самостоятельно развёртывать вывод с помощью Transformers, vLLM и SGLang.

Сценарии использования Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B подходит для самостоятельно размещаемых мультимодальных помощников, визуальной обработки документов и настраиваемых процессов программирования.

Частный мультимодальный помощник

Развернуть открытые веса в контролируемой инфраструктуре для ответов на вопросы по внутренним текстам, изображениям и видео.

Визуальная обработка документов

Распознавать текст, таблицы и схемы на изображениях документов, извлекать нужные поля и формировать структурированные сводки.

Процессы программирования

Генерировать и изменять код, исследовать дефекты и интегрировать модель в самостоятельно управляемые инструменты разработчика или агенты.

Как использовать Qwen3.5 35B-A3B через API TokenHub

Create API key

Replace these path values before running: {model}

curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1beta/models/{model}:generateContent' \
  -X 'POST' \
  -H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"

Бенчмарки Qwen3.5 35B-A3B

Индексный балл
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index объединяет оценки общих возможностей модели по нескольким группам тестов.	Сводная оценка общих возможностей	23.4
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index объединяет результаты модели в задачах по программированию и разработке ПО.	Сводная оценка навыков программирования	16.8
Знания и рассуждения
GPQAGPQA проверяет экспертное мышление на научных вопросах уровня магистратуры и аспирантуры.	Решение сложных научных задач	81.9%
HLEHLE — сложный комплексный тест экспертных знаний и рассуждений в различных областях.	Экспертные задания по широкому кругу тем	12.8%
Программирование и разработка ПО
SciCodeSciCode оценивает навыки программирования на Python для научных вычислений, включая реализацию алгоритмов из научного контекста.	Задачи по научному программированию	29.3%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard проверяет, способен ли ИИ-агент выполнять сложные задачи в терминальной среде.	Сложные задачи в терминале	10.6%
Следование инструкциям и агентные задачи
IFBenchIFBench измеряет, насколько надёжно модель следует подробным инструкциям и ограничениям.	Соблюдение условий промпта	44.5%
AA-LCRAA-LCR измеряет качество рассуждений на больших окнах контекста.	Рассуждения в длинном контексте	55.3%
τ²-Benchτ²-Bench оценивает диалоговых агентов в реалистичных процессах с ограничениями по инструментам и состоянию.	Агентные рабочие процессы	86.3%

Источник метрик Artificial Analysis

Частые вопросы о Qwen 3.5 35B A3B

Возможности, сценарии, ограничения и работа с Qwen 3.5 35B A3B в TokenHub.

Как команде воспринимать Qwen 3.5 35B A3B?+

Qwen 3.5 35B A3B — модель Alibaba Qwen для открытого мультимодального рассуждения и эффективного развертывания.

Для чего Qwen 3.5 35B A3B подходит лучше всего?+

Лучше всего для самостоятельного развертывания, визуального рассуждения и повседневной помощи в программировании, особенно если приоритет — контроль развертывания.

Каково главное преимущество Qwen 3.5 35B A3B?+

Ключевое преимущество: открытый вариант MoE с небольшой долей активных параметров и гибридное мышление с переключением между рассуждением и прямым ответом.

Всегда ли Qwen 3.5 35B A3B — лучший выбор?+

Это более старое поколение, поэтому новых возможностей может не быть. Если важны важны новейшие возможности, рассмотрите Qwen 3.6 35B A3B.

Как настроить безопаснее всего?+

Используйте точный ID TokenHub; поведение хостинга может отличаться от самостоятельного развертывания.

Готовы использовать Qwen3.5 35B-A3B?

Получите доступ к Qwen3.5 35B-A3B и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.

Создать API-ключ

Qwen3.5 35B-A3B

Цены Qwen3.5 35B-A3B

Возможности API Qwen3.5 35B-A3B

Ключевые особенности Qwen3.5-35B-A3B

Эффективность разреженной MoE

Нативная мультимодальность

Развёртывание открытых весов

Сценарии использования Qwen3.5-35B-A3B

Частный мультимодальный помощник

Визуальная обработка документов

Процессы программирования

Как использовать Qwen3.5 35B-A3B через API TokenHub

Бенчмарки Qwen3.5 35B-A3B

Модели, похожие на Qwen3.5 35B-A3B

Материалы и обсуждения

X (Twitter)

Reddit

YouTube

Частые вопросы о Qwen 3.5 35B A3B

Готовы использовать Qwen3.5 35B-A3B?