Qwen3.5 35B-A3B

qwen3.5-35b-a3b

Qwen3.5 35B A3B 是一个原生視覺语言 MoE 模型，目标是在较小啟用參數下接近更大模型的效果。模型卡強調混合线性注意力、稀疏专家，以及与更大 Qwen3.5 dense 版本相近的表现。它最適合被描述為兼顾效率、多模态推理和程式碼能力的輕量高效模型。

上下文視窗

262.1K Token

最大輸出

65.5K Token

發布日期

2026年2月23日

模態

Qwen3.5 35B-A3B 價格

Token 階梯	輸入價格	輸出價格
<=128K	$0.0571/M	$0.4571/M
>128K	$0.2286/M	$1.8286/M

Qwen3.5 35B-A3B API 能力

推理

支援

工具呼叫

支援

Temperature 參數

支援

附件

支援

知識庫

—

Endpoint 協議

geminiCompletions APIMessages API

Qwen3.5-35B-A3B 模型亮點

Qwen3.5-35B-A3B 結合高效率稀疏 MoE、原生多模態理解與開放權重部署，適合建置可彈性調整的應用。

稀疏 MoE 效率

模型共有 350 億參數、每次啟用 30 億參數，並結合 Gated DeltaNet 注意力與稀疏專家以提升推論效率。

原生多模態

統一的視覺語言基礎可處理文字、影像與影片，用於推論、文件理解與視覺工作。

開放權重部署

採用 Apache 2.0 授權的官方權重，可搭配 Transformers、vLLM 與 SGLang 等框架自行管理推論部署。

Qwen3.5-35B-A3B 使用情境

Qwen3.5-35B-A3B 適合自行託管的多模態助理、視覺文件處理與可調整的程式開發工作流程。

私有多模態助理

在受控基礎設施中部署開放權重，針對內部文字、影像與影片回答問題。

視覺文件處理

讀取文件影像中的文字、表格與圖示，擷取相關欄位並產生結構化摘要。

程式開發工作流程

產生與修改程式碼、排查缺陷，並將模型整合至自行管理的開發工具或 Agent。

如何透過 TokenHub API 使用 Qwen3.5 35B-A3B

建立 API key

執行前請替換這些路徑參數： {model}

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

Qwen3.5 35B-A3B 基準測試

指數分數
Artificial Analysis 綜合能力指數Artificial Analysis 綜合能力指數彙總多個評測維度，用於觀察模型的整體能力表現。	Artificial Analysis 綜合能力評分	23.4
Artificial Analysis 程式碼能力指數Artificial Analysis 程式碼能力指數彙總模型在程式碼生成、除錯與軟體工程任務中的表現。	Artificial Analysis 軟體任務評分	16.8
知識與推理
GPQAGPQA 是面向研究生級科學問題的評測集，用來測試模型的專家級推理能力。	高階科學問題求解	81.9%
HLEHLE 覆蓋多個領域的高難度專家級知識與推理問題。	廣泛專家級考試集合	12.8%
程式碼與工程
SciCodeSciCode 評估模型在科學計算場景下撰寫 Python 程式碼和實作演算法的能力。	科學計算程式碼挑戰	29.3%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 評估 AI Agent 在終端環境中完成複雜任務的能力。	高難度終端任務執行	10.6%
指令遵循與 Agent 任務
IFBenchIFBench 衡量模型遵循複雜指令和約束條件的穩定性。	指令約束遵循	44.5%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在長上下文視窗中的推理品質。	長上下文推理	55.3%
τ²-Benchτ²-Bench 使用帶工具和狀態約束的真實工作流程，評估對話式 Agent 的任務完成能力。	Agent 工作流程任務	86.3%

指標來源 Artificial Analysis

Qwen 3.5 35B A3B 常見問題

Qwen 3.5 35B A3B 的能力、適用情境、限制與 TokenHub 使用指南。

團隊該如何理解 Qwen 3.5 35B A3B？+

Qwen 3.5 35B A3B 是 Alibaba Qwen 針對開放模型的多模態推理與高效率部署推出的模型。

Qwen 3.5 35B A3B 最適合做什麼？+

適合自行託管部署、視覺推理、日常程式開發協助，尤其適合重視部署控制權的情境。

Qwen 3.5 35B A3B 的主要優勢是什麼？+

核心優勢是開放的 MoE 變體與較小的啟用參數規模，並具備可在深度思考與直接回應間切換的混合思考。

Qwen 3.5 35B A3B 總是最佳選擇嗎？+

它屬於較早世代，可能缺少後續模型的新能力。更重視需要最新能力時，可考慮 Qwen 3.6 35B A3B。

最穩妥的設定方式是什麼？+

使用 TokenHub 的精確識別碼；託管行為可能與自行託管不同。

準備呼叫 Qwen3.5 35B-A3B？

透過一個 API Key 接入 Qwen3.5 35B-A3B 與更多 AI 模型。

建立 API Key