POSTopenai
/v1/chat/completionsQwen3.5 35B-A3B
qwen3.5-35b-a3bQwen3.5 35B A3B 是一个原生视觉语言 MoE 模型，目标是在较小激活参数下接近更大模型的效果。模型卡强调混合线性注意力、稀疏专家，以及与更大 Qwen3.5 dense 版本相近的表现。它最适合被描述为兼顾效率、多模态推理和代码能力的轻量高效模型。
最大上下文
262.1KToken
最大输出
65.5KToken
发布日期
2026年2月23日
模态
Qwen3.5 35B-A3B 价格
| Token 阶梯 | 输入价格 | 输出价格 |
|---|---|---|
| <=128K | $0.0571/M | $0.4571/M |
| >128K | $0.2286/M | $1.8286/M |
如何通过 API 使用 Qwen3.5 35B-A3B？
POSTanthropic
/v1/messagesPOSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContentQwen3.5 35B-A3B 基准测试
23.4
/100
Artificial Analysis 综合能力指数
Artificial Analysis 综合能力评分
指数分数
16.8
/100
Artificial Analysis 代码能力指数
Artificial Analysis 软件任务评分
指数分数
知识与推理
GPQA
高阶科学问题求解
81.9%
HLE
广泛专家级考试集合
12.8%
代码与工程
SciCode
科学计算代码挑战
29.3%
Terminal-Bench Hard
高难度终端任务执行
10.6%
指令遵循与 Agent 任务
IFBench
指令约束遵循
44.5%
AA-LCR
长上下文推理
55.3%
τ²-Bench
Agent 工作流任务
86.3%
指标来源 Artificial Analysis
Qwen 3.5 35B A3B 常见问题
Qwen 3.5 35B A3B 的能力、适用场景、限制和 TokenHub 使用指南。
团队该如何理解 Qwen 3.5 35B A3B？+
Qwen 3.5 35B A3B 是 Alibaba Qwen 面向开放模型的多模态推理和高效部署的模型。
Qwen 3.5 35B A3B 最适合做什么？+
适合自托管部署、视觉推理、日常编程辅助，尤其适合重视部署控制权的场景。
Qwen 3.5 35B A3B 的主要优势是什么？+
核心优势是开放的 MoE 变体和较小的激活参数规模，并具备可在深度思考和直接回答之间切换的混合思考。
Qwen 3.5 35B A3B 总是最佳选择吗？+
它属于较早一代，可能缺少后续模型的新能力。 更看重需要最新能力时，可考虑 Qwen 3.6 35B A3B。
最稳妥的配置方式是什么？+
使用 TokenHub 的精确标识符；托管行为可能与自托管不同。
媒体与讨论
精选与此模型相关的公开视频和帖子。
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