Qwen3.6-35B-A3B

Fiche modèle · Alibaba Cloud / Qwen Team · qwen3.6-35b-a3b

Qwen3.6-35B-A3B is the first open-weight variant of the Qwen3.6 series, a multimodal Mixture-of-Experts model with 35B total parameters and 3B activated. It pairs a vision encoder with a hybrid 40-layer language model that interleaves Gated DeltaNet linear-attention blocks and Gated Attention blocks (10 × (3 × DeltaNet + 1 × Attention)) over 256 experts (8 routed + 1 shared, expert dim 512). The release prioritizes stability and real-world utility, with substantial gains in agentic coding (frontend workflows, repo-level reasoning) and a new option to preserve reasoning context across turns. Native context length is 262K tokens, extensible to ~1M via YaRN, and the model thinks by default.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Alibaba Cloud / Qwen Team
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-04-16
Licence	apache 2.0
Licence commerciale	oui
Licence open source	oui
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	image\|text\|video
Fenêtre de contexte	262 144
KV cache / token (Q8)	41.0 ko/token
Paramètres totaux	35 B
Paramètres actifs (session)	3 B
Source des paramètres actifs	actifs : nom (heuristique) ; total : config Hugging Face (Qwen/Qwen3.6-35B-A3B)
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	0.29 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	2.44 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:39.141241Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:10.976279Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/qwen3.6-35b-a3b

Tokens/tâche

IA Act — preuves fournisseur

ICA 42/100 · open source · seuil systémique inconnu

Critère	Note / 5	Poids
Documentation technique	2,5	5 %
Résumé des données d'entraînement	2,5	35 %
Conformité droit d'auteur	2,5	35 %
Code of Practice GPAI	1,2	20 %
Risque systémique	0,0	5 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : souverain — via AKI.IO (cortecs), Scaleway (cortecs, scaleway).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
AKI.IO	cortecs	souverain	0.17 $	0.56 $	fp8	256 000	—	—	—
Scaleway	cortecs, scaleway	souverain	0.28 $	1.68 $	—	256 000 / 262 000	—	—	—
DeepInfra	llm-stats	non	0.10 $	0.95 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
image_to_text	0.60
language	0.90
legal	0.70
long_context	0.80
math	0.80
multimodal	0.80
physics	0.80
reasoning	0.70
search	0.60
spatial_reasoning	0.80
structured_output	0.90
embodied	0.80
finance	0.70
frontend_development	0.70
general	0.70
grounding	0.80
healthcare	0.80
agents	0.40
biology	0.90
chemistry	0.80
code	0.50
economics	0.60
text-to-image	0.80
tool_calling	0.50
video	0.80
vision	0.70

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
ai2d	vision	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:05:11.119558Z
aime-2026	math	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:05:11.079097Z
c-eval	general	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:05:11.050164Z
cc-ocr	vision	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:05:11.116505Z
charxiv-r	reasoning	0.78	1.00	0.78	non	oui	2026-11-04T06:05:11.113436Z
claw-eval	code	0.50	1.00	0.50	non	oui	2026-11-04T06:05:11.000053Z
deep-planning	agents	0.26	1.00	0.26	non	oui	2026-11-04T06:05:11.023665Z
embspatialbench	vision	0.84	100.00	0.84	non	oui	2026-11-04T06:05:11.130106Z
gpqa	reasoning	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:05:11.053642Z
hallusion-bench	vision	0.70	1.00	0.70	non	oui	2026-11-04T06:05:11.107092Z
hmmt-2025	math	0.91	1.00	0.91	non	oui	2026-11-04T06:05:11.064627Z
hmmt-feb-26	math	0.84	1.00	0.84	non	oui	2026-11-04T06:05:11.071443Z
hmmt25	math	0.89	1.00	0.89	non	oui	2026-11-04T06:05:11.068065Z
humanity's-last-exam	reasoning	0.21	1.00	0.21	non	oui	2026-11-04T06:05:11.056821Z
imo-answerbench	math	0.79	1.00	0.79	non	oui	2026-11-04T06:05:11.075514Z
livecodebench-v6	reasoning	0.80	1.00	0.80	non	oui	2026-11-04T06:05:11.060818Z
lvbench	vision	0.71	1.00	0.71	non	oui	2026-11-04T06:05:11.155876Z
mathvista-mini	math	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:05:11.090869Z
mcp-atlas	reasoning	0.63	1.00	0.63	non	oui	2026-11-04T06:05:11.033443Z
mcp-mark	agents	0.37	1.00	0.37	non	oui	2026-11-04T06:05:11.030038Z
mlvu	video	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:05:11.147986Z
mmbench-v1.1	vision	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:05:11.101028Z
mmlu-pro	language	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:05:11.040401Z
mmlu-redux	language	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:05:11.043813Z
mmmu	multimodal	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:05:11.082562Z
mmmu-pro	vision	0.75	1.00	0.75	non	oui	2026-11-04T06:05:11.086252Z
mvbench	vision	0.75	1.00	0.75	non	oui	2026-11-04T06:05:11.151228Z
nl2repo	code	0.29	1.00	0.29	non	oui	2026-11-04T06:05:11.011087Z
odinw	vision	0.51	1.00	0.51	non	oui	2026-11-04T06:05:11.126831Z
omnidocbench-1.5	vision	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:05:11.110157Z
realworldqa	vision	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:05:11.097910Z
refcoco-avg	vision	0.92	100.00	0.92	non	oui	2026-11-04T06:05:11.122879Z
refspatialbench	vision	0.64	100.00	0.64	non	oui	2026-11-04T06:05:11.133592Z
simplevqa	vision	0.59	100.00	0.59	non	oui	2026-11-04T06:05:11.103999Z
skillsbench	code	0.29	1.00	0.29	non	oui	2026-11-04T06:05:11.004250Z
supergpqa	reasoning	0.65	1.00	0.65	non	oui	2026-11-04T06:05:11.047110Z
swe-bench-multilingual	reasoning	0.67	1.00	0.67	non	oui	2026-11-04T06:05:10.984784Z
swe-bench-pro	reasoning	0.49	1.00	0.49	non	oui	2026-11-04T06:05:10.990573Z
swe-bench-verified	reasoning	0.73	1.00	0.73	non	oui	2026-11-04T06:05:10.981452Z
tau3-bench	agents	0.67	1.00	0.67	non	oui	2026-11-04T06:05:11.016970Z
terminal-bench-2	reasoning	0.52	1.00	0.52	non	oui	2026-11-04T06:05:10.993862Z
toolathlon	agents	0.27	1.00	0.27	non	oui	2026-11-04T06:05:11.026744Z
videomme-w-o-sub.	multimodal	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:05:11.140836Z
videomme-w-sub.	vision	0.87	1.00	0.87	non	oui	2026-11-04T06:05:11.136836Z
videommmu	multimodal	0.84	1.00	0.84	non	oui	2026-11-04T06:05:11.144257Z
vita-bench	agents	0.36	1.00	0.36	non	oui	2026-11-04T06:05:11.020304Z
widesearch	search	0.60	1.00	0.60	non	oui	2026-11-04T06:05:11.036549Z
zclawbench	code	0.53	1.00	0.53	non	oui	2026-11-04T06:05:11.007805Z
zerobench-sub	vision	0.34	100.00	0.34	non	oui	2026-11-04T06:05:11.094550Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
agents	121	—	11.61	13	trueskill	2026-10-19	model_history
code	116	—	19.23	9	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04