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Qwen3.5 4B
Alibaba
- Veröffentlicht
- 2. März 2026
- Datenstand
- 28. Oktober 2026
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Geschwindigkeit
- 18,1 Token/sAusgabe-Tempo
- Eingabe
- Text, Bild, Video
- Ausgabe
- Text
Qwen3.5 4B ist Alibabas Qwen3.5-Variante mit 4 Milliarden Parametern und offenen Gewichten. Sie verarbeitet Text, Bilder und Videos und gibt Text aus. Für den erfassten API-Zugang sind 262.144 Kontext-Token sowie Reasoning und Werkzeugaufrufe dokumentiert.
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 58
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 3 | 0 | 6 |
| Scale AI Evals | 0 | 0 | 1 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 1 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
Seite 1 von 8
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
CritPt v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0
- Bewertung
- 0
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- v2
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Non-reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b-non-reasoning, UUID 30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=Non-reasoning). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15/qwen3-5-4b/qwen3-5-4b-non-reasoning. Name des Quellmodells: Qwen3.5 4B. Anbieter laut Quelle: Alibaba. Modellstand: Qwen3.5 4B (Non-reasoning). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none. Angezeigter Wert: 0,0 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-critpt-v2:v2:standalone:non-reasoning:effort=unspecified:suffix=Non-reasoning
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Non-reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b-non-reasoning, UUID 30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=Non-reasoning). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none
CritPt v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0
- Bewertung
- 0
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- v2
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b, UUID 651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=Reasoning). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02/qwen3-5-4b/qwen3-5-4b. Name des Quellmodells: Qwen3.5 4B. Anbieter laut Quelle: Alibaba. Modellstand: Qwen3.5 4B (Reasoning). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 0,0 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-critpt-v2:v2:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=Reasoning
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b, UUID 651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=Reasoning). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled
IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 33.265306122449005
- Bewertung
- 33.265306122449005
- Messgröße
- IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA test set: 294 questions
- Kategorie
- general
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Non-reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b-non-reasoning, UUID 30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=Non-reasoning). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15/qwen3-5-4b/qwen3-5-4b-non-reasoning. Name des Quellmodells: Qwen3.5 4B. Anbieter laut Quelle: Alibaba. Modellstand: Qwen3.5 4B (Non-reasoning). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none. Angezeigter Wert: 33,3 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:non-reasoning:effort=unspecified:suffix=Non-reasoning
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Non-reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b-non-reasoning, UUID 30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=Non-reasoning). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none
- Einordnung
- Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.
IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 51.9727891156463
- Bewertung
- 51.9727891156463
- Messgröße
- IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA test set: 294 questions
- Kategorie
- general
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b, UUID 651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=Reasoning). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02/qwen3-5-4b/qwen3-5-4b. Name des Quellmodells: Qwen3.5 4B. Anbieter laut Quelle: Alibaba. Modellstand: Qwen3.5 4B (Reasoning). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 52,0 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=Reasoning
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b, UUID 651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=Reasoning). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled
- Einordnung
- Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.
MMMU-Pro: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 62.080924855491304
- Bewertung
- 62.080924855491304
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA cohort: 1,730 questions
- Kategorie
- multimodal
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Non-reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b-non-reasoning, UUID 30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=Non-reasoning). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Der AA-Lauf umfasst 1.730 Fragen mit zehn Antwortoptionen. Die Antwort wird per regulärem Ausdruck extrahiert und als pass@1 bewertet.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15/qwen3-5-4b/qwen3-5-4b-non-reasoning. Name des Quellmodells: Qwen3.5 4B. Anbieter laut Quelle: Alibaba. Modellstand: Qwen3.5 4B (Non-reasoning). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Ten-option multiple choice; regex answer extraction. Versuche: pass@1, one run per question. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none. Angezeigter Wert: 62,1 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-mmmu-pro:AA cohort: 1,730 questions:standalone:non-reasoning:effort=unspecified:suffix=Non-reasoning
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Non-reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b-non-reasoning, UUID 30c9ba61-d0a1-4794-938e-35865f379d15, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=Non-reasoning). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Der AA-Lauf umfasst 1.730 Fragen mit zehn Antwortoptionen. Die Antwort wird per regulärem Ausdruck extrahiert und als pass@1 bewertet.. Werkzeugrichtlinie: Ten-option multiple choice; regex answer extraction. Versuche: pass@1, one run per question. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none
- Einordnung
- Die Benchmarkseite nennt 3.460 Fragen für den vollständigen MMMU-Pro-Datensatz; die AA-Methodik beschreibt einen 1.730-Fragen-Lauf.
MMMU-Pro: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 65.3757225433526
- Bewertung
- 65.3757225433526
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA cohort: 1,730 questions
- Kategorie
- multimodal
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b, UUID 651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=Reasoning). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der AA-Lauf umfasst 1.730 Fragen mit zehn Antwortoptionen. Die Antwort wird per regulärem Ausdruck extrahiert und als pass@1 bewertet.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02/qwen3-5-4b/qwen3-5-4b. Name des Quellmodells: Qwen3.5 4B. Anbieter laut Quelle: Alibaba. Modellstand: Qwen3.5 4B (Reasoning). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Ten-option multiple choice; regex answer extraction. Versuche: pass@1, one run per question. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 65,4 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-mmmu-pro:AA cohort: 1,730 questions:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=Reasoning
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Qwen3.5 4B (Reasoning) (Release qwen3-5-4b, Zeile qwen3-5-4b, UUID 651ef7ae-9a8f-477e-9c8e-460aa156ba02, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=Reasoning). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der AA-Lauf umfasst 1.730 Fragen mit zehn Antwortoptionen. Die Antwort wird per regulärem Ausdruck extrahiert und als pass@1 bewertet.. Werkzeugrichtlinie: Ten-option multiple choice; regex answer extraction. Versuche: pass@1, one run per question. Reasoning: reasoning enabled
- Einordnung
- Die Benchmarkseite nennt 3.460 Fragen für den vollständigen MMMU-Pro-Datensatz; die AA-Methodik beschreibt einen 1.730-Fragen-Lauf.
Roboflow Vision Evals overall score (publisher-reported composite) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 48.3
- Bewertung
- 48.3
- Messgröße
- unweighted mean of the available task headline scores; low-effort main table
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Roboflow Vision Evals board updated 2026-10-26, low-effort main table
- Kategorie
- vision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Roboflow Vision Evals
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte Roboflow-Haupttabellenzeile `Qwen3.5 4B`; ihr Anzeigename stimmt wörtlich mit der bestehenden Profil-ID `alibaba-qwen3.5-4b` überein. Übernommen wird der veröffentlichte Gesamtwert (Overall) im niedrigen Aufwandsmodus. Der Herausgeber definiert Overall Average als ungewichtetes Mittel der verfügbaren Aufgaben-Headline-Scores. Der Tabellenwert wird direkt übernommen, nicht aus gerundeten Aufgabenwerten neu berechnet. Roboflow verwendet reale Bilder zur Messung des Bildverständnisses, nicht des Videoverständnisses oder der Qualität generierter Videos. Einheit: Prozent. Die offizielle Zeile markiert 4 von 5 Aufgaben, weil kein OCR-Wert veröffentlicht ist. Die Modelldetailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Roboflow löst diese unterschiedlichen Einstellungsbezeichnungen nicht auf.
- Einordnung
- Die Detailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und Mittelwerte aus drei Läufen je Aufgabe bei aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet und enthält keinen OCR-Wert. Die Haupttabelle veröffentlicht weder Stichprobengröße noch 95-%-Konfidenzintervall. Ein veröffentlichtes ± bezeichnet die halbe beobachtete Laufspannweite und kein 95-%-Konfidenzintervall.
Roboflow Vision Evals, Object Detection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 38.1
- Bewertung
- 38.1
- Messgröße
- mAP@50
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Roboflow Vision Evals board updated 2026-10-26, low-effort main table
- Kategorie
- vision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Roboflow Vision Evals
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte Roboflow-Haupttabellenzeile `Qwen3.5 4B`; ihr Anzeigename stimmt wörtlich mit der bestehenden Profil-ID `alibaba-qwen3.5-4b` überein. Der Wert für Objekterkennung stammt aus dem niedrigen Aufwandsmodus und misst Bildverständnis. Roboflow verwendet laut Methodik dieselben realen Bildbeispiele für Modelle und Aufgaben. Dies misst Bildverständnis, kein Videoverständnis und keine Qualität generierter Videos. Messgröße: mAP@50, mittlere durchschnittliche Präzision bei IoU 0,50. Einheit: Prozent. Die Modelldetailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Roboflow löst diese unterschiedlichen Einstellungsbezeichnungen nicht auf.
- Einordnung
- Die Detailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und Mittelwerte aus drei Läufen je Aufgabe bei aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Die Detailseite löst diesen Unterschied der Einstellungsbezeichnungen nicht auf. Die Haupttabelle nennt weder die Stichprobengröße dieser Aufgabe noch Modellrevision oder Serving-Route.
Roboflow Vision Evals, Counting (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 39.2
- Bewertung
- 39.2
- Messgröße
- LLM-judged accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Roboflow Vision Evals board updated 2026-10-26, low-effort main table
- Kategorie
- vision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Roboflow Vision Evals
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte Roboflow-Haupttabellenzeile `Qwen3.5 4B`; ihr Anzeigename stimmt wörtlich mit der bestehenden Profil-ID `alibaba-qwen3.5-4b` überein. Der Wert für Zählen stammt aus dem niedrigen Aufwandsmodus und misst Bildverständnis. Roboflow verwendet laut Methodik dieselben realen Bildbeispiele für Modelle und Aufgaben. Dies misst Bildverständnis, kein Videoverständnis und keine Qualität generierter Videos. Messgröße: vom Gemini-3.5-Flash-Richter bei Temperatur 0 beurteilte Antwortgenauigkeit. Einheit: Prozent. Die Modelldetailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Roboflow löst diese unterschiedlichen Einstellungsbezeichnungen nicht auf.
- Einordnung
- Die Detailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und Mittelwerte aus drei Läufen je Aufgabe bei aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Die Detailseite löst diesen Unterschied der Einstellungsbezeichnungen nicht auf. Die Haupttabelle nennt weder die Stichprobengröße dieser Aufgabe noch Modellrevision oder Serving-Route.
Roboflow Vision Evals, Identification (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.1
- Bewertung
- 77.1
- Messgröße
- LLM-judged accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Roboflow Vision Evals board updated 2026-10-26, low-effort main table
- Kategorie
- vision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Roboflow Vision Evals
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte Roboflow-Haupttabellenzeile `Qwen3.5 4B`; ihr Anzeigename stimmt wörtlich mit der bestehenden Profil-ID `alibaba-qwen3.5-4b` überein. Der Wert für Identifikation stammt aus dem niedrigen Aufwandsmodus und misst Bildverständnis. Roboflow verwendet laut Methodik dieselben realen Bildbeispiele für Modelle und Aufgaben. Dies misst Bildverständnis, kein Videoverständnis und keine Qualität generierter Videos. Messgröße: vom Gemini-3.5-Flash-Richter bei Temperatur 0 beurteilte Antwortgenauigkeit. Einheit: Prozent. Die Modelldetailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Roboflow löst diese unterschiedlichen Einstellungsbezeichnungen nicht auf.
- Einordnung
- Die Detailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und Mittelwerte aus drei Läufen je Aufgabe bei aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Die Detailseite löst diesen Unterschied der Einstellungsbezeichnungen nicht auf. Die Haupttabelle nennt weder die Stichprobengröße dieser Aufgabe noch Modellrevision oder Serving-Route.
Roboflow Vision Evals, Reasoning (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 38.6
- Bewertung
- 38.6
- Messgröße
- LLM-judged accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Roboflow Vision Evals board updated 2026-10-26, low-effort main table
- Kategorie
- vision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Roboflow Vision Evals
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte Roboflow-Haupttabellenzeile `Qwen3.5 4B`; ihr Anzeigename stimmt wörtlich mit der bestehenden Profil-ID `alibaba-qwen3.5-4b` überein. Der Wert für visuelles Schlussfolgern stammt aus dem niedrigen Aufwandsmodus und misst Bildverständnis. Roboflow verwendet laut Methodik dieselben realen Bildbeispiele für Modelle und Aufgaben. Dies misst Bildverständnis, kein Videoverständnis und keine Qualität generierter Videos. Messgröße: vom Gemini-3.5-Flash-Richter bei Temperatur 0 beurteilte Antwortgenauigkeit. Einheit: Prozent. Die Modelldetailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Roboflow löst diese unterschiedlichen Einstellungsbezeichnungen nicht auf.
- Einordnung
- Die Detailseite beschreibt selbst gehostete BF16-Gewichte mit vLLM und Mittelwerte aus drei Läufen je Aufgabe bei aktiviertem Thinking. Die Haupttabelle ist als niedriger Aufwandsmodus gekennzeichnet. Die Detailseite löst diesen Unterschied der Einstellungsbezeichnungen nicht auf. Die Haupttabelle nennt weder die Stichprobengröße dieser Aufgabe noch Modellrevision oder Serving-Route.
MMLU-Pro (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 79.1
- Bewertung
- 79.1
- Messgröße
- unknown
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Kategorie
- Knowledge & STEM
- Richtung
- Keine Richtung veröffentlicht
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Qwen3.5-4B Hugging Face model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Offizielle Tabelle Language; exakte Modellspalte Qwen3.5-4B; angezeigter Modus: in der Tabelle nicht angegeben (Quellbezeichnung: not specified in the table). Die Tabellenfußnote nennt top_p=0,95, top_k=20, presence_penalty=1,5 und temperature=1,0, gibt aber keinen separaten Parametersatz je Modus an. Stichprobenzahl und Konfidenzintervall pro Zeile fehlen.
- Einordnung
- Die Modellkarte veröffentlicht einen numerischen Anbieterwert, nennt für diese Tabellenzeile aber weder Einheit noch Metrikdefinition, Stichprobenzahl oder Konfidenzintervall. Deshalb bleiben Einheit und Bewertungsrichtung unbekannt.
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Beliebtheit
74,5 / 100
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Median der bereitstellenden Anbieter, Reasoning enabled; effort unspecified. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 28. Oktober 2026. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 28. Oktober 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | OCR-Wert in Roboflow Vision Evals Hinweis Die offizielle Tabelle vom 26.10.2026 zeigt für `Qwen3.5 4B` in der OCR-Spalte einen Gedankenstrich und kennzeichnet das Gesamtergebnis als 4 von 5 Aufgaben. Es wird kein Wert aus einem anderen Qwen-Profil oder einer anderen Quelle übertragen. |
| Weitere Quelle | Hugging Face (abgerufen 28. Oktober 2026) · Qwen3.5 4B model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 29. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Scale AI MultiChallenge (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Roboflow Vision Evals (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |