Qwen 3.6 35B A3B
API-Anfrage fehlgeschlagen. Das Modell wurde nicht bewertet.
Alibaba
Qwen 3.6 35B A3B ist Qwens erste offene Gewichtsvariante der Qwen3.6-Reihe und wurde ausdrücklich auf praktische Coding-Arbeit zugeschnitten. Die Modellkarte nennt Frontend-Workflows, Repository-weites Reasoning und eine Funktion, die Denkspuren aus früheren Nachrichten für die nächste Iteration bewahrt. Der hybride MoE-Checkpoint aktiviert 3 Milliarden von 35 Milliarden Parametern und verarbeitet neben Text auch Bilder und Videos.
Das native Fenster umfasst 262.144 Token und lässt sich laut Hersteller auf rund 1,01 Millionen erweitern. Die Gewichte stehen unter Apache-2.0.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 35 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 3 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 262.144 TokenQuelle |
| Modell-Repository | Qwen/Qwen3.6-35B-A3BQuelle |
| Lizenz | Apache-2.0Quelle |
| Architektur | hybrid Gated DeltaNet + Gated Attention; dense or sparse MoE with vision encoderQuelle |
| Eingabe | Text, Bild, VideoQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | thinking by default; switchable non-thinking/instruct modeQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
| Natives Kontextfenster | 262.144 TokenQuelle |
| Maximales Kontextfenster | 1.010.000 TokenQuelle |
| Sprachen | 201 languages and dialectsQuelle |
| Repository erstellt | 2026-04-15 (Repository creation date is a precise publication proxy, but may differ from the public announcement date or an individual checkpoint's first availability.)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
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.
Abrufstände der verwendeten Quellen 2026-10-19 - 2026-10-19
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
Ein Gesamtwert braucht Werte aus mindestens zwei Quellen.
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 1,2 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
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 8 Testfamilien und 8 von 8 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,89 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,89 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,89 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 3,57 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
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 | 10 | 1 | 26 |
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 6 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
Seite 1 von 7
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Seite 1 von 7
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
API-Anfrage fehlgeschlagen. Das Modell wurde nicht bewertet.
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Qwen 3.6 35B A3B

Reasoning (angefragt): high
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)50,5 / 100
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Alibaba. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 22. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 22. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 6 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | knowledge-cutoff Originalwortlaut No exact training-data cutoff was stated in the checked official card/report. |
| Nicht veröffentlicht | reasoning effort and pass@k Hinweis Das zitierte Ergebnis nennt weder Reasoning-Aufwand noch pass@k; das genaue Aufgabendatum sowie Angaben zu Bereitstellung und Checkpoint stehen in der Benchmark-Konfiguration. |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | LlamaIndex / Run-Llama ExtractBench (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 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 |