Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Alibaba · pașaport de model

Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

qwen3-5-122b-a10b

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
125.1B parametri
262,144 context
Lansat 2026-02-24(repo HF creat)

General · LMArena: 1,416#124 din 396
Cea mai bună percentilă: 92.6IFBench (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 55.8mediană 57.2

Ce spun datele

Evaluat pe 9 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

92.6 pct — IFBench (Artificial Analysis) (75.7%)

Neuniform: 64,5 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 92.6 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 28.1 pct pe WebDev Arena.

IFBench (Artificial Analysis)92.6 pct75.7%Verifică →
General68.9 pct1,416Verifică →
Urmarea instrucțiunilor68.9 pct1,406Verifică →
Prompturi dificile67.4 pct1,433Verifică →
Programare67 pct1,459Verifică →
Vision Arena57.3 pct1,226Verifică →
Factuality Arena36.6 pct1,428Verifică →
Halucinații HHEM (Vectara)32.4 pct88.8%Verifică →
WebDev Arena28.1 pct1,361Verifică →
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3.5-122B-A10B

Parametri125.1B

ArhitecturăQwen3_5MoeForConditionalGeneration

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3.5-122B-A10B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3.5-122b-a10b

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă65,536 tokeni

Acceptătext, image, video

Preț intrare$0.26 per 1M tokeni

Preț ieșire$2.08 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.5-122b-a10b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwen3.5-122b-a10b stands at 55.8 (raw mean 57.7) — measured on 9 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3.5-122b-a10b stands at 55.8 versus a cohort median of 57.2 across 107 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →