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

Alibaba · pașaport de model

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

qwen3-5-35b-a3b

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
36.0B parametri
262,144 context
Lansat 2026-02-24(repo HF creat)

General · LMArena: 1,394#156 din 396
Cea mai bună percentilă: 87.0IFBench (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 51.5mediană 57.2

Ce spun datele

Evaluat pe 10 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

87 pct — IFBench (Artificial Analysis) (72.5%)

Cele mai slabe axe

12.9 pct — WebDev Arena (1,254)

Neuniform: 74,1 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 87 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 12.9 pct pe WebDev Arena.

IFBench (Artificial Analysis)87 pct72.5%Verifică →
GPQA Diamond66.1 pct83.5%Verifică →
Urmarea instrucțiunilor62.1 pct1,387Verifică →
General60.9 pct1,394Verifică →
Prompturi dificile59.3 pct1,412Verifică →
Programare58.8 pct1,435Verifică →
AIME (matematică)50 pct70.0%Verifică →
Halucinații HHEM (Vectara)41.9 pct89.5%Verifică →
Factuality Arena20.3 pct1,408Verifică →
WebDev Arena12.9 pct1,254Verifică →
Vision ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
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/Qwen3.5-35B-A3B

Parametri36.0B

ArhitecturăQwen3_5MoeForConditionalGeneration

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3.5-35B-A3B"
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/qwen3.5-35b-a3b

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă235,929 tokeni

Acceptătext, image, video

Preț intrare$0.15 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.05 per 1M tokeni

Preț ieșire$1 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/qwen3.5-35b-a3b","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.

qwen3.5-35b-a3b stands at 51.5 (raw mean 51.9) — measured on 10 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3.5-35b-a3b stands at 51.5 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 →