Qwen3.5-122B-A10B
- 输入 输入模态: 文本图像视频 输出 输出模态: 文本
- 推理
- 可关闭推理
- 工具调用
- 结构化输出
- 开放权重
价格
6 个渠道报价 · 按标价显示qwen3.5-122b-a10b| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 | ¥0.80 | ¥6.40 |
| 提示超过 128K tokens | ¥2.00 | ¥16.00 |
价格来源 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） (核对于 2026年11月2日)
qwen3.5-122b-a10b| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 | $0.115 | $0.917 |
| 提示超过 128K tokens | $0.287 | $2.294 |
价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年11月2日)
qwen3.5-122b-a10b| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 | $0.40 | $3.20 |
价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年11月2日)
qwen3.5-122b-a10b| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月21日 起页面不再列出 | $0.115 | $0.917 |
| 提示超过 128K tokens 自 2026年10月21日 起页面不再列出 | $0.287 | $2.294 |
价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年11月2日)
标准：不带任何条件的请求所付价格（即本站其他页面显示的标价）。
详细规格
- 内置工具
- 联网搜索
- 许可证
- apache-2.0
- 模型家族
- qwen
- 模型 ID
Alibaba Qwen 的页面未说明：最长输入, 推理档位, 最大思考预算, 知识截止, 别名。
本地运行
权重： Qwen/Qwen3.5-122B-A10B- 参数 125.1B
- 激活 10B · 专家 256（每 token 8）
- 原生精度 BF16
- 层数 48
- 每 token 的 KV 缓存 24 KB
- 原生上下文 256K （模型卡）
- 配置位置数 256K （config.json max_position_embeddings）
- API 上下文 256K （厂商 API）
- 需要
- ≈ 65.2 GB (权重 61.9 + KV 缓存 0.2 + 开销 3.1)
- 可用
- 21.6 GB (标称的 90%)
- 放到内存
- 43.8 GB · 14/48 层在显卡（--n-gpu-layers 14）
- 生成速度
- 11–17 tok/s (每 token 读激活的 10B)
- 首 token
- 2K 提示约 0.32–0.48 秒
| 推荐精度 | 权重 | 8K 需要 | 在你的配置上 | 最长上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 原生 BF16官方 | 233.0 GB | ≈ 244.8 | ✕放不下 | — |
| Q8_0 | 123.8 GB | ≈ 130.2 | ✕放不下 | — |
| FP8官方 | 118.4 GB | ≈ 124.5 | ✕放不下 | — |
| Q6_K | 95.7 GB | ≈ 100.6 | ✕放不下 | — |
| Q5_K_M | 82.9 GB | ≈ 87.2 | ✕放不下 | — |
| Q5_0 | 80.1 GB | ≈ 84.3 | ✕放不下 | — |
| Q4_K_M | 70.8 GB | ≈ 74.5 | ○需放到内存 10–14 tok/s | — |
| Q4_0 | 65.5 GB | ≈ 69.0 | ○需放到内存 11–16 tok/s | — |
| INT4 (AWQ / GPTQ)官方 | 73.4 GB | ≈ 77.3 | ○需放到内存 9–13 tok/s | — |
| IQ4_XS | 61.9 GB | ≈ 65.2 | ○需放到内存 11–17 tok/s | — |
| Q3_K_M质量下降明显 | 56.9 GB | ≈ 60.0 | ○需放到内存 21–32 tok/s | — |
| IQ3_XXS质量下降明显 | 44.6 GB | ≈ 47.0 | ○需放到内存 27–41 tok/s | — |
| Q2_K质量下降明显 | 43.7 GB | ≈ 46.1 | ○需放到内存 28–42 tok/s | — |
| IQ2_XXS质量下降明显 | 30.0 GB | ≈ 31.7 | ○需放到内存 42–63 tok/s | — |
点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件，大小是实际值；其余按参数量 × 每权重位数估算。
和其他配置比
每个配置各用它能跑的最高精度，点一个看细节。
最低需要（Q4_K_M · 8K）：显卡 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition；统一内存 Apple M5 Max (40-core GPU) · 128 GB。
运行命令
厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本，或用 llama.cpp 自己量化。
微调需要多少显存
batch 1、序列 2048、梯度检查点；LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。
估算；数据来自厂商的 Hugging Face 仓库，截至 2026-11-06。 怎么估算的
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- LMArena Text 1,417
第 86 名，共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,412–1,421 · 29,712 票
- Epoch AI · Mystery Game Puzzles 17%
第 54 名，共 77 个上榜模型 · reasoning off · ±3.78
- EQ-Bench Longform Writing 54.3
第 72 名，共 92 个上榜模型
- LMArena Text · Chinese 1,458
第 80 名，共 161 个上榜模型 · 置信区间 1,444–1,471 · 2,123 票
- LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年10月19日至28日
- Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
- EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
- 我们做的改动
变更
全部变更 →- 上下文窗口 256K → 262.14K
- SiliconFlow, 中国站 新增 2 项报价 输入 ¥0.80 · 输出 ¥6.40
- Alibaba Cloud Model Studio 移除 1 项报价 输出（开启推理） $0.917
- Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 移除 2 项报价 输出（关闭推理） $3.20 · 输出（开启推理） $3.20
来源
- Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年11月2日
- 硅基流动：模型价格（在新标签页打开） siliconflow.cn · 核对于 2026年11月1日
- 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） help.aliyun.com · 核对于 2026年11月2日
- Text generation models - Qwen, DeepSeek, GLM | Model Studio - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud Documentation Center（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年11月1日
- Qwen3.5 122B-A10B model（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年10月30日
- Alibaba Cloud Model Studio: newly released models（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年11月2日
- Qwen/Qwen3.5-122B-A10B model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- models.dev: qwen3.5-122b-a10b (community data, MIT)（在新标签页打开） github.com · 核对于 2026年9月30日
- qwen3.5-122b-a10b（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年11月5日
- Qwen/Qwen3.5-122B-A10B model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- Qwen/Qwen3.5-122B-A10B model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月30日
- Qwen/Qwen3.5-122B-A10B config.json（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3.5-122B-A10B files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3.5-122B-A10B-FP8 files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- Qwen/Qwen3.5-122B-A10B-GPTQ-Int4 files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- Qwen/Qwen3.5-122B-A10B README.md（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月4日
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