Qwen3.6-35B-A3B

语言 Alibaba Qwen 已核实 发布于 2026年4月16日
  • 输入 输入模态: 文本图像视频 输出 输出模态: 文本
  • 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
Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY qwen3.6-35b-a3b
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥1.80¥10.80

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)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 全球 · USD qwen3.6-35b-a3b
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 $0.248$1.485

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)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 国际站 · USD qwen3.6-35b-a3b
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 $0.375$2.25

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)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 德国(全球调度) · 美国(全球调度) · USD qwen3.6-35b-a3b
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 $0.248$1.485

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

可关闭推理
—
最大思考预算
131.07K
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, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
  • 参数 36B
  • 激活 3B · 专家 256(每 token 8)
  • 原生精度 BF16
  • 层数 40
  • 每 token 的 KV 缓存 20 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)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 IQ4_XS (自动) 8K 上下文 286–429 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 18.8 GB (权重 17.8 + KV 缓存 0.2 + 开销 0.9)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
286–429 tok/s (每 token 读激活的 3B)
最长上下文
149K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.10–0.15 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67.0 GB≈ 70.5需放到内存 10–15 tok/s—
Q8_035.6 GB≈ 37.5需放到内存 34–51 tok/s—
FP8官方34.9 GB≈ 36.8需放到内存 35–52 tok/s—
Q6_K27.5 GB≈ 29.0需放到内存 54–80 tok/s—
Q5_K_M23.8 GB≈ 25.2需放到内存 93–140 tok/s—
Q5_023.0 GB≈ 24.3需放到内存 107–161 tok/s—
Q4_K_M20.3 GB≈ 21.5流畅 253–380 tok/s12K
Q4_018.8 GB≈ 19.9流畅 272–407 tok/s93K
IQ4_XS17.8 GB≈ 18.8流畅 286–429 tok/s149K
Q3_K_M质量下降明显16.4 GB≈ 17.3流畅 308–463 tok/s226K
IQ3_XXS质量下降明显12.8 GB≈ 13.6流畅 383–575 tok/s256K
Q2_K质量下降明显12.6 GB≈ 13.3流畅 390–585 tok/s256K
IQ2_XXS质量下降明显8.6 GB≈ 9.3流畅 536–804 tok/s256K

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 GeForce RTX 4090;统一内存 Apple M5 Max (32-core GPU) · 36 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
全参≈ 538.6 GB你的配置放不下
LoRA≈ 70.0 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 21.8 GB你的配置放不下

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
  • Epoch Capabilities Index 144

    第 84 名,共 118 个上榜模型 · 置信区间 142–145.9

  • Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 20.4%

    第 71 名,共 84 个上榜模型 · reasoning off · ±2.39

    其他版本:qwen3.6-35b-a3b 17.5%

  • Epoch AI · GPQA Diamond 84.8%

    第 68 名,共 168 个上榜模型 · reasoning off · ±2.55

    其他版本:qwen3.6-35b-a3b 83.8%

  • Epoch AI · Mystery Game Puzzles 22%

    第 41 名,共 77 个上榜模型 · reasoning off · ±4.16

  • 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日至2026年11月5日
  • 我们做的改动

厂商自报评分

由 Alibaba Qwen 发布,测试条件以其说明为准
基准测试设置分数
SWE-bench Verifiedinternal agent scaffold, 200K context73.4%
Terminal-Bench 2.0Terminus-2 harness, avg of 5 runs51.5%
MMLU-Prothinking mode85.2%
GPQA Diamondthinking mode86%
Humanity's Last Examno tools, thinking mode21.4%
LiveCodeBenchv6, thinking mode80.4%
AIME 2026full AIME 2026 (I & II), thinking mode92.7%
MMMUthinking mode81.7%
  1. Alibaba Cloud Model Studio 移除 1 项报价 输出(开启推理) $1.485
  2. Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 移除 2 项报价 输出(关闭推理) $2.25 · 输出(开启推理) $2.25

来源

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Alibaba Qwen · 中国 · qwen.ai

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