Qwen3.6 35B-A3B vs Qwen3.6 27B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Qwen3.6 35B-A3B من Alibaba وQwen3.6 27B من Alibaba من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Qwen3.6 35B-A3B نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Qwen3.6 27B سياقًا بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen3.6 35B-A3B
نموذج وكيل مستقل وأدواتنموذج Qwen3.6 35B-A3B من Alibaba مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 110 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 80/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Qwen3.6 27B
ذكاء اصطناعي متعدد الوسائطنموذج Qwen3.6 27B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 92 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 77/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.6 35B-A3B is faster at 110 tok/s vs 92 tok/s.
| Feature | Qwen3.6 35B-A3B | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 80 | 77 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 92 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62% | 58% |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3.6 35B-A3B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (GPQA Diamond 62% · MMLU-Pro 78%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 110 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 380 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (35B total (3B MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Qwen3.6 27B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 75.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 92 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 390 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (27B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3.6 35B-A3B | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 16K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 4K | 3K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.6 35B-A3B | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-6-35b-a3b-instruct | qwen3-6-27b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Tri-Modal Sparse Mixture-of-Experts Transformer | Refined Dense Multimodal Transformer |
| Parameters | 35B total (3B active MoE) | 27B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 22 GB VRAM (4-bit Quantized) · 75 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (4-bit Quantized) · 58 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision, audio | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.6 35B-A3B vs Qwen3.6 27B: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.6 35B-A3B or Qwen3.6 27B?
Qwen3.6 35B-A3B is more intelligent. It scores 80 compared with 77 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.6 35B-A3B is faster, generating 110 tokens per second compared with 92 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.6 35B-A3B has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.39s.
الحكم النهائي
يتميز كل من Qwen3.6 35B-A3B (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3.6 27B (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3.6 35B-A3B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen3.6 35B-A3B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3.6 35B-A3B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3.6 35B-A3B أم Qwen3.6 27B؟+
يتصدر Qwen3.6 35B-A3B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Qwen3.6 35B-A3B وQwen3.6 27B؟+
يبلغ سعر Qwen3.6 35B-A3B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3.6 27B نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3.6 35B-A3B الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Qwen3.6 35B-A3B سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Qwen3.6 27B، بينما يتفوق Qwen3.6 35B-A3B في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemma 4 26B A4B ضد Qwen3.6 27B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Kimi K2.6 ضد Qwen3.6 35B-A3B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Step 3.7 Flash ضد Qwen3.6 27B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Alibaba وAlibaba وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).