হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Plus

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Plus: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Qwen3.6 Flash by Alibaba and Qwen3.5 Plus by Alibaba represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Qwen3.6 Flash holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Qwen3.6 Flash is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 1,000K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen3.6 Flash leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Alibaba

Qwen3.6 Flash

দ্রুত VLM

দ্রুত, খরচ-conscious মাল্টিমোডাল ফাউন্ডেশন মডেল supporting ভিশন এবং টেক্সট সহ 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো -এ উচ্চ concurrency.

Intelligence Index81 / 100
Input Token:

$0.08 / 1M

Output Token:

$0.32 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Alibaba

Qwen3.5 Plus

মাল্টিমোডাল প্লাস

বাণিজ্যিক cloud মাল্টিমোডাল ওয়ার্কহর্স প্রদানকারী 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো, গভীর ভিশন অনুধাবন, এবং robust agentic টুল handling.

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.60 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

64%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Qwen3.6 Flash is 7.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3.6 Flash is faster at 145 tok/s vs 85 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যQwen3.6 FlashQwen3.5 Plus
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8187
Provider
AlibabaAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.08 / 1M$0.60 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.32 / 1M$2.40 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.05 / 1M$0.40 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
145 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A64%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
61.5%72%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.06 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Qwen3.6 Flash
7.5x cheaper monthly runtime
স্পিড
Qwen3.6 Flash
+71% faster generation
কনটেক্সট
Tied
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Qwen3.6 FlashQwen3.5 Plus
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs64%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

61.5%vs72%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

78%vs85%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1320ptsvs1410pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

145 tok/s vs85 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Qwen3.6 Flash0.31s
Qwen3.5 Plus0.49s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.6 Flash3.76s
Qwen3.5 Plus6.37s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Qwen3.6 Flash মাসিক API বিল
$0.42 / month
$0.08/1M in · $0.32/1M out
Qwen3.5 Plus মাসিক API বিল
$3.15 / month
$0.6/1M in · $2.4/1M out
Qwen3.6 Flash saves approximately $2.73 / month (87%) under this workload.7.5x Savings

Qwen3.6 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • সম্পূর্ণ 1M টোকেন কনটেক্সট সহ ছবি এবং নথি ইনজেশন আওতায় $0.10/1M টোকেন
  • দ্রুত স্ট্রিমিং আউটপুট exceeding 140 টোকেন প্রতি second
  • শক্তিশালী চার্ট parsing এবং web নিষ্কাশন সক্ষমতা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • কম বিশেষায়িত মধ্যে গভীর বৈজ্ঞানিক ডেরিভেশনসমূহ চেয়ে Max টিয়ার
  • পারে make slight approximations যখন reading ডেন্স CAD architectural blueprints

Qwen3.5 Plus · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • বিশাল 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সহ সম্পূর্ণ ছবি এবং ভিডিও frame ইনজেশন
  • প্রতিযোগিতামূলক কোডিং এবং রিজনিং scores nearing OpenAI এবং Anthropic flagships
  • Outstanding economic মূল্য -এ $0.60 প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • অডিও modalities নয় natively supported এর ওপর Plus branch
  • পারে exhibit slight response লেটেন্সি আওতায় heavy concurrent batch loads

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricQwen3.6 FlashQwen3.5 Plus
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.03$0.19
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
16K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
2K8K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যQwen3.6 FlashQwen3.5 Plus
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)qwen3-6-flash-instructqwen3-5-plus-instruct
API প্রোটোকলAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)Alibaba REST API (OpenAI-Compatible)
রিলিজ তারিখ2026-042026-02
নলেজ কাটঅফMarch 2026December 2025
আর্কিটেকচারHigh-Efficiency Multimodal Vision TransformerEnterprise Million-Token Multimodal Transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.08/1M)পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.6/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.008/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশনAPI প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনAlibaba Production Safety & Alignment VerifiedAlibaba Production Safety & Alignment Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Qwen3.6 Flash vs Qwen3.5 Plus: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.6 Flash or Qwen3.5 Plus?

Qwen3.5 Plus is more intelligent. It scores 87 compared with 81 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.6 Flash is faster, generating 145 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.6 Flash is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.40 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3.6 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.31s compared with 0.49s.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Qwen3.6 Flash if your priority is High-volume multimodal extraction, visual customer service bots, and real-time feeds. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Qwen3.5 Plus if your workflow prioritizes Multimodal enterprise document analysis, long-context codebases, and autonomous web agents. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does Qwen3.6 Flash compare to Qwen3.5 Plus in API token pricing and cost per token?+

Qwen3.6 Flash costs $0.08 per 1M input tokens and $0.32 per 1M output tokens, whereas Qwen3.5 Plus costs $0.60 input and $2.40 output. Overall, Qwen3.6 Flash is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.

Which model has a larger context window: Qwen3.6 Flash or Qwen3.5 Plus?+

Both Qwen3.6 Flash and Qwen3.5 Plus offer an identical context window of 1,000K tokens (~750k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.

Which AI model is better for software engineering and coding: Qwen3.6 Flash or Qwen3.5 Plus?+

Qwen3.6 Flash scores at the frontier of coding benchmarks, while Qwen3.5 Plus scores 64%. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Qwen3.5 Plus provides robust code generation and tool calling.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen3.6 Flash and Qwen3.5 Plus?+

Qwen3.6 Flash features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Qwen3.5 Plus provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.

How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen3.6 Flash and Qwen3.5 Plus?+

Qwen3.6 Flash generates approximately 145 tokens per second, while Qwen3.5 Plus delivers 85 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen3.6 Flash provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Qwen3.6 Flash and Qwen3.5 Plus to optimize costs?+

Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Qwen3.6 Flash to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Qwen3.5 Plus. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs