Qwen3.5 9B vs Qwen3.5 35B-A3B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3.5 9B de Alibaba y Qwen3.5 35B-A3B de Alibaba compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Qwen3.5 9B ofrece una ventana de contexto de 262.1K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Qwen3.5 35B-A3B ofrece 262.1K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Qwen3.5 9B
Modelo Base de Pesos AbiertosQwen3.5 9B de Alibaba es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 165 tokens/s, índice de inteligencia de 70/100 y tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Qwen3.5 35B-A3B
IA Multimodal NativaQwen3.5 35B-A3B de Alibaba es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 125 tokens/s, índice de inteligencia de 77/100 y tari
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.5 9B is faster at 165 tok/s vs 125 tok/s.
| Característica | Qwen3.5 9B | Qwen3.5 35B-A3B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 70 | 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 | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 165 tok/s | 125 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 59% |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3.5 9B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 8K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1230)
- Rendimiento ágil de 165 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 220 ms
- Pesos abiertos (9B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Qwen3.5 35B-A3B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 8K tokens de salida máxima (GPQA Diamond 59% · MMLU-Pro 76.5%)
- Rendimiento ágil de 125 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 340 ms
- Pesos abiertos (35B total (3B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3.5 9B | Qwen3.5 35B-A3B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 10K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Qwen3.5 9B | Qwen3.5 35B-A3B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-9b-instruct | qwen3-5-35b-a3b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | December 2025 |
| Architecture | Compact Dense Autoregressive Transformer | Lightweight Multimodal MoE Transformer |
| Parameters | 9B | 35B total (3B active MoE) |
| 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 | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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) | 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) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 22 GB VRAM (4-bit Quantized) · 75 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 | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 9B vs Qwen3.5 35B-A3B: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 9B or Qwen3.5 35B-A3B?
Qwen3.5 35B-A3B is more intelligent. It scores 77 compared with 70 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 9B is faster, generating 165 tokens per second compared with 125 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.5 9B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.34s.
Veredicto
Tanto Qwen3.5 9B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Qwen3.5 35B-A3B (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Qwen3.5 35B-A3B lidera en inteligencia general y programación, Qwen3.5 9B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Qwen3.5 9B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Qwen3.5 9B o Qwen3.5 35B-A3B?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Qwen3.5 35B-A3B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Qwen3.5 9B frente a Qwen3.5 35B-A3B?+
Qwen3.5 9B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Qwen3.5 35B-A3B cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Qwen3.5 9B es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Qwen3.5 9B cuenta con 262.1K tokens de contexto frente a 262.1K tokens de Qwen3.5 35B-A3B. En velocidad de inferencia, Qwen3.5 9B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de Alibaba y Alibaba, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).