Qwen3.5-35B-A3B

Для Qwen3.5-35B-A3B используйте Chat Completions API.

О модели

Qwen3.5-35B-A3B — открытая мультимодальная модель Alibaba Qwen с архитектурой MoE: 35 млрд параметров, из них 3 млрд активных на токен. Принимает текст, изображения и видео, отвечает текстом.

Активных параметров здесь 3 млрд против 10 млрд у 122B-A10B и 17 млрд у 397B-A17B, а на SWE-bench Verified результат, по данным Alibaba, 69,2 % против 72,0 % и 76,4 % у старших MoE-моделей.

Qwen3.5 обучена сразу на тексте, изображениях и видео. Рассуждения включены по умолчанию и отключаются; поддерживаются 201 язык и диалект и вызов функций.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены	Стоимость за 1 млн токенов
Входные токены	14₽
Выходные токены	100₽
Чтение из кэша	5₽

Как считается расход

Учитываются все токены
И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр	Значение
Вход	Текст, изображения, видео
Выход	Текст
Контекст	262 144 токена, с YaRN до 1 010 000 токенов
Рассуждения	Включены по умолчанию, можно отключить
Языки	201 язык и диалект
Архитектура	Разреженная MoE с гибридным вниманием Gated DeltaNet и Gated Attention, 40 слоёв, 256 экспертов (8 маршрутизируемых и 1 общий)
Параметры модели	35 млрд всего, 3 млрд активных
Лицензия	Apache 2.0
Дата выхода	24 февраля 2026

Сравнение с соседними моделями

Модель	Параметры модели	Архитектура	Слои	SWE-bench Verified	LiveCodeBench v6
Qwen3.5-397B-A17B	397 млрд всего, 17 млрд активных	MoE, 512 экспертов	60	76,4 %	83,6 %
Qwen3.5-122B-A10B	122 млрд всего, 10 млрд активных	MoE, 256 экспертов	48	72,0 %	78,9 %
Qwen3.5-35B-A3B (эта модель)	35 млрд всего, 3 млрд активных	MoE, 256 экспертов	40	69,2 %	74,6 %
Qwen3.5-27B	27 млрд	Плотная модель	64	72,4 %	80,7 %

Бенчмарки

Бенчмарк	Результат	Условия
MMLU-Pro	85,3 %	Условия не раскрыты
GPQA Diamond	84,2 %	Условия не раскрыты
SWE-bench Verified	69,2 %	Условия не раскрыты
LiveCodeBench v6	74,6 %	Условия не раскрыты
Terminal Bench 2	40,5 %	Условия не раскрыты

API

Эндпоинт

http

POST https://api.dslab.tech/v1/chat/completions

Текстовый запрос

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.dslab.tech/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="qwen3.5-35b-a3b",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
model	string	обязательный	ID модели: qwen3.5-35b-a3b.
messages	array	обязательный	История диалога: сообщения с ролями system, user, assistant и tool. content — строка или массив блоков text и image_url.
max_tokens	integer	—	Максимальный ответ в токенах. Alibaba рекомендует 32 768 для большинства запросов и 81 920 для сложных задач по математике и программированию.
stream	boolean	false	Потоковый ответ: фрагменты приходят по мере генерации.
temperature	number	—	Температура выборки. Рекомендация Alibaba: 0,6 в режиме рассуждений и 0,7 без них.
top_p	number	—	Порог ядерной выборки. Рекомендация Alibaba: 0,95 в режиме рассуждений и 0,8 без них.
tools	array	—	Ваши функции: type function, name, description и parameters (JSON Schema).

Важно знать

Qwen3.5 не поддерживает мягкие переключатели /think и /nothink из Qwen3: рассуждения включены по умолчанию и отключаются параметром запроса.
В истории многоходового диалога передавайте только итоговые ответы модели, без блоков рассуждений.
Для Chat Completions контракт DSLab описывает текст и изображения (блок image_url); передача видео в запросе не описана.