Qwen3.6 35B-A3B, el modelo de Alibaba Cloud (Qwen) en cifras

Lo que hay que saber

Lanzado el 17 de abril de 2026, Qwen3.6 35B-A3B es uno de los 12 modelos de Alibaba Cloud (Qwen) que seguimos en este sitio. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 39 proveedores de API que lo listan en models.dev. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Tiene, por tanto, 6 meses a 22 de octubre de 2026.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

Lo que cuesta

Qwen3.6 35B-A3B cuesta 0,17 US$ por millón de tokens de entrada y 1 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 39 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,005 US$; mil veces esa tarea, 5,4 US$.

Está en la media de los modelos de pesos abiertos, cuyo precio de salida mediano es de 1 US$.

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿Qué dicen las pruebas independientes?

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), Qwen3.6 35B-A3B obtiene un índice de capacidad de 55,3 sobre 100, calculado con 4 pruebas de nuestra cesta.

No figura entre los 30 primeros del ranking semanal.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 84,8 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 86,7 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): 20,4 % — el mejor modelo seguido, GPT-6 Astra, alcanza 93,7 %
• Terminal-Bench (tareas de agente en una terminal): 24,6 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5, alcanza 84,7 %

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 262.144 tokens, unas 393 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 65.536 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen y vídeo.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Los pesos están publicados en Hugging Face (Qwen/Qwen3.6-35B-A3B). Vea también nuestra selección de modelos open source.

¿Para qué usos?

Por su categoría, Qwen3.6 35B-A3B está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Modelos comparables

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Qwen3.6 35B-A3B son:

• MiniMax-M3 (MiniMax, índice 55,5)
• Qwen3.5 397B-A17B (Alibaba Cloud (Qwen), índice 59,2)
• DeepSeek V3.2 (DeepSeek, índice 59,8)
• Qwen3.5 9B (Alibaba Cloud (Qwen), índice 49,6)