Qwen3.6 35B-A3B, le modèle de Alibaba Cloud (Qwen) en chiffres

Ce qu'il faut savoir

Sorti le 17 avril 2026, Qwen3.6 35B-A3B fait partie des 12 modèles de Alibaba Cloud (Qwen) suivis sur ce site. Ses poids sont publiés : vous pouvez le télécharger et le faire tourner sur vos propres serveurs, ou passer par l'un des 39 fournisseurs d'API qui le référencent sur models.dev. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. Il a donc 6 mois au 22 octobre 2026.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Ce que ça coûte

Qwen3.6 35B-A3B est facturé 0,17 $US par million de tokens en entrée et 1 $US en sortie (médiane de 39 hébergeurs, relevé du 22 octobre 2026).

Pour fixer les idées : lire 20 000 tokens (une trentaine de pages) et en rédiger 2 000 coûte environ 0,005 $US ; mille fois cette tâche, 5,4 $US.

C'est dans la moyenne des modèles à poids ouverts, dont le prix de sortie médian est de 1 $US.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Que disent les tests indépendants ?

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), Qwen3.6 35B-A3B obtient un indice de capacité de 55,3 sur 100, calculé sur 4 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 84,8 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 86,7 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 20,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %
• Terminal-Bench (tâches d'agent dans un terminal) : 24,6 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5, atteint 84,7 %

Contexte et capacités

Sa fenêtre de contexte atteint 262 144 tokens, soit environ 393 pages de texte à 500 mots par page : assez pour un long rapport ou plusieurs contrats d'un coup. Une réponse peut compter jusqu'à 65 536 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image et vidéo.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (Qwen/Qwen3.6-35B-A3B). Voir aussi notre sélection de modèles open source.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, Qwen3.6 35B-A3B vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Qwen3.6 35B-A3B sont :

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