Alibaba (Qwen) · modèle de langage
Qwen3.5-9B : prix, contexte et benchmarks
Qwen3.5-9B est un modèle de langage de Alibaba (Qwen) sorti le 10 mars 2026. Il coûte 0,17 $US par million de tokens en entrée et 0,25 $US en sortie, avec un contexte de 262,1 k tokens. Epoch AI le classe 102e sur 125 modèles notés.
Ce qu'il faut savoir sur Qwen3.5-9B
Qwen3.5-9B a été publié par Alibaba (Qwen) (Chine) le 10 mars 2026. Il accepte du texte, des images et de la vidéo en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 262 144 tokens, plus que 58 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 235 929 tokens d'une traite.
Il est disponible depuis environ 8 mois, assez pour que ses prix et ses scores soient stabilisés.
Prix de Qwen3.5-9B
Sur OpenRouter, Qwen3.5-9B coûte 0,17 $US par million de tokens en entrée et 0,25 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 0,19 $US par million, plus cher que 20 % des modèles payants (4 fois moins que la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0005 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 14 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Performance et benchmarks
L'Epoch Capabilities Index (ECI), qui agrège les résultats publiés sur de nombreux benchmarks, attribue à Qwen3.5-9B un score de 139,3 (intervalle de 136,1 à 140,8). Il se place ainsi au 102e rang sur 125 modèles notés.
Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :
| Benchmark | Ce qu'il mesure | Score | Date |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | questions de sciences de niveau doctorat | 79 % | 24 févr. 2026 |
| Terminal-Bench | tâches réelles dans un terminal | 9,2 % | 24 févr. 2026 |
| OTIS Mock AIME | problèmes de compétition de mathématiques | 61,7 % | 24 févr. 2026 |
À performance au moins égale, DeepSeek V4 Flash 0731, DeepSeek V4 Flash 0423 et Qwen3.7 Flash coûtent au moins 30 % de moins.
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il gère l'appel d'outils : il peut donc piloter un agent IA, appeler des API ou des serveurs MCP.
- Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
- C'est un modèle de raisonnement : il « réfléchit » avant de répondre, ce qui améliore les tâches difficiles mais consomme plus de tokens de sortie.
Ses poids sont ouverts et téléchargeables sur Hugging Face : vous pouvez le faire tourner sur vos propres machines, sans envoyer vos données à un tiers.
Les autres modèles de Alibaba (Qwen)
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Max Prime | 23 sept. 2026 | 6 $US | — |
| Qwen3.8 Omni Flash | 21 sept. 2026 | 0,23 $US | — |
| Qwen3.8 Max (0902) | 3 sept. 2026 | 3 $US | 155,1 |
| Qwen3.8 Flash | 26 août 2026 | 0,23 $US | — |
| Qwen3.8 27B | 14 août 2026 | 0,78 $US | 151,7 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 12 août 2026 | 3 $US | — |
| Qwen3.7 Flash | 27 juil. 2026 | 0,06 $US | 144,1 |
| Qwen3.7 Plus | 3 juin 2026 | 0,56 $US | 147 |
Verdict
Qwen3.5-9B obtient 56/100 selon notre grille, qui ne retient que des chiffres publiés.
Points forts
- Prix bas : moins cher que 80 % des modèles payants.
- Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
- Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
Limites
- Performance modeste : derrière 81 % des modèles notés.
Alternatives
- GPT-5 Nano0,14 $US
- Gemma 4 31B0,25 $US
- Gemma 4 26B A4B0,11 $US
- gpt-oss-120b0,26 $US
- Llama 4 Maverick0,3 $US
- DeepSeek V3.10,43 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Qwen3.5-9B ?
0,17 $US par million de tokens en entrée et 0,25 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0005 $US.
Quelle est la taille du contexte de Qwen3.5-9B ?
262 144 tokens, soit environ 197 000 mots, avec 235 929 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Qwen3.5-9B en local ?
Oui, ses poids sont publiés.
Qwen3.5-9B convient-il pour un agent IA ?
Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils et les sorties structurées. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.
Qwen3.5-9B est-il performant ?
Epoch AI le classe 102e sur 125 modèles notés (ECI 139,3). Sur GPQA Diamond, il obtient 79 %.
Quelles alternatives à Qwen3.5-9B ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont GPT-5 Nano, Gemma 4 31B et Gemma 4 26B A4B.
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