Qwen3.6 35B A3B

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

关于 Qwen3.6 35B A3B

Qwen3.6-35B-A3B 是阿里巴巴开源的混合专家（MoE）模型，总参数量为 35B，每个 token 的激活参数量仅为 3B。该模型采用了一种结合了门控 DeltaNet 线性注意力、标准门控注意力以及稀疏 MoE（包含 256 个专家，其中 8 个路由专家 + 1 个共享专家处于激活状态）的创新架构，在智能体编程任务中表现卓越，性能足以媲美规模大得多的稠密模型。它在 SWE-bench Verified 上取得了 73.4% 的成绩，在 Terminal-Bench 2.0 上为 51.5%，在 AIME 2026 上为 92.6%。模型原生支持多模态（文本、图像、视频），原生支持 262K 上下文（通过 YaRN 可扩展至 1M），并针对智能体任务保留了思考过程（thinking preservation），采用多 Token 预测（Multi-Token Prediction）技术训练。该模型可通过阿里云百炼（Model Studio）API 以 qwen3.6-flash 的名称调用，于 2026 年 4 月 15 日根据 Apache 2.0 协议发布。

技术规格

资源

关于 Qwen 3.6

Qwen 3.6 is Alibaba's latest generation of hybrid sparse Mixture-of-Experts (MoE) models featuring a novel architecture that combines Gated DeltaNet linear attention layers with standard Gated Attention layers and MoE feed-forward networks. The family delivers substantial improvements in agentic coding, multimodal perception, and reasoning, with native support for thinking and non-thinking modes, thinking preservation across turns, and a 262K native context window.

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