Seedream 5.0 Pro เปิดให้ใช้งานแล้ว | ลองใช้ในเครื่องสร้างรูปภาพ →
alibaba
qwen/qwen3.6-35b-a3b

qwen/qwen3.6-35b-a3b

วันที่เผยแพร่: 2026-04-27

262,144 context · $0.25/M input tokens · $2.00/M output tokens

Qwen3.6-35B-A3B is an open-weight multimodal model from Alibaba Cloud with 35B total parameters and 3B active parameters per token. It uses a hybrid sparse Mixture-of-Experts architecture that combines Gated DeltaNet linear attention with standard attention layers, giving it strong efficiency for coding, agentic workflows, long-context reasoning, and multimodal understanding. The model supports text, image, and video inputs, a 262K-token context window, thinking and non-thinking modes, function calling, and structured outputs.

จะยุติการให้บริการ 14 กรกฎาคม 2569

ราคา

จ่ายตามการใช้งาน

ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้

อินพุต$0.25 / M Tokens
เอาต์พุต$2.00 / M Tokens

ลองใช้โมเดล

qwen/qwen3.6-35b-a3b
ออนไลน์
alibaba
สวัสดี! ฉันคือผู้ช่วย AI พร้อมช่วยคุณ ต้องการให้ช่วยอะไรไหม?
พร้อมใช้โมเดลนี้ใน coding agent บนเครื่องหรือยัง?ตั้งค่า agent

การใช้งาน API

ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["WAVESPEED_API_KEY"],
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1",
    timeout=120.0,
    max_retries=2,
)

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="qwen/qwen3.6-35b-a3b",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    )
    print(response.choices[0].message.content or "")
except Exception as exc:
    raise SystemExit(f"LLM request failed: {exc}") from exc

แนะนำโมเดล

Qwen: Qwen3.6 35B A3B

Qwen3.6-35B-A3B is an open-weight multimodal model from Alibaba Cloud with 35B total parameters and 3B active parameters per token. It uses a hybrid sparse Mixture-of-Experts architecture combining Gated DeltaNet linear attention with standard attention layers, giving it strong efficiency for coding, agentic workflows, long-context reasoning, and multimodal understanding.


Why It Looks Great

  • Open-weight 35B sparse MoE model with only 3B active parameters per token
  • Hybrid architecture combining Gated DeltaNet linear attention, standard attention, and MoE feed-forward layers
  • Native multimodal support for text, image, and video understanding
  • 262K-token context window for long prompts, large documents, codebases, and multi-turn workflows
  • Efficient active-parameter design for cost-sensitive production inference
  • Supports both thinking and non-thinking modes for flexible latency and reasoning trade-offs
  • Function calling and tool-use support for agentic application workflows
  • Structured output support for JSON responses and schema-constrained generation

Key Features

  • Total Parameters: 35B
  • Active Parameters: 3B per token
  • Architecture: Sparse Mixture-of-Experts
  • Context Window: 262,144 tokens
  • Max Input: Not listed
  • Max Output: Not listed
  • Input: Text, Image, Video
  • Output: Text
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported
  • Structured Outputs: Supported
  • Thinking Mode: Supported
  • Audio Input: Not listed
  • Image Generation: Not listed
  • Supported Parameters: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p

Specifications

SpecificationValue
Provideralibaba
Model TypeChat Completions model
ArchitectureSparse MoE, 35B total / 3B active
AttentionGated DeltaNet + standard attention
Modalitiestext+image+video->text
Context Window262,144 tokens
Max InputNot listed
Max OutputNot listed
InputText, Image, Video
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported
Structured OutputsSupported
Thinking ModeSupported
ReleaseApril 2026

Pricing

Token TypeCost
Input$0.149 per million tokens
Output$1.00 per million tokens

How to Use

  1. Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
  2. Submit - the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpoint: chat/completions
Model ID: qwen/qwen3.6-35b-a3b


API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.6-35b-a3b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: qwen/qwen3.6-35b-a3b
  • Provider: alibaba
  • Best suited for efficient multimodal reasoning, coding, agentic workflows, long-context document understanding, and structured extraction

ข้อมูล

ผู้ให้บริการalibaba
ประเภทllm

ฟังก์ชันที่รองรับ

อินพุต
ข้อความรูปภาพ
เอาต์พุต
ข้อความ
บริบท262,144
เอาต์พุตสูงสุด-
Vision✓ รองรับ
Function Calling✓ รองรับ

คู่มือการเข้าถึง API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
Model IDqwen/qwen3.6-35b-a3b

Qwen3.6 35b A3b API

qwen/qwen3.6-35b-a3b

Qwen3.6-35B-A3B is an open-weight multimodal model from Alibaba Cloud with 35B total parameters and 3B active parameters per token. It uses a hybrid sparse Mixture-of-Experts architecture that combines Gated DeltaNet linear attention with standard attention layers, giving it strong efficiency for coding, agentic workflows, long-context reasoning, and multimodal understanding. The model supports text, image, and video inputs, a 262K-token context window, thinking and non-thinking modes, function calling, and structured outputs.

อินพุต

$0.25 /M

เอาต์พุต

$2 /M

คอนเท็กซ์

262K

Vision

รองรับ

การใช้เครื่องมือ

รองรับ

ลองใช้ Qwen3.6 35b A3b บน WaveSpeedAI

เข้าถึง Qwen3.6 35b A3b ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Qwen3.6 35b A3b

Qwen3.6 35b A3b API ราคาเท่าไหร่?+

ราคาบน WaveSpeedAI: $0.25 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $2.00 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ

Qwen3.6 35b A3b มี context window เท่าใด?+

Qwen3.6 35b A3b รองรับสูงสุด 262K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด — โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ

Qwen3.6 35b A3b เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+

WaveSpeedAI ให้บริการ Qwen3.6 35b A3b ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ผ่านอินเทอร์เฟซ Chat Completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ไคลเอนต์ OpenAI SDK ส่วนใหญ่ใช้งานได้โดยเปลี่ยน base URL และ API key ส่วนฟิลด์เสริมขึ้นอยู่กับโมเดล

จะเริ่มใช้ Qwen3.6 35b A3b ได้อย่างไร?+

ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys แล้วส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions โดยใช้ model id ที่แสดงด้านบน ตรวจสอบความพร้อมใช้งาน ความสามารถ และราคาจากแคตตาล็อกโมเดลปัจจุบัน

LLM API ที่เกี่ยวข้อง

Qwen3.6 35B A3B | Qwen Multimodal LLM API Pricing | WaveSpeedAI