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Qwen: Qwen3.6 35B A3B

Descrizione della fonte (inglese)

Qwen3.6-35B-A3B is an open-weight multimodal model from Alibaba Cloud with 35 billion total parameters and 3 billion active parameters per token. It uses a hybrid sparse mixture-of-experts architecture combining Gated...

Vedi la fonte su OpenRouter Hugging Face
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
262.144 tokens
Output massimo
235.929 tokens
Architettura
text+image+video->text
Tokenizer
Qwen
Limite di conoscenza
Non indicato
Moderato
No
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
$0.1
per milione di token
Output
$0.95
per milione di token
Lettura cache
$0.05
per milione di token
API

Configurazione del modello

Parametri predefiniti

temperature
1
top_p
0.95
top_k
20

Ragionamento

Ragionamento obbligatorio
No
Parametri predefiniti
Sì
API

Avvio rapido

Imposta OPENROUTER_API_KEY localmente. Python richiede requests; JavaScript viene eseguito in Node.js. Conserva la chiave sul server.

Documentazione API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.6-35b-a3b","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
textimagevideo
Output
text
Ragionamento

Sì

API

Parametri API supportati

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Provider disponibili

10 provider

Verificato: 20 ottobre 2026

Provider live su OpenRouter

Disponibilità, latenza, throughput e routing cambiano continuamente. Consulta la fonte per i dati correnti.

OpenRouter

Darkbloom

fp4
Contesto
262K
Output massimo
33K
Input
$0.05
Output
$0.7
Lettura cache
$0.025
Scrittura cache
Non indicato

AkashML

fp8
Contesto
262K
Output massimo
236K
Input
$0.1
Output
$0.9
Lettura cache
$0.05
Scrittura cache
Non indicato

DeepInfra

fp8
Contesto
262K
Output massimo
66K
Input
$0.1
Output
$0.95
Lettura cache
$0.1
Scrittura cache
Non indicato

Parasail

fp8
Contesto
262K
Output massimo
236K
Input
$0.1
Output
$0.95
Lettura cache
$0.05
Scrittura cache
Non indicato

DekaLLM

Non indicato
Contesto
262K
Output massimo
236K
Input
$0.1
Output
$1
Lettura cache
$0.05
Scrittura cache
Non indicato

Venice

fp8
Contesto
256K
Output massimo
66K
Input
$0.1
Output
$1
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Phala

Non indicato
Contesto
262K
Output massimo
236K
Input
$0.2
Output
$1.27
Lettura cache
$0.056
Scrittura cache
Non indicato

SiliconFlow

fp8
Contesto
262K
Output massimo
236K
Input
$0.24
Output
$1.8
Lettura cache
$0.15
Scrittura cache
Non indicato

CoreWeave

fp8
Contesto
262K
Output massimo
236K
Input
$0.25
Output
$1.25
Lettura cache
$0.25
Scrittura cache
Non indicato

AtlasCloud

fp8
Contesto
262K
Output massimo
66K
Input
$0.25
Output
$1.25
Lettura cache
$0.25
Scrittura cache
Non indicato
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4 modelli

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Qwen: Qwen Image 2.1 Turbo

Qwen Image 2.1 Turbo is the fast, lower-cost tier of the Qwen Image 2.1 series from Qwen, for image generation and editing where throughput and price matter more than peak...

Contesto
66K
Input
text · image
Output
image
Input immagine: Gratuito per immagineOutput immagine: $0.0184 per immagine
Vedi i dettagli del modello →
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Qwen: Qwen Image 2.1 Pro

Qwen Image 2.1 Pro is an image generation and editing model from Qwen, the higher-quality tier of the Qwen Image 2.1 series. Choose it over Qwen Image 2.1 Turbo when...

Contesto
66K
Input
text · image
Output
image
Input immagine: Gratuito per immagineOutput immagine: $0.046 per immagine
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Qwen: Qwen3.8 Max Prime

Qwen3.8 Max Prime is a higher-throughput variant of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team, served as a separate SKU at a higher price point. It accepts text, image, and video...

Contesto
1M
Input
text · image · video
Output
text
Input: $4Output: $12per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
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Qwen: Qwen3.8 Omni Flash

Qwen3.8 Omni Flash is an omni-modal reasoning model from Alibaba, the first Qwen model built around agentic capabilities with native audio-video understanding. It is suited for audio-video analysis and summarization,...

Contesto
1M
Input
text · image · audio · video
Output
text
Input: $0.15Output: $0.47per milione di token
Vedi i dettagli del modello →