JT-35B-Flash
MODEL PROFILE模型资料China Mobile · 2026-05-14 发布
无公开托管渠道
JT-35B-Flash 是中国移动推出的轻量级 Flash 系列模型，2026 年 5 月发布，面向需要低门槛接入、承接中等复杂度问答与生成任务的开发者与企业用户。
模型介绍
JT-35B-Flash 属于中国移动自家的 JT 模型家族，与同门 JT-4.1 Flash 236B A21B、JT-MINI 构成由大到小的档位序列，本模型在命名上处于中间偏轻的位置。它要解决的问题是：在不需要超大参数模型全部能力的前提下，提供一条更轻的推理路径，用于常规问答、内容生成与流程化任务。从公开信息看，该模型的官方定价、上下文长度与能力标签均未披露，目前也没有第三方平台收录，可核查的只有 Artificial Analysis 口径的一组跑分：综合智能指数 18.7，GPQA 82.9%，HLE 6.4%，LCR 65.7%。这组数据说明它在知识型选择题上表现不错，但在高难度开放式推理上仍有明显余地，选型时应结合真实业务样本做验证，而不是只看单一分数。
选型建议任务以知识问答与中等复杂度生成为主、且愿意先用小样本验证效果时可以试它；若依赖高难推理、成熟生态或明确的比价依据，应优先考虑同门更大的 JT-4.1 Flash 236B A21B。
关键指标
适用场景
- 搭建企业内部知识问答，处理答案相对明确、需要科学常识支撑的问题
- 为文档摘要、要点提炼类功能提供轻量推理后端
- 在客服与工单分流场景中做意图识别与初步答复草拟
- 作为流程中的前置过滤模型，把简单请求拦下、复杂请求转交更大模型
- 用于原型阶段快速验证产品逻辑，待效果稳定后再切换到正式模型
暂无：上下文窗口、最大输出、知识截止、开源权重、模型家族、许可证、参数规模、输入模态、输入价、输出价、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 没有任何平台收录，也没有公开报价：可能是自部署权重或尚未开放调用；发布 170 天。
规格与能力
上面没列到的字段官方未公布结构细节，只能从命名与同门产品序列做有限推断，具体参数需向厂商确认。
- 结构名称中的 35B 通常指参数规模量级，但层数、注意力设计、是否采用稀疏激活等关键细节均未公开。
- 路线同门 JT-4.1 Flash 236B A21B 走大参数稀疏路线，本模型体量明显更小，取向偏向轻量与易部署。
- 披露能力标签、上下文长度、模态支持等基础信息均未标注，接入前需以官方文档或商务渠道为准。
- 开源权重
- —
- 模型家族
- —
- 许可证
- —
- 参数规模
- —
能力
资料未标注
性能表现
公开跑分呈现明显的偏科特征：知识型选择题强，高难开放式推理弱，整体智能指数处于中低段位。
- 强项Artificial Analysis 口径下 GPQA 为 82.9%，研究生级科学问答基础较好，适合知识密度高的封闭题。
- 短板HLE 仅 6.4%，面对需要多步假设与前沿知识的开放难题时明显吃力，不宜作为主力推理模型。
- 整体综合智能指数 18.7，低于同门 JT-4.1 Flash 的 33.9、高于 JT-MINI 的 12.2，定位在中间档。
- 适合中等复杂度任务可胜任，涉及长链条推理或多轮工具调用时，建议先做小样本对比再放量。
跑分与榜单
第三方评测口径这些跑分分别测什么？（2 项口径说明）
| 基准 | 类别 | 说明 | 满分口径 | 前沿水平 | 状态 | 污染风险 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond基准主页 | 知识 | Graduate-level Google-Proof Questions, Diamond subset. 198 expert-validated PhD-hard physics, chemistry, biology questions. | 0-100% accuracy | 96.3% (Artificial Analysis run) | 已饱和 | 低 |
| Humanity's Last Exam基准主页 | 知识 | Joint CAIS/Scale benchmark of expert-validated questions across 100+ disciplines, finalized in April 2025 at 2,500 public questions after bug-bounty and searchable items were replaced, with a private held-out set kept for overfitting checks. CAIS also maintains HLE-Rolling, a fork updated continuously from community feedback, and released a new version of it on 2026-09-17 that swapped some easier questions for harder held-out ones, so rolling snapshots do not compare with each other or with the static set. Vendors report it both with and without tools, and tool setups (search blocklists, fetch restrictions) vary, so check the configuration before comparing. | 0-100% accuracy | 61.4% no tools (Artificial Analysis run; previous best 59.1%, Claude Fable 5.1) | 仍在维护 | 低 |
说明文字来自公开基准注册表；「已饱和」表示前沿模型已接近上限、区分度下降，「污染风险高」表示该基准的题目可能已进入训练数据。
跑分来自第三方公开评测（Artificial Analysis 口径），榜位与用量来自 OpenRouter 公开榜单，只反映静态基准与实际调用份额，与本站的真实性、稳定性检测相互独立。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比价格与平台信息缺口较大，现阶段无法核算单位成本，只能给出选型时的判断顺序。
- 定价官方价格未公开，无法判断它属于入门档还是中端档，采购前需向厂商索取正式报价。
- 横向对比同门 JT-4.1 Flash 综合智能指数 33.9、JT-MINI 为 12.2，本模型 18.7 居中，但三者价差数据均缺失。
- 平台差价目前收录平台数为 0，没有多家托管商可供比价，跨平台议价空间暂时无从判断。
- 省钱在价格未知的前提下，先按调用量与延迟要求估需求，避免为尚未验证的能力提前付溢价。
同类模型对比
2 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| JT-4.1 Flash 236B A21B | — | — | — | 基准 | — |
| JT-MINI | — | — | — | 基准 | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 JT-35B-Flash 的常见问题
1 条JT-35B-Flash 的 API 价格是多少？
当前资料未收录该模型的公开 API 价格：可能是未公开定价，或只提供自部署的开源权重。
使用注意
- 口径全部跑分来自 Artificial Analysis，GPQA、HLE、LCR 各自题集与评分方式不同，不能跨口径换算或外推。
- 边界官方能力标注缺失、无平台收录、价格未公开，横向对比仅有智能指数一项，结论稳定性有限。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
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