Qwen3 0.6B
MODEL PROFILE模型资料Alibaba · 2025-04-28 发布
无公开托管渠道
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Qwen3 0.6B 是阿里通义千问 Qwen3 系列中体量最小的一档密集模型，2025 年 4 月 28 日发布，面向算力受限的本地部署、边缘试验与轻量文本处理需求；官方价格与能力标签均未公开，第三方可比数据也较少。
模型介绍
Qwen3 0.6B 归属阿里 Qwen3 系列，是该系列里参数量级最小的一档，走的是密集模型路线，没有采用稀疏专家结构。它要解决的问题是：在显存、算力或离线条件受限时，仍然有一个能加载、能跑起来的通用文本模型，用来处理格式规整、推理深度要求不高的任务。因为权重体积小，它适合放在端侧、单卡甚至 CPU 环境里做常驻服务，也适合作为多模型流水线中的第一道处理环节，把简单请求就地消化，把复杂请求转交给更大的模型。本站事实数据显示，该模型的“能力”项未标注，官方也未公开价格，收录平台数为 0 家，因此它的可用性判断主要依赖第三方评测与自建实测。Artificial Analysis 口径下，其综合智能指数为 4.8，GPQA 23.9%、HLE 5.6%、LCR 0.0%，说明它的定位不是拿来做难题求解或长文档检索，而是低成本、可自控的基础生成能力。选型时应把它看作“够用就好”的一档，而不是能力缩水版的大模型。
选型建议需要极低部署成本、可自控的轻量生成能力时选它；要求高难度推理、长文档检索或明确报价核算的场景，应改用同系列更大参数版本。
关键指标
适用场景
- 在本地或边缘设备上部署轻量问答与文本改写服务
- 承担文本分类、意图识别等前置过滤环节，减少大模型调用
- 批量生成结构化短文本草稿，再交由人工或更强的模型校对
- 作为离线或断网环境下的兜底模型，保证基础生成能力可用
- 在开发测试阶段模拟线上流量，验证流水线的并发与调度逻辑
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 562 天。
规格与能力
上面没列到的字段Qwen3 0.6B 沿用 Qwen3 系列的密集模型路线，参数规模为 0.6B；官方未逐层公开结构细节，以下为系列层面的定性说明。
- 结构采用密集 Transformer 架构而非 MoE 稀疏设计，0.6B 参数量级意味着权重体积小、内存占用低，单卡甚至纯 CPU 环境都具备加载条件。
- 能力系列内定位为轻量文本生成与理解基座，官方未标注具体能力项，第三方综合智能指数 4.8 表明它不适合承担多步推理类任务。
- 披露上下文长度、训练数据构成与量化版本信息均未公开，架构层面可核实的资料较少，实际选型应以目标场景的小样本实测为准。
能力
资料未标注
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3-0.6B | Qwen | 0.6B | — | — | — |
| Qwen3-0.6B | PrimeIntellect | 0.6B | — | — | — |
| Qwen3-0.6B | litert-community | 0.6B | — | — | — |
| Qwen3-0.6B-Base | Qwen | 0.6B | — | — | — |
| Qwen3-0.6B-Base | unsloth | 0.6B | — | — | — |
| Qwen3 0.6B | Alibaba | — | — | — | — |
性能表现
第三方 Artificial Analysis 口径下，综合智能指数 4.8，GPQA 23.9%、HLE 5.6%，长上下文检索项为 0.0%，整体处于小参数模型的低位区间。
- 强项体积小、加载与推理开销低，适合格式规整的短文本生成、简单分类、意图识别等对精度要求不高的任务，响应成本容易控制。
- 短板GPQA 23.9% 与 HLE 5.6% 说明高难度知识问答与专家级推理明显吃力，长上下文检索得分 0.0%，不宜承担长文档检索类工作。
- 适合作为流水线前置过滤、草稿生成或本地兜底模型，把复杂请求上送给更大模型处理，用分层调度换取整体成本下降。
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 | 74.3% (Artificial Analysis independent run on its 2,158-question text-only subset, pass@1; previous best 61.4%, Claude Opus 5.5 at max effort). Artificial Analysis now lists full HLE as a legacy evaluation, removed from its Intelligence Index in v5.0. Anthropic self-reports 74.2% with tools for the same model, a separate vendor series; the Scale Labs board had no Fable 5.2 row on 2026-11-09 and is still led by GPT-6 Astra at 54.80% | 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官方价格未公开，本站收录平台数为 0 家，无法按实际调用价做成本测算，只能参照同系列已公开挂牌价的模型判断价格位置。
- 定位0.6B 属于系列中的轻量档，通常用于压成本的边缘或高并发场景，价格信息缺失使其只能按自建部署成本来评估。
- 横向对比同系列更高阶版本公开挂牌为输入 $2/M、输出 $6/M，另有 27B 档输入 $0.425/M、输出 $2.55/M，本模型没有可比价格。
- 平台差价收录平台数为 0，价差一栏为空，暂时无法比较不同渠道的报价差异，也没有免费额度或试用政策可供参考。
- 省钱在官方价格明确前，自托管并用量化权重运行是控成本的主要方式，先用小模型拦截简单请求再转交大模型可压低整体开销。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Max 0902 | 1M | $2/M | $6/M | 基准 | 155.8 |
| Qwen3.7 Max | 1M | $2.5/M | $7.5/M | 基准 | 154.5 |
| Qwen3.5 397B-A17B | 262.1K | $0.6/M | $3.6/M | 基准 | 147.9 |
| Qwen3.7 Plus | 1M | $0.4/M | $1.6/M | 基准 | 147.8 |
| Qwen3.6 27B | 262.1K | $0.6/M | $3.6/M | 基准 | 146.7 |
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 Qwen3 0.6B 的常见问题
1 条Qwen3 0.6B 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
- 口径所有跑分均为 Artificial Analysis 第三方口径，GPQA 23.9%、HLE 5.6%、LCR 0.0% 只能原样引用，评测设置不同结果可能变化。
- 边界官方未标注能力项与上下文长度，收录平台为 0，缺少真实调用反馈，长文本处理与工具调用类需求应先做小样本验证。
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。
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；价格单位为美元 / 百万 tokens。
