Qwen3.6 35B

Qwen3.6 35B 归在 qwen 系列下，由 Neuralwatt 发布并提供开源权重，输入模态覆盖文本与图像，输出为文本。它的上下文窗口与单次最大输出同为 131056 tokens，意味着一次请求既能塞进很长的材料，也能一次性吐出很长的结果，长文档改写、整章续写、多轮工具链路这类容易被截断的任务因此更从容。功能面提供推理、工具调用、结构化输出、附件输入与温度调节，适合接入 Agent 流程、表单信息抽取、图文混合理解等工程场景。官方定价为输入 0.29 美元/百万 tokens、输出 1.15 美元/百万 tokens、缓存读 0.029 美元/百万 tokens，输出侧是主要成本项。需要说明的是，本站未收录该模型的第三方跑分，实际能力仍建议用自己的业务样本验证；同厂还提供 Flex 与 Fast 两个变体，价格与定位略有差异。

选型建议需要长上下文、图像输入和结构化输出且在意输出成本的场景可以选它；若依赖公开跑分为选型依据或需要多平台比价，建议先自测再定。

• 把带图表的截图连同文字说明一起输入，抽取成结构化字段
• 对上百页材料做长上下文问答与逐段改写，减少分段拼接
• 在 Agent 流程中调用外部工具，并强制返回约定的 JSON 结构
• 用温度参数调节文案发散程度，批量生成多个版本来对比
• 生成报告初稿等长文本，再交由人工校对与定稿

官方披露集中在能力与上下文规格，网络结构与参数细节着墨不多，以下为可确认部分的归纳。

• 结构沿用 qwen 家族的既有技术路线，但层数、注意力设计与激活参数等细节公开资料较少，官方只给出 35B 规格与约 13.1 万 tokens 的上下文窗口。
• 能力支持推理、工具调用、结构化输出、附件输入与温度调节，文本与图像双模态输入，便于把截图、扫描件和文字说明放进同一条请求处理。
• 披露权重开源，单次最大输出与上下文窗口同宽，可一次产出长文档；训练数据构成与对齐方式未见详细说明，需以实际测试为准。

开源权重

是

模型家族

qwen

本站未收录该模型的公开跑分，性能判断只能基于功能清单、上下文规格与同价位产品的定性对比。

• 强项上下文与单次最大输出同为约 13.1 万 tokens，长材料整篇送入、长结果一次产出都不易被截断，适合文档密集型任务。
• 短板缺少第三方跑分与榜单验证，推理质量只能靠自测；输出按 1.15 美元/百万 tokens 计价，长文生成会明显推高单次成本。
• 适合图文混合输入、需要 JSON 等结构化返回、要串联工具调用的工程型场景，而非单纯比拼榜单分数的选型。

官方价输入 0.29 美元/百万 tokens、输出 1.15 美元/百万 tokens，缓存读约为输入价的十分之一，成本结构清晰。

• 定位处于开源权重模型的中低价位，输入便宜、输出偏贵，成本高低主要取决于生成量而非输入量。
• 横向对比输入价低于 Qwen3-Next 80B-A3B 与 Qwen2.5 72B、高于 Qwen3 VL 235B；输出价低于 Qwen3 VL 235B 与 Qwen3-Next，长输出任务更划算。
• 平台差价本站收录的 models.dev 两处报价完全一致，暂无跨平台价差可比，选型时不必在比价上耗时间。
• 省钱同门 Flex 版输入价低约三成五，对延迟不敏感的批量任务可换用；重复提示词尽量走缓存读，按输入价一折计费。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.29/M / $1.15/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

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

• 口径本站未收录该模型任何公开跑分，榜单表现无法核对，能力结论以官方披露的功能清单为准，不宜外推为绝对水平。
• 边界仅一家平台收录，缺少跨供应商的价格与稳定性参照；超长输出按输出价计费，生成前需先估算成本上限。

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。