Puis-je exécuter Qwen 3.6 Plus localement ?

Non. Qwen n’a pas publié de poids ouverts pour ce modèle et il n’existe pas de dépôt Hugging Face, donc c’est uniquement accessible via API.

Quel est le coût de Qwen 3.6 Plus et quelle est la taille de son contexte ?

Le prix est de 0,33 $ par million de tokens en entrée et 1,95 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens.

En quoi Qwen 3.6 Plus diffère-t-il de la série 3.5 ?

Qwen indique que la version 3.6 Plus apporte des gains majeurs en codage agentique, développement front-end et raisonnement par rapport à la 3.5, avec une expérience nettement améliorée pour les workflows itératifs de « vibe coding » .

Qwen3.6 Plus

4174°

#llm #qwen #vision #vidéo #raisonnement #programmation

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Qwen | contexte de 1 000 000 tokens | 0,33 $/M en entrée, 1,95 $/M en sortie. Qwen 3.6 Plus repose sur une architecture hybride combinant une attention linéaire efficace avec un routage sparse mixture-of-experts, permettant une forte scalabilité et une inférence haute performance. Par rapport à la série 3.5, il offre des gains majeurs en codage agentique, développement front-end et raisonnement global, avec une expérience de “vibe coding” nettement améliorée. Le modèle excelle dans des tâches complexes telles que scènes 3D, jeux et résolution de problèmes au niveau des dépôts, atteignant un score de 78,8 sur SWE-bench Verified. Il représente un saut substantiel tant en capacités purement textuelles que multimodales, performants au niveau des meilleurs modèles de pointe.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Qwen 3.6 Plus est un modèle à poids fermés de Qwen, construit sur une architecture hybride combinant attention linéaire et mixture d’experts clairsemée, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens. Il cible la programmation agentique et le raisonnement complexe, obtenant un score de 78,8 sur SWE-bench Verified. À 0,33 $ par million de tokens en entrée, il offre un prix raisonnable pour ses performances, et il gère la vision et la vidéo en plus du texte.

Connu pour

78,8 sur SWE-bench Verified, performant pour les tâches de codage au niveau des dépôts
Fenêtre de contexte d’un million de tokens pour des documents ou bases de code très longs
Architecture hybride attention linéaire plus MoE clairsemée pour une inférence efficace
Entrées vision et vidéo en plus du texte, pas uniquement du texte
Amélioration notable du front-end et du « vibe coding » par rapport à la série 3.5

Attention à

Pas de poids ouverts et pas de dépôt Hugging Face ; accès uniquement via API, point final.
Le coût de sortie à 1,95 $ par million de tokens peut vite grimper sur de longues sessions agentiques.
Qwen n’a pas publié le nombre de paramètres ni les conditions de licence pour ce modèle.

Idéal pour

Programmation

Agents et utilisation d'outils

Raisonnement

Contexte long

Vision

Prompts à essayer

Recherche de bug au niveau du dépôt

Voici un dépôt Python avec un test qui échoue. Le test attend que `calculate_discount` retourne 0 pour une entrée négative, mais il lève une ValueError à la place. Suivez la chaîne d’appels depuis le test jusqu’à la couche service puis la fonction utilitaire, identifiez la cause racine, et retournez un diff minimal qui corrige sans changer l’interface publique de la fonction.

Code scène 3D from scratch

Écrivez un fichier HTML autonome qui affiche un système solaire 3D interactif avec Three.js depuis un CDN. Incluez le Soleil, la Terre avec une Lune, et Mars. La Terre doit orbiter autour du Soleil, la Lune autour de la Terre, et l’utilisateur doit pouvoir faire pivoter et zoomer la scène avec la souris. Pas d’actifs externes, pas d’étape de build.

Plan agent multi-étapes

Vous planifiez un agent autonome de codage. Un utilisateur veut migrer un projet Django 3.2 vers Django 5.1. Listez chaque appel d’outil discret que l’agent doit faire, dans l’ordre, pour auditer les changements incompatibles, mettre à jour les dépendances, patcher le code déprécié, lancer la suite de tests, et produire un rapport de migration. Soyez précis sur ce que chaque appel vérifie ou modifie.

Comparer avec

Qwen3.8 Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $0.15/M, sortie $0.47/M
Qwen3.8 27B
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $0.24/M, sortie $2.20/M
Qwen3.6 35B A3B
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.15/M, sortie $1.00/M
Qwen3.5-9B
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.15/M

Plus de modèles de texte de qwen

Questions fréquentes

Puis-je exécuter Qwen 3.6 Plus localement ?: Non. Qwen n’a pas publié de poids ouverts pour ce modèle et il n’existe pas de dépôt Hugging Face, donc c’est uniquement accessible via API.
Quel est le coût de Qwen 3.6 Plus et quelle est la taille de son contexte ?: Le prix est de 0,33 $ par million de tokens en entrée et 1,95 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens.
En quoi Qwen 3.6 Plus diffère-t-il de la série 3.5 ?: Qwen indique que la version 3.6 Plus apporte des gains majeurs en codage agentique, développement front-end et raisonnement par rapport à la 3.5, avec une expérience nettement améliorée pour les workflows itératifs de « vibe coding » .

Verdict du capitaine
Un modèle sérieux pour le codage agentique à un prix d’entrée raisonnable, limité seulement par ses poids fermés et le coût de sortie qui grimpe sur les longues sessions.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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