Qwen3.6 35B A3B
8682°
הפעל את המודל הזה
הצעות / פרסומות
Qwen | 262,144 token context | $0.15/M input, $1.00/M output. 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 DeltaNet linear attention with standard gated attention layers, enabling efficient inference at a fraction of the compute cost. The model supports a 262K token native context window (extensible to 1M via YaRN) and accepts text, image, and video inputs. It includes integrated thinking mode with reasoning traces preserved across multi-turn conversations, function calling, and structured output. Released under the Apache 2.0 license.
מדריכים לדגם זה

איך להתקין את Ollama ולהפעיל AI מקומי (Windows, Mac, Linux)

Ollama מול LM Studio (2026): איזו אפליקציית AI מקומית כדאי להשתמש ואילו דגמים מובילים כל אחת מפעילה

ה-LLM המקומי הטוב ביותר לפי מקרה שימוש (אוקטובר 2026): הדגם הפתוח המתאים לכל עבודה
כמה VRAM אני באמת צריך ל-AI מקומי?
מה זה קובץ GGUF? הסבר על מודלים מכווצים (Q4, Q8, fp8, NF4)
הערות הקפטן
הערות מ-2026-10-13
Qwen3.6-35B-A3B הוא מודל מולטימודלי עם משקלים פתוחים של Alibaba Cloud, מבוסס על ארכיטקטורת mixture-of-experts היברידית וספארס: 35 מיליארד פרמטרים בסך הכל אך רק 3 מיליארד פעילים לכל טוקן, מה שמוריד עלויות אינפרנס. השיפור המרכזי לעומת קודמו הוא קידוד סוכני, במיוחד זרימות עבודה פרונטאנד ומשימות ברמת המאגר. אם אתה צריך קודר וסוכן מוכשר שניתן להריץ מקומית או להשתמש בו בזול דרך API, זה שווה בדיקה רצינית.
ידוע ב
- קידוד סוכני: חזק בזרימות עבודה פרונטאנד והיגיון ברמת המאגר
- רק 3 מיליארד פרמטרים פעילים לטוקן, מה שהופך את האינפרנס למהיר וזול
- חלון הקשר מקורי של 262K טוקנים, ניתן להרחבה לכ-1 מיליון באמצעות YaRN
- מקבל קלט טקסט, תמונה ווידאו עם מצב חשיבה משולב
- שומר עקבות היגיון בשיחות רב-סיבוביות
שימו לב ל
- טוקני פלט עולים כמעט פי 10 מטוקני קלט במחיר של $0.95 למיליון — ריצות סוכנים ארוכות מצטברות.
- ארכיטקטורת הקשב הליניארי ההיברידית פחות מנוסה מאשר טרנספורמרים סטנדרטיים; חלק מהמערכות עשויות להתעכב בתמיכה.
- איכות קלט הראייה והוידאו לא נבדקה באופן עצמאי בתוצאות שפורסמו.
הנחיות לנסות
רפקטור בסיס קוד מבולגן
יש לי פרונטאנד React שכל המצב מנוהל בקובץ App.js של כ-800 שורות. אין קומפוננטות, אין hooks מותאמים, וה-props עוברים ארבע רמות. נתח את המבנה, זהה את שלוש הבעיות המזיקות ביותר, ואז הפק תוכנית רפקטורינג קונקרטית עם שמות קבצים וסדר השינויים שעליי לבצע.
תוכנית סוכנית רב-שלבית
אתה סוכן עם גישה ל-bash וכלי עריכת קבצים. פרויקט Python של משתמש נכשל ב-CI בגלל שלושה בדיקות לא יציבות שתלויות בקריאה אמיתית ל-API חיצוני. הסבר כיצד תאתר את הבדיקות, תעצב אסטרטגיית מיקוח, תבצע את התיקון, ותאמת זאת מבלי לגעת בקוד הייצור.
הצלבת מסמך ארוך
אני מדביק מפרט טכני בן 200 עמודים למטה. קרא את כל המסמך, ואז: פרט כל דרישה שסותרת דרישה אחרת, ציין את שניהם לפי מספר סעיף, והצע את שינוי הניסוח המינימלי שמסדר כל סתירה. מפרט: [הדבק כאן]
השווה עם
- Qwen3.7 Flashמודל רק ל-APIהקשר של 1,000,000 טוקנים · קלט $0.03/M, פלט $0.13/M
- Qwen3.8 Max (0902)מודל רק ל-APIהקשר של 1,000,000 טוקנים · קלט $2.00/M, פלט $6.00/M
- Qwen3.8 Omni Flashמודל רק ל-APIהקשר של 1,000,000 טוקנים · קלט $0.15/M, פלט $0.47/M
- Qwen3.5 Plus 2026-02-15מודל רק ל-APIהקשר של 1,000,000 טוקנים · קלט $0.26/M, פלט $1.56/M
עוד דגמי טקסט מ-qwen
שאלות שאנשים שואלים
- האם אפשר להריץ את Qwen3.6-35B-A3B מקומית?
- כן — המשקלים פתוחים ברישיון Apache 2.0 וזמינים ב-Hugging Face, תואמים ל-Transformers, vLLM, SGLang ו-KTransformers. מכיוון שרק 3 מיליארד פרמטרים פעילים לטוקן, דרישות הזיכרון נמוכות יותר מ-35 מיליארד הפרמטרים הכוללים; בדוק מדריך VRAM לפני הורדה.
- כמה זה עולה ומה אורך ההקשר?
- באמצעות API המחיר הוא $0.10 למיליון טוקני קלט ו-$0.95 למיליון טוקני פלט, עם הקשר מקורי של 262,144 טוקנים — ניתן להרחבה לכ-1 מיליון טוקנים באמצעות YaRN.
- איך זה משתווה ל-Qwen3.5-35B-A3B?
- Qwen3.6 הוא היורש הישיר, מבוסס על משוב מהקהילה, עם שיפורים עיקריים בבנצ'מרקים סוכניים וקידוד, ואפשרות חדשה לשמור עקבות היגיון בשיחות רב-סיבוביות; ציוני ידע כללי דומים.
פסק הדין של הקפטןשילוב נדיר: משקלים פתוחים, קלט מולטימודלי, הקשר ארוך וקידוד סוכני תחרותי במחיר שפוי.
כרטיס דגם ב-Hugging Face
הקפטן כותב את ההערות האלו מתוך התיאור וכרטיס הדגם של המודל. מחירים וגודל ההקשר הם של הספק בזמן הכתיבה ויכולים להשתנות.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: Silver · Hottest this week · #114 Hottest AI model · #48 Hottest Text / LLM model · #48 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
מגמת הפופולריות של Qwen3.6 35B A3B
ציון חום מאז 27 Apr 2026
ציון חום
8,682°
השבוע הזה
▲
122%
8,578° אז, 8,682° עכשיו
החודש הזה
לא זמין
טרם שוחרר/נמדד
השנה האחרונה
לא זמין
טרם שוחרר/נמדד
7,000°
רצפה
הסולם נע מ-0° עד 9,999°. כל מה שמתחת ל-7,000° נשמר לדגמים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים מספר תחליפי שם כדי לשמור על שלמות הרשימות. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים הנמדדים: דגם עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב על הרצפה, והמדידות ממלאות את המעלות מעליה. הרצפה לא אומרת דבר על הדגם; רק המעלות מעליה אומרות, והן מה שמבדיל דגם מדגם.
+1,365°
אסימוני OpenRouter
355,046,263,575 אסימונים שעיבד המודל דרך OpenRouter ב-30 הימים האחרונים, כולל בקשות ותשובות. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת במונח ההורדה, 35,504 בסך הכל; אסימוני היום האחרון נכללים בקצב האימוץ. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+317°
קצב אימוץ
כ-16,735 הורדות ביום, נמדד בין שתי קריאות של המקורות, לא משוערך מממוצע חיים. הקצב שווה רבע ממונח ההורדה, כך שפרץ טרי מופיע בלי שזינוק של יום אחד יעקוף שנים של שימוש.
הצג פירוט מפורט
כל מספר באתר הזה ניתן לבדיקה. ציון החום של דגם זה הוא 8,682°, וכאן הוא בנוי מרכיב אחד בכל פעם, עם הסכום המצטבר אחרי כל אחד: הרצפה, המעלות שכל מקור מוסיף, הבונוס לסוג הדגם ומה שהגיל של המשקלים שלו מוריד. הצבעים הם רצועות הגרף למעלה. המילון בסוף מגדיר כל מונח.
- 1התחל מהרצפה.למה 7,000° ולא אפס: הסולם נע מ-0° עד 9,999°, והחלק מתחת ל-7,000° שמור למודלים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים שם מספר זמני כדי שהרשימות יישארו שלמות ולעולם לא יעקפו מודל עם נתונים. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים המדודים. מודל עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב כאן; כל מה שמעל הוא מדידה, והחלל מעל הרצפה מחזיק עשר מדרגות של פי עשר בהורדות ב-300° כל אחת. הרצפה זהה לכל מודל, ולכן אינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן שקובעות.7,000°סכום מצטבר
- 2הוסף את ההורדות.35,504 שקולים להורדה בסך הכל, מ-אסימוני OpenRouter. עשר פעמים יותר הורדות מוסיפות את אותו 300°, כך שהגודל חשוב אך לא משתלט על הציון.+1,365°8,365°סכום מצטבר
- 3הוסף את קצב האימוץ.כ-16,735 הורדות ביום כרגע, נמדד בין שתי קריאות, במשקל רבע.+317°8,682°סכום מצטבר
- =ציון החום.מיקום המודל בכל רשימה באתר זה. שום דבר אחר לא משנה את זה.8,682°
מילון: המונחים כאן
- ציון חום
- מספר אחד שמייצג כמה מודל בשימוש ומבוקש כרגע, מ-0° עד 9,999°. כל רשימה באתר שאומרת "הכי חם" ממוינת לפי ציון זה בלבד.
- רצפה
- 7,000° שממנו מתחיל כל מודל עם נתונים אמיתיים. הסולם נע מ-0° עד 9,999°; החלק מתחת לרצפה שמור למודלים ללא נתונים, כך שמודל עם נתונים תמיד מדורג מעל מודל ללא. הרצפה זהה לכולם ואינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן המדידה.
- שקולים להורדה
- כל מה שהציון מתייחס אליו כהורדה, מצטבר: הורדות עצמן, כל משתף טורנט כשווה ל-1,000, כל תמונת AI Horde וכל הרצת יצירה באתר כשווה להורדה אחת.
- סולם לוגריתמי
- ספירה בעשרות, לא ביחידות: מעבר מ-1,000 ל-10,000 הורדות מוסיף את אותן מעלות כמו מעבר מ-10,000 ל-100,000. זה מונע מגיבורים להדחיק את כל השאר.
- לייקים
- אצבעות למעלה ולייקים מכל מקור, שווים חצי הורדה כל אחד בסולם הלוגריתמי.
- קצב אימוץ
- כמה הורדות ביום מקבל מודל כרגע, מההפרש בין שתי קריאות מקור. רבע ממשקל מונח ההורדה.
- מדוד ומוערך
- מדוד אומר שיש שתי קריאות מקור וההפרש אמיתי. מוערך אומר שרק סך היום ידוע והעבר מפוזר על חיי המודל; האתר מציין מה מוצג.
- משתף
- מישהו ששומר עותק של המשקלים באינטרנט להורדה דרך טורנט, או מראה מאוחסנת שעושה זאת. כל אחד שווה 1,000 הורדות.
- AI Horde
- רשת מתנדבים שיוצרת תמונות בחינם במחשבים שנתרמו. מספר התמונות שיצרה עם מודל הוא ציבורי, וכל אחת שווה הורדה אחת.
- אתרי יצירה
- אתרים שמארחים עותקים של מודל ומאפשרים יצירה איתו, כמו PixAI, SeaArt ו-Yodayo. ההורדות שלהם נספרות כמו ב-Civitai וכל הרצת יצירה שווה הורדה אחת.
- אסימוני OpenRouter
- מודל טקסט שמוגש דרך API, כמו Claude או GPT, אין לו משקלים להורדה, לכן השימוש נמדד באסימונים: חתיכות הטקסט שקרא וכתב דרך OpenRouter, שער שמשמש אפליקציות רבות, ב-30 הימים האחרונים. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- מודל מלא (נקודת שמירה)
- המשקלים עצמם, הקובץ שנוצר בעצמו. מקבל בונוס כי התוספים תלויים בו.
- LoRA והטמעה
- קבצי תוסף קטנים שמכוונים משקלים של מישהו אחר לסגנון, דמות או מושג. הם לא יכולים לפעול לבד.
- משפחה ומשקלים
- הבסיס שעליו בנוי המודל, כמו SD 1.5, SDXL, Flux או Wan. כל מודל יורש את תאריך השחרור של משקלי המשפחה שלו.
- גיל
- מנוכים מעלות לפי כמה זמן עבר מאז יציאת משקלי המשפחה: 150° בשנה, עד 750°. זה שומר הורדות ישנות שהצטברו במשך שנים כדי להקפיא את הפסגה של הרשימה.
- דחיפה משפחתית
- דחיפה קטנה ומוגבלת לתוספי LoRA ממשפחה שהאתר מקדם כרגע, תמיד מופיעה בפירוט.
- ציון מייצג
- מספר יציב מתחת לתקרה שניתן למודל שאין עליו דיווח מקור עדיין, כדי שהרשימות יישארו שלמות. הוא אף פעם לא מדורג מעל מודל עם נתונים.
- חדש! (תקופת חסד)
- מודל שגילו פחות מ-7 ימים מציג 'חדש!' במקום ציון ואינו תופס מקום בדירוג. הציון שלו מחושב מהיום הראשון, אבל מודל בן יום צומח מהר יותר מכולם, ולכן בלי ההמתנה המוביל השבועי היה תמיד מה שיצא אתמול במקום מה שהחזיק מעמד שבוע.
- מגמה
- איך הצמיחה של מודל בתקופה מסוימת משתווה לצמיחה הטיפוסית של מודל באותה תקופה. מהיר מהטיפוסי נקרא עלייה, איטי יותר ירידה.
- מודל טיפוסי
- האמצע של הקטלוג: חצי מהמודלים עם ציון צמחו מהר יותר בתקופה, וחצי לאט יותר.
איך הפופולריות של דגם זה השתנתה לעומת שאר הקטלוג: הצמיחה בהורדות, לייקים ושימוש בכל תקופה, נמדדת מול הצמיחה הטיפוסית של דגם באותה תקופה, עם ציון החום שלו באותו זמן. מעל הצמיחה הטיפוסית נקרא עלייה, מתחת לה ירידה. העבר משוחזר מסכומים של היום, היום הראשון של הדגם ומהירות ההורדה שנמדדה כשיש שתי קריאות; דגם שלא היה קיים בתחילת התקופה מציג n/a.
