Qwen3.6 35B A3B
8682°
इस मॉडल को चलाएं
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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.
इस मॉडल के लिए गाइड
Ollama कैसे इंस्टॉल करें और लोकल AI चलाएं (Windows, Mac, Linux)
Ollama बनाम LM Studio (2026): कौन सा लोकल AI ऐप इस्तेमाल करें, और कौन से टॉप मॉडल कौन चलाता है
उपयोग के अनुसार सर्वश्रेष्ठ स्थानीय LLM (अक्टूबर 2026): हर काम के लिए सही खुला मॉडल
स्थानीय AI के लिए मुझे वास्तव में कितनी VRAM चाहिए?
GGUF फ़ाइल क्या है? क्वांटाइज़्ड मॉडल समझाया (Q4, Q8, fp8, NF4)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Qwen3.6-35B-A3B Alibaba Cloud का एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मॉडल है जो हाइब्रिड स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर पर बना है: कुल 35 बिलियन पैरामीटर लेकिन प्रति टोकन केवल 3 बिलियन सक्रिय, जो इन्फरेंस लागत को कम रखता है। इसका मुख्य सुधार एजेंटिक कोडिंग है, विशेष रूप से फ्रंटेंड वर्कफ़्लोज़ और रिपॉजिटरी-स्तरीय कार्य। यदि आपको एक सक्षम कोडर और एजेंट चाहिए जिसे आप स्थानीय रूप से चला सकें या सस्ते API के माध्यम से उपयोग कर सकें, तो यह गंभीर रूप से देखने लायक है।
के लिए जाना जाता है
- एजेंटिक कोडिंग: फ्रंटेंड वर्कफ़्लोज़ और रिपॉजिटरी-स्तरीय तर्क में मजबूत
- प्रति टोकन केवल 3B पैरामीटर सक्रिय, इसलिए इन्फरेंस तेज़ और सस्ता है
- नेटिव 262K संदर्भ विंडो, YaRN के माध्यम से लगभग 1M तक विस्तारित
- टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, एकीकृत सोच मोड के साथ
- बहु-चरण वार्तालापों में तर्क ट्रेस संरक्षित
सावधान रहें
- आउटपुट टोकन इनपुट टोकन की तुलना में लगभग 10 गुना महंगे हैं, $0.95/M — लंबे एजेंटिक रन महंगे हो सकते हैं।
- हाइब्रिड लिनियर-अटेंशन आर्किटेक्चर मानक ट्रांसफॉर्मर्स की तुलना में कम परीक्षण किया गया है; कुछ इन्फरेंस स्टैक्स समर्थन में पीछे रह सकते हैं।
- प्रकाशित परिणामों में विज़न और वीडियो इनपुट गुणवत्ता का स्वतंत्र रूप से मूल्यांकन नहीं किया गया है।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
एक गंदे कोडबेस को पुनःसंरचित करें
मेरे पास एक React फ्रंटेंड है जिसमें सभी स्टेट एक 800-लाइन App.js फाइल में प्रबंधित है। कोई कॉम्पोनेंट्स नहीं हैं, कोई कस्टम हुक्स नहीं हैं, और प्रॉप्स चार स्तर गहराई तक ड्रिल किए गए हैं। संरचना का विश्लेषण करें, तीन सबसे नुकसानदेह समस्याओं की पहचान करें, फिर एक ठोस पुनःसंरचना योजना बनाएं जिसमें फाइल नाम और परिवर्तन का क्रम शामिल हो।
बहु-चरण एजेंट योजना
आप एक एजेंट हैं जिसके पास bash और फ़ाइल-संपादन टूल्स तक पहुंच है। एक उपयोगकर्ता की Python परियोजना CI पाइपलाइन में तीन अस्थिर परीक्षणों के कारण विफल हो रही है जो एक बाहरी API के वास्तविक नेटवर्क कॉल पर निर्भर हैं। बताएं कि आप परीक्षणों को कैसे खोजेंगे, मॉकिंग रणनीति कैसे डिजाइन करेंगे, फिक्स कैसे लागू करेंगे, और उत्पादन कोड पथ को छुए बिना इसे कैसे सत्यापित करेंगे।
कठिन तर्क पहेली
पाँच इंजीनियर हैं जो प्रत्येक अलग प्रोग्रामिंग भाषा के मालिक हैं, अलग पेय पीते हैं, और अलग टाइमज़ोन में काम करते हैं। Rust इंजीनियर एस्प्रेसो पीता है। UTC+9 में काम करने वाला इंजीनियर Python का मालिक है। TypeScript इंजीनियर कॉफी पीने वाले के तुरंत बाएं है। Go इंजीनियर UTC-5 में काम करता है। कौन चाय पीता है, और वह कौन सी भाषा उपयोग करता है? अपना तर्क चरण-दर-चरण दिखाएं।
की तुलना करें
- Qwen3.7 Flashकेवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $0.03/M इनपुट, $0.13/M आउटपुट
- Qwen3.8 Max (0902)केवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $2.00/M इनपुट, $6.00/M आउटपुट
- Qwen3.8 Omni Flashकेवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $0.15/M इनपुट, $0.47/M आउटपुट
- Qwen3.5 Plus 2026-02-15केवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $0.26/M इनपुट, $1.56/M आउटपुट
qwen से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं Qwen3.6-35B-A3B को स्थानीय रूप से चला सकता हूँ?
- हाँ — वज़न Apache 2.0 लाइसेंस के तहत खुले हैं और Hugging Face पर उपलब्ध हैं, जो Transformers, vLLM, SGLang और KTransformers के साथ संगत हैं। क्योंकि प्रति टोकन केवल 3B पैरामीटर सक्रिय हैं, मेमोरी आवश्यकताएँ कुल 35B पैरामीटर संख्या की तुलना में कम हैं; डाउनलोड करने से पहले VRAM गाइड देखें।
- इसकी कीमत क्या है और संदर्भ विंडो कितनी बड़ी है?
- API के माध्यम से इसकी कीमत $0.10 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.95 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, नेटिव संदर्भ 262,144 टोकन का है — YaRN के माध्यम से लगभग 1 मिलियन तक बढ़ाया जा सकता है।
- यह Qwen3.5-35B-A3B से कैसे तुलना करता है?
- Qwen3.6 इसका सीधा उत्तराधिकारी है, जो समुदाय की प्रतिक्रिया पर आधारित है, मुख्य सुधार एजेंटिक कोडिंग बेंचमार्क में हैं और बहु-चरण वार्तालापों में तर्क ट्रेस संरक्षित करने का नया विकल्प है; सामान्य ज्ञान स्कोर व्यापक रूप से समान हैं।
कैप्टन का निर्णयएक दुर्लभ संयोजन: खुले वज़न, मल्टीमॉडल इनपुट, लंबा संदर्भ और वास्तव में प्रतिस्पर्धी एजेंटिक कोडिंग उस कीमत पर जो आपको झकझोरता नहीं।
Hugging Face पर मॉडल कार्ड
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: Silver · Hottest this week · #114 Hottest AI model · #48 Hottest Text / LLM model · #48 Hottest Text / LLM text model
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Qwen3.6 35B A3B लोकप्रियता रुझान
27 Apr 2026 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
8,682°
इस सप्ताह
▲
122%
8,578° तब, 8,682° अब
इस महीने
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
पिछला साल
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
7,000°
फर्श
स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।
+1,365°
OpenRouter टोकन
पिछले 30 दिनों में इस मॉडल ने OpenRouter के माध्यम से 355,046,263,575 टोकन संसाधित किए, प्रॉम्प्ट और उत्तर दोनों मिलाकर। हर 10,000,000 टोकन डाउनलोड अवधि में एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं, कुल 35,504; अंतिम दिन के टोकन अपनाने की दर में शामिल होते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
+317°
अपनाने की दर
लगभग 16,735 डाउनलोड प्रति दिन, स्रोतों के दो रीडिंग के बीच मापा गया, कभी भी जीवनकाल औसत से अनुमानित नहीं। स्पीड डाउनलोड टर्म का एक चौथाई वजन रखती है, इसलिए एक ताजा उछाल दिखता है बिना एक दिन के स्पाइक को वर्षों के उपयोग से ऊपर रखे।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 8,682° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।
- 1फर्श से शुरू करें।क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।7,000°चल रहा कुल
- 2डाउनलोड जोड़ें।कुल 35,504 डाउनलोड-बराबर, OpenRouter टोकन से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।+1,365°8,365°चल रहा कुल
- 3अपनाने की दर जोड़ो।अभी लगभग 16,735 डाउनलोड रोज़ाना, दो माप के बीच मापा गया, जो वजन का एक चौथाई है।+317°8,682°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।8,682°
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।
Qwen3.6 35B A3B Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153