Posso eseguire Qwen3.5-35B-A3B localmente?

Sì, i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face all’indirizzo Qwen/Qwen3.5-35B-A3B; il modello è compatibile con Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang e KTransformers. Tieni presente che il numero totale di parametri è 35B anche se ne attiva solo 3B per passaggio, quindi i requisiti VRAM sono comunque sostanziali.

Quanto costa via API e quanto è lungo il contesto?

Via API il prezzo è $0,15 per milione di token in input e $1,00 per milione di token in output, con un contesto nativo di 262.144 token. La versione hosted Qwen3.5-Flash estende il contesto a 1 milione di token di default.

In cosa si differenzia da Qwen3.5-27B o Qwen3-VL?

Qwen3.5-35B-A3B usa un’architettura ibrida di attenzione lineare più sparse MoE che attiva solo 3B parametri in inferenza, rendendolo più veloce ed economico di un modello denso da 27B mentre il creatore riporta prestazioni complessive comparabili; aggiunge anche capacità visive native che i modelli testuali Qwen3 non hanno.

Qwen3.5 35B A3B

5151°

#llm #qwen #visione #video #ragionamento #multilingue

Visione

Funziona su Graydient

Esegui questo modello

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Illimitato · tariffa fissa

Ideale per principianti. Flussi di lavoro potenti, curva di apprendimento bassa.

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Crea video, immagini, personaggi chat personalizzati e altro.

Pro studio (SpyGlass) Web

Illimitato · tariffa fissa

Sfoglia modelli, rendi e affina da qualsiasi browser o telefono.

Discord bot (Vector)

Illimitato · tariffa fissa

Aggiungi Vector al tuo server o unisciti al Discord di Vector. Crea qualsiasi cosa!

Unified Editor Web

Illimitato · tariffa fissa

Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.

OpenRouter Terminale / API

Paga per token

Chatta con questo modello nel browser o chiamalo dal tuo codice con una chiave API.

App locali Locale

Richiede configurazione

Installa programmi locali se il tuo computer ha l’hardware adatto.

ModelDuel Web

Paga per uso

Genera lo stesso prompt su fino a 50 modelli checkpoint/base contemporaneamente.

Noleggia una GPU nel cloud

Graydient Cloud GPU

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Tariffa fissa, uso illimitato. Questo modello si installa con un clic.

RunPod Cloud GPU

Addebitato al minuto

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Qwen | contesto da 262.144 token | $0.15/M input, $1.00/M output. La serie Qwen3.5 35B-A3B è un modello nativo visione-linguaggio progettato con un'architettura ibrida che integra meccanismi di attenzione lineare e un modello sparse mixture-of-experts, raggiungendo una maggiore efficienza di inferenza. Le sue prestazioni complessive sono comparabili a quelle del Qwen3.5-27B.

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Qwen3.5-35B-A3B è un modello nativo vision-language di Qwen con 35 miliardi di parametri totali ma solo 3 miliardi attivati in inferenza, grazie a un’architettura ibrida di attenzione lineare e sparse mixture-of-experts. Questo design mantiene bassi i costi computazionali offrendo prestazioni che il creatore mette alla pari con Qwen3.5-27B. È adatto a sviluppatori che vogliono forti capacità multimodali e multilingue senza pagare i prezzi di modelli densi.

Conosciuto per

Solo 3B parametri attivi per passaggio, mantenendo inferenza veloce ed economica
Modello nativo vision-language addestrato con early fusion, non visione aggiunta a posteriori
Contesto nativo da 262.144 token, ulteriormente estendibile nella versione hosted
Supporta 201 lingue e dialetti
Pesi aperti, compatibile con vLLM, SGLang, KTransformers e Hugging Face Transformers

Attenzione a

35B parametri totali significa comunque VRAM significativa; pianifica con cura prima di eseguire localmente
La variante hosted Qwen3.5-Flash aggiunge funzionalità di produzione che i pesi raw non includono
I termini di licenza non sono dettagliati qui; controlla il repository Hugging Face prima dell’uso commerciale

Ideale per

Visione

Multilingue

Ragionamento

Agenti e uso di strumenti

Funziona localmente

Prompt da provare

Analizza un’immagine allegata

Allego uno screenshot di un dashboard dati. Descrivi cosa mostra il grafico, identifica eventuali anomalie o trend da segnalare e suggerisci una domanda di follow-up che un analista dovrebbe porre basandosi su quanto vedi.

Compito di ragionamento cross-language

Una clausola contrattuale recita: 'Le prestataire s'engage à livrer dans un délai de 30 jours ouvrés à compter de la signature.' Traducila in inglese, spiega la sua implicazione legale per un acquirente in termini semplici e segnala eventuali ambiguità nel testo originale francese.

Problema di pianificazione agente

Stai pianificando un rilascio software. Elenca i passaggi necessari per passare da una pull request unita a un deployment in produzione senza downtime, identifica i due passaggi a più alto rischio e proponi una condizione di rollback per ciascuno.

Confronta con

Qwen3.7 Flash
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.03/M, output $0.13/M
Qwen3.8 Max (0902)
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Qwen3.8 Omni Flash
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.15/M, output $0.47/M
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.26/M, output $1.56/M

Altri modelli di testo da qwen

Domande frequenti

Posso eseguire Qwen3.5-35B-A3B localmente?: Sì, i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face all’indirizzo Qwen/Qwen3.5-35B-A3B; il modello è compatibile con Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang e KTransformers. Tieni presente che il numero totale di parametri è 35B anche se ne attiva solo 3B per passaggio, quindi i requisiti VRAM sono comunque sostanziali.
Quanto costa via API e quanto è lungo il contesto?: Via API il prezzo è $0,15 per milione di token in input e $1,00 per milione di token in output, con un contesto nativo di 262.144 token. La versione hosted Qwen3.5-Flash estende il contesto a 1 milione di token di default.
In cosa si differenzia da Qwen3.5-27B o Qwen3-VL?: Qwen3.5-35B-A3B usa un’architettura ibrida di attenzione lineare più sparse MoE che attiva solo 3B parametri in inferenza, rendendolo più veloce ed economico di un modello denso da 27B mentre il creatore riporta prestazioni complessive comparabili; aggiunge anche capacità visive native che i modelli testuali Qwen3 non hanno.

Verdetto del capitano
Un modello MoE vision-language davvero efficiente: ottieni prestazioni vicine a un modello denso da 27B a una frazione del costo computazionale, con pesi aperti inclusi.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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