Pot rula Qwen3.5-35B-A3B local?

Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face la Qwen/Qwen3.5-35B-A3B; modelul este compatibil cu Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang și KTransformers. Ține cont că numărul total de parametri este 35B chiar dacă doar 3B se activează per trecere, deci cerințele de VRAM sunt tot substanțiale.

Cât costă prin API și cât este contextul?

Prin API prețul este 0,15 USD per milion de tokeni de intrare și 1,00 USD per milion de tokeni de ieșire, cu un context nativ de 262.144 tokeni. Versiunea găzduită Qwen3.5-Flash extinde contextul implicit la 1 milion de tokeni.

Cum diferă acesta de Qwen3.5-27B sau Qwen3-VL?

Qwen3.5-35B-A3B folosește o arhitectură hibridă de atenție liniară plus sparse MoE care activează doar 3B parametri la inferență, făcându-l mai rapid și mai ieftin decât un model dens de 27B, în timp ce creatorul raportează performanțe comparabile; adaugă și capacitate nativă de viziune pe care modelele text Qwen3 nu o au.

Qwen3.5 35B A3B

5151°

#llm #qwen #viziune #video #raționament #multilingv

Vision

Rulează pe Graydient

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Qwen | context de 262.144 tokeni | 0,15$/M input, 1,00$/M output. Seria Qwen3.5 35B-A3B este un model nativ viziune-limbaj conceput cu o arhitectură hibridă ce integrează mecanisme de atenție liniară și un model sparse mixture-of-experts, obținând o eficiență mai mare la inferență. Performanța sa generală este comparabilă cu cea a Qwen3.5-27B.

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3.5-35B-A3B este un model nativ de limbaj vizual de la Qwen cu 35 miliarde de parametri total, dar doar 3 miliarde activați la inferență, datorită unei arhitecturi hibride de atenție liniară și sparse mixture-of-experts. Acest design menține costurile de calcul scăzute, oferind performanțe pe care creatorul le compară cu Qwen3.5-27B. Se potrivește dezvoltatorilor care doresc capacitate multimodală și multilingvă puternică fără a plăti prețurile unui model dens.

Cunoscut pentru

Doar 3B parametri activi per trecere, menținând inferența rapidă și ieftină
Model nativ limbaj-viziune antrenat cu fuziune timpurie, nu viziune adăugată ulterior
Context nativ de 262.144 tokeni, extensibil în versiunea găzduită
Suportă 201 limbi și dialecte
Greutăți deschise, compatibile cu vLLM, SGLang, KTransformers și Hugging Face Transformers

Atenție la

35B parametri total înseamnă totuși VRAM semnificativ; planifică cu atenție rularea locală
Varianta găzduită Qwen3.5-Flash adaugă funcții de producție pe care greutățile brute nu le includ
Termenii licenței nu sunt detaliați aici; verifică depozitul Hugging Face înainte de utilizarea comercială

Cel mai bun pentru

Viziune

Multilingv

Raționament

Agenți și utilizare unelte

Rulează local

Sugestii de încercat

Analizează o imagine atașată

Atașez o captură de ecran a unui dashboard de date. Descrie ce arată graficul, identifică orice anomalii sau tendințe demne de semnalat și sugerează o întrebare de urmărire pe care un analist ar trebui să o pună pe baza a ceea ce vezi.

Sarcină de raționament interlingvistic

O clauză contractuală spune: 'Le prestataire s'engage à livrer dans un délai de 30 jours ouvrés à compter de la signature.' Tradu-o în engleză, explică implicația legală pentru un cumpărător în termeni simpli și semnalează orice ambiguitate în formularea originală franceză.

Problemă de planificare agent

Planifici o lansare software. Listează pașii necesari pentru a merge de la un pull request integrat la o implementare în producție fără downtime, identifică cei doi pași cu cel mai mare risc și propune o condiție de declanșare a rollback-ului pentru fiecare.

Compară cu

Qwen3.7 Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.03/M intrare, $0.13/M ieșire
Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3.8 Omni Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.15/M intrare, $0.47/M ieșire
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.26/M intrare, $1.56/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3.5-35B-A3B local?: Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face la Qwen/Qwen3.5-35B-A3B; modelul este compatibil cu Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang și KTransformers. Ține cont că numărul total de parametri este 35B chiar dacă doar 3B se activează per trecere, deci cerințele de VRAM sunt tot substanțiale.
Cât costă prin API și cât este contextul?: Prin API prețul este 0,15 USD per milion de tokeni de intrare și 1,00 USD per milion de tokeni de ieșire, cu un context nativ de 262.144 tokeni. Versiunea găzduită Qwen3.5-Flash extinde contextul implicit la 1 milion de tokeni.
Cum diferă acesta de Qwen3.5-27B sau Qwen3-VL?: Qwen3.5-35B-A3B folosește o arhitectură hibridă de atenție liniară plus sparse MoE care activează doar 3B parametri la inferență, făcându-l mai rapid și mai ieftin decât un model dens de 27B, în timp ce creatorul raportează performanțe comparabile; adaugă și capacitate nativă de viziune pe care modelele text Qwen3 nu o au.

Verdictul căpitanului
Un model MoE de limbaj-viziune cu adevărat eficient: obții performanțe aproape de un model dens de 27B la o fracțiune din costul de calcul, cu greutăți deschise pe deasupra.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Meta Llama 3 8B Instruct

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3.5 35B A3B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen viziune video raționament multilingv agenți local

Răsfoiește după familia de modele