Qwen3.6 35B A3B
8682°
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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.
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Qwen3.6-35B-A3B es un modelo multimodal de pesos abiertos de Alibaba Cloud construido sobre una arquitectura híbrida de mezcla dispersa de expertos: 35 mil millones de parámetros totales pero solo 3 mil millones activos por token, lo que mantiene bajos los costos de inferencia. Su mejora principal sobre el predecesor es la codificación agentica, especialmente en flujos frontend y tareas a nivel de repositorio. Si necesitas un codificador y agente capaz que puedas ejecutar localmente o usar barato vía API, vale la pena considerarlo seriamente.
Conocido por
- Codificación agentica: fuerte en flujos frontend y razonamiento a nivel de repositorio
- Solo 3 mil millones de parámetros activos por token, por lo que la inferencia es rápida y económica
- Ventana de contexto nativa de 262K, extensible a aproximadamente 1 millón vía YaRN
- Acepta entradas de texto, imagen y video con modo de pensamiento integrado
- Rastros de razonamiento preservados a través de conversaciones con múltiples turnos
Cuidado con
- Los tokens de salida cuestan casi 10 veces los de entrada a $0.95/M — las ejecuciones agenticas largas suman rápido.
- La arquitectura híbrida de atención lineal es menos probada que los transformadores estándar; algunos stacks de inferencia pueden tardar en soportarla.
- La calidad de entrada de visión y video no está evaluada independientemente en los resultados publicados.
Prompts para probar
Refactorizar una base de código desordenada
Tengo un frontend en React con todo el estado gestionado en un único archivo App.js de 800 líneas. No hay componentes, ni hooks personalizados, y las props se pasan cuatro niveles hacia abajo. Analiza la estructura, identifica los tres problemas más dañinos y luego produce un plan concreto de refactorización con nombres de archivos y el orden de cambios que debo hacer.
Plan agentico en múltiples pasos
Eres un agente con acceso a bash y herramientas de edición de archivos. Un proyecto Python de un usuario falla en su pipeline CI por tres tests inestables que dependen de una llamada real a una API externa. Explica cómo localizarías los tests, diseñarías una estrategia de mocking, implementarías la corrección y verificarías sin tocar el código de producción.
Rompecabezas de razonamiento difícil
Cinco ingenieros poseen cada uno un lenguaje de programación diferente, beben una bebida distinta y trabajan en una zona horaria diferente. El ingeniero de Rust bebe espresso. El ingeniero en UTC+9 usa Python. El ingeniero de TypeScript está inmediatamente a la izquierda del que bebe café. El ingeniero de Go trabaja en UTC-5. ¿Quién bebe té y qué lenguaje usa? Muestra tu razonamiento paso a paso.
Comparar con
- Qwen3.7 FlashModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.03/M entrada, $0.13/M salida
- Qwen3.8 Max (0902)Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $6.00/M salida
- Qwen3.8 Omni FlashModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.15/M entrada, $0.47/M salida
- Qwen3.5 Plus 2026-02-15Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.26/M entrada, $1.56/M salida
Más modelos de texto de qwen
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Qwen3.6-35B-A3B localmente?
- Sí — los pesos son abiertos bajo licencia Apache 2.0 y están disponibles en Hugging Face, compatibles con Transformers, vLLM, SGLang y KTransformers. Debido a que solo 3 mil millones de parámetros están activos por token, los requisitos de memoria son menores que lo que sugiere el conteo total de 35 mil millones; revisa una guía de VRAM antes de descargar.
- ¿Cuánto cuesta y cuál es la ventana de contexto?
- Vía API cuesta $0.10 por millón de tokens de entrada y $0.95 por millón de tokens de salida, con un contexto nativo de 262,144 tokens — extensible a alrededor de 1 millón vía YaRN.
- ¿Cómo se compara con Qwen3.5-35B-A3B?
- Qwen3.6 es el sucesor directo, construido con feedback de la comunidad, con las principales mejoras en benchmarks de codificación agentica y una nueva opción para preservar rastros de razonamiento en conversaciones con múltiples turnos; las puntuaciones de conocimiento general son similares.
Veredicto del capitánUna combinación rara: pesos abiertos, entrada multimodal, contexto largo y codificación agentica competitiva a un precio que no duele.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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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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Tendencia de popularidad de Qwen3.6 35B A3B
Puntuación de calor desde 27 Apr 2026
Puntuación de popularidad
8,682°
Esta semana
▲
122%
8,578° entonces, 8,682° ahora
Este mes
n/a
No fue lanzado/seguido
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,365°
Tokens de OpenRouter
355,046,263,575 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 35,504 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+317°
Tasa de adopción
Unos 16,735 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,682°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.35,504 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,365°8,365°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 16,735 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+317°8,682°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.8,682°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
Qwen3.6 35B A3B es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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