Qwen3.6 Flash
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Qwen | contexto de 1,000,000 tokens | $0.19/M entrada, $1.12/M salida. Qwen3.6 Flash es un modelo de lenguaje rápido y eficiente de la serie Qwen 3.6 de Alibaba. Soporta entrada de texto, imagen y video con una ventana de contexto de 1M tokens. Se aplican precios escalonados por encima de 256K tokens. Soporta caché de prompts, con precios tanto para lectura explícita de caché como para creación de caché.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Qwen3.6 Flash es un modelo de lenguaje multimodal rápido de Alibaba que acepta texto, imagen y video como entrada. Su característica principal es una ventana de contexto de un millón de tokens a un precio muy inferior al de la mayoría de modelos de vanguardia. Es adecuado para desarrolladores e investigadores que necesitan trabajo con contexto largo o multimodal sin una factura API elevada.
Conocido por
- Ventana de contexto de un millón de tokens, una de las más grandes disponibles en este rango de precio.
- Acepta texto, imagen y video en un solo modelo.
- Soporte para caché de prompts, reduciendo costos en prompts repetidos o largos.
- Precio inferior a $0.20 por millón de tokens de entrada en contextos estándar.
Cuidado con
- La tarificación escalonada se activa por encima de 256K tokens, por lo que contextos muy largos cuestan más que la tarifa base.
- Los pesos no están publicados; estás atado a la API de Alibaba sin opción local.
- No hay detalles publicados en la ficha del modelo, por lo que las especificaciones más allá de la lista de características son desconocidas.
Prompts para probar
Resumir un documento largo
Aquí tienes un extenso informe de investigación. Lee todo el texto, identifica los tres hallazgos más importantes, explica la metodología usada en un párrafo y señala cualquier afirmación que parezca no estar respaldada por los datos presentados. Luego dame un resumen ejecutivo de un párrafo que un no especialista pueda usar.
Analizar una imagen subida
Adjunto una captura de pantalla de un panel de datos. Describe qué muestra cada gráfico, identifica la tendencia más significativa visible en todos los paneles y sugiere dos preguntas de seguimiento que un analista debería investigar basándose en lo que ves.
Razonar sobre un plan complejo
Un pequeño equipo de software de cuatro personas necesita migrar una aplicación monolítica a microservicios en seis meses sin interrumpir el producto. Identifica los tres pasos de mayor riesgo en ese proceso, explica por qué cada uno es riesgoso y propone una mitigación concreta para cada uno.
Comparar con
- Qwen3.8 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,000,000 tokens · $0.15/M entrada, $0.47/M salida
- Qwen3.8 27BModelo con pesos abiertosContexto de 1,000,000 tokens · $0.24/M entrada, $2.20/M salida
- Qwen3.6 35B A3BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.15/M entrada, $1.00/M salida
- Qwen3.5-9BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.10/M entrada, $0.15/M salida
Más modelos de texto de qwen
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Qwen3.6 Flash localmente?
- No. Los pesos no han sido publicados, por lo que es solo API y no puede ejecutarse en tu propio hardware.
- ¿Cuánto cuesta Qwen3.6 Flash y cuán grande es su contexto?
- La tarifa estándar es $0.19 por millón de tokens de entrada y $1.12 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens; hay niveles de precios por encima de 256K tokens.
- ¿Qué tipos de entrada soporta Qwen3.6 Flash?
- Acepta texto, imagen y video, siendo uno de los pocos modelos en este rango de precio que maneja las tres modalidades.
Veredicto del capitánUn punto de entrada genuinamente barato para trabajo API multimodal y de contexto largo, limitado solo por pesos cerrados y documentación escasa.
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.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
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.
Qwen3.6 Flash 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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