Qwen 3.6 Plus
QwenÉquilibré
RaisonnementOutilsVisionSortie structurée
À propos de ce modèle
Qwen 3.6 Plus builds on a hybrid architecture that combines efficient linear attention with sparse mixture-of-experts routing, enabling strong scalability and high-performance inference. Compared to the 3.5 series, it delivers...
Catégorie de performance
Équilibré
Qwen 3.6 Plus est un modèle équilibré de Qwen : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.
Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans ElosiaAbordable
Coût réduit. Adapté à un usage soutenu et aux interactions volumineuses.
| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $0.325 |
| Sortie (complétion) | $1.95 |
| Écriture cache | $0.406 |
Capacités
Taille du contexte1.0M
Tokens de sortie max66K
TokenizerQwen3
Entréetext, image, video
Sortietext
Date de sortie2 avril 2026
Benchmarks
Intelligence générale
MMLU
Non reporté
Mathématiques
MATH-500
Non reporté
Programmation
HumanEval
Non reporté
SWE-bench Verified
78.8%
SWE-bench Multilingual
73.8%
Agentique
SWE-bench Pro
56.6%
Terminal-Bench 2.0
61.6%
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Usages recommandés
ProgrammationAnalyseRechercheChat généralTraduction
Points forts
- Flagship frontier d'Alibaba — coding agentique à l'état de l'art (SWE-bench Verified 78,8 %)
- Architecture hybride : attention linéaire + routage MoE sparse pour un contexte 1M tokens efficace
- En tête du Terminal-Bench 2.0 (61,6 %) — devant Claude 4.5 Opus (59,3 %)
- Solide raisonnement au niveau dépôt et fluidité sur les workflows frontend
- Mode de réflexion hybride — activer le chain-of-thought à la demande
Limites
- Évaluation officielle Alibaba axée sur les benchmarks agentiques et multimodaux — MMLU, GPQA, HumanEval et MATH-500 ne font pas partie de la suite rapportée
- Détails d'architecture (nombre exact de paramètres, topologie MoE) non divulgués publiquement
- Hébergé uniquement — la variante open-weight Qwen3.6-35B-A3B est un modèle distinct
Questions fréquentes
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
