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Qwen: Qwen3.6 35B A3B

qwen/qwen3.6-35b-a3b

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning262K27 अप्रैल 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.6 35B A3B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 78% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00201 है।

Qwen: Qwen3.6 35B A3B के बारे में

Qwen: Qwen3.6 35B A3B, Qwen का एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मॉडल है, जो Alibaba Cloud के मॉडल परिवार से है। इसमें कुल 35 बिलियन पैरामीटर हैं, जिनमें प्रति टोकन 3 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं, और यह एक हाइब्रिड स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। चूंकि प्रत्येक टोकन के लिए वेट का केवल एक अंश ही सक्रिय होता है, इसे अनुमान दक्षता के मुकाबले क्षमता को संतुलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो तब मायने रखता है जब आप कई अनुरोधों को सर्व करने की योजना बनाते हैं।

यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन के साथ। यह संयोजन उन वर्कलोड के लिए उपयुक्त है जहां इनपुट बड़ा होता है लेकिन उत्तर तुलनात्मक रूप से छोटा होता है, जैसे किसी लंबे दस्तावेज़, स्क्रीनशॉट सेट या वीडियो को पढ़कर सारांश, निष्कर्षण या निर्णय लौटाना।

व्यावहारिक उपयोग इन गुणों से निकलते हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाला टेक्स्ट कार्य स्वाभाविक रूप से उपयुक्त है: लंबी रिपोर्टों का सारांश देना, बड़े कोडबेस या ट्रांसक्रिप्ट पर प्रश्नों के उत्तर देना, और बहु-दस्तावेज़ विश्लेषण जिसके लिए अन्यथा चंकिंग की आवश्यकता होती। इमेज और वीडियो इनपुट इसे दृश्य सामग्री तक बढ़ाते हैं, इसलिए आप फ्रेम का वर्णन कर सकते हैं, चार्ट या आरेख पढ़ सकते हैं, या रिकॉर्ड किए गए सत्रों से संरचित डेटा निकाल सकते हैं। टूल और फंक्शन कॉलिंग समर्थन इसे ऐसे एजेंट के तर्क केंद्र के रूप में व्यवहार्य बनाता है जो API या डेटाबेस से क्वेरी करता है, और संरचित आउटपुट आपको प्रतिक्रियाओं को ऐसे स्कीमा तक सीमित करने देते हैं जिसे आपका एप्लिकेशन सीधे पार्स कर सके। जब आप मॉडल के मध्यवर्ती चरणों को देखना चाहते हैं, तो रीज़निंग आउटपुट को अलग से अनुरोध और निरीक्षण किया जा सकता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3.6-35b-a3b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। चूंकि एंडपॉइंट OpenAI स्कीमा का पालन करता है, मौजूदा क्लाइंट और SDK आमतौर पर केवल बेस URL और मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं, और tools तथा tool_choice आपको अलग एकीकरण पथ के बिना फंक्शन कॉलिंग जोड़ने देते हैं।

आउटपुट सीमा को ध्यान में रखें: 65,536 टोकन अधिकांश उत्तरों के लिए उदार है लेकिन असीमित नहीं, इसलिए जिन कार्यों में बहुत लंबे दस्तावेज़ उत्पन्न करने होते हैं उन्हें कॉलों में विभाजित करने की आवश्यकता हो सकती है। कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है लेकिन फिर भी सीमित है, इसलिए अत्यधिक लंबे इनपुट के लिए ट्रंकेशन या रिट्रीवल की आवश्यकता होगी। यदि आपका वर्कलोड केवल टेक्स्ट है और लेटेंसी या थ्रूपुट प्रमुख चिंता है, तो एक छोटा डेंस मॉडल आपके लिए बेहतर हो सकता है; यदि आपको ऑडियो इनपुट या आउटपुट के रूप में इमेज जनरेशन चाहिए, तो आपको एक अलग मॉडल की आवश्यकता होगी, क्योंकि यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इन तथा टेक्स्ट आउट को कवर करता है।

Qwen: Qwen3.6 35B A3B API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3.6-35b-a3b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.6 35B A3B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.6 35B A3B API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.6 35B A3B की कीमत इनपुट $0.35 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.6 35B A3B की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.6 35B A3B हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.6 35B A3B क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.6 35B A3B text, image, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3.6 35B A3B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.6-35b-a3b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.6 35B A3B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Arcee AI: Trinity Large Thinking, Qwen: Qwen-Plus, Inception: Mercury 2। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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