Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.
Qwen: Qwen3.6 35B A3B
qwen/qwen3.6-35b-a3bTesta Qwen: Qwen3.6 35B A3B nu
Körs på ditt saldo till priserna ovan. Nya konton börjar med gratis användning.
Ett API. Alla modeller.
Sessionskostnad 0,00 US$
Inställningar
Avancerade parametrar
Qwen: Qwen3.6 35B A3B i korthet
- Indatapriset är 78% lägre än medianen för 434 Text-modeller.
- Kontextfönster på 262 144 tokens, tillräckligt för långa dokument och konversationer i flera steg.
- Stöder verktygsanrop (function calling) för agenter och integrationer.
- Stöder strukturerad JSON-utdata med ett schema.
- Stöder styrning av resonemangsnivå.
- Tar emot bilder som indata (vision).
- Ett typiskt anrop (1,000 indata / 500 utdata-tokens) kostar ungefär 0,00201 US$.
Om Qwen: Qwen3.6 35B A3B
Qwen: Qwen3.6 35B A3B är en öppen multimodell med öppna vikter från Qwen, Alibaba Clouds modellfamilj. Den har 35 miljarder parametrar totalt med 3 miljarder aktiva parametrar per token, och använder en hybrid sparsam mixture-of-experts-arkitektur. Eftersom bara en del av vikterna aktiveras för varje token är den utformad för att balansera kapacitet mot inferenseffektivitet, vilket spelar roll när du planerar att hantera många förfrågningar.
Modellen tar emot text-, bild- och videoindata och producerar endast textutdata. Dess kontextfönster är 262 144 tokens, med en maximal utdata på 65 536 tokens. Den kombinationen passar arbetsbelastningar där indata är stor men svaret är jämförelsevis kort, till exempel att läsa ett långt dokument, en uppsättning skärmbilder eller en video och returnera en sammanfattning, ett utdrag eller ett beslut.
Praktiska användningsområden följer av dessa egenskaper. Långkontexttextarbete passar naturligt: sammanfatta långa rapporter, besvara frågor över stora kodbaser eller transkriptioner, och analysera flera dokument som annars skulle behöva delas upp. Bild- och videoindata utökar detta till visuellt material, så du kan beskriva bildrutor, läsa diagram eller scheman, eller extrahera strukturerad data från inspelade sessioner. Stöd för verktygs- och funktionsanrop gör den användbar som resonemangskärna i en agent som frågar API:er eller databaser, och strukturerade utdata låter dig begränsa svar till ett schema som din applikation kan tolka direkt. Resonemangsutdata kan begäras och granskas separat när du vill se modellens mellanliggande steg.
Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "qwen/qwen3.6-35b-a3b". De begärandeparametrar den stöder är 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 och top_p. Eftersom slutpunkten följer OpenAI-schemat fungerar befintliga klienter och SDK:er i allmänhet med bara bas-URL och modell-id ändrade, och tools plus tool_choice låter dig koppla in funktionsanrop utan en separat integrationsväg.
Tänk på utdatataket: 65 536 tokens är generöst för de flesta svar men inte obegränsat, så uppgifter som måste skriva ut mycket långa dokument kan behöva delas upp över flera anrop. Kontextfönstret är stort men fortfarande ändligt, så extremt långa indata kommer att behöva trunkering eller hämtning. Om din arbetsbelastning endast är text och latens eller genomströmning är det dominerande problemet kan en mindre dense-modell passa dig bättre; om du behöver ljudindata eller bildgenerering som utdata behöver du en annan modell, eftersom denna täcker text, bild och video in och text ut.
Så anropar du Qwen: Qwen3.6 35B A3B API
- Skapa en API-nyckel i din kontrollpanel.
- Installera det officiella openai-SDK:t för ditt språk.
- Sätt baseURL till https://api14.com/api/v1 och model till "qwen/qwen3.6-35b-a3b".
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);
Parametrar som stöds
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pSpecifikationer
- Kontextlängd
- 262 144
- Max utdata
- 235 929
- Indata
- text, image, video
- Utdata
- text
Anrop på api14 · senaste 7 dagarna
Qwen: Qwen3.6 35B A3B: vanliga frågor
- Vad kostar Qwen: Qwen3.6 35B A3B API?
- Qwen: Qwen3.6 35B A3B kostar Indata 0,35 US$ / 1M tokens. Det dras från ditt USD-saldo endast för lyckade anrop; misslyckade anrop är gratis.
- Hur stort är kontextfönstret för Qwen: Qwen3.6 35B A3B?
- Qwen: Qwen3.6 35B A3B läser upp till 262 144 tokens per anrop, prompt, historik och dokument tillsammans. Den skriver upp till 235 929 utdata-tokens per svar.
- Vad kan Qwen: Qwen3.6 35B A3B göra?
- Qwen: Qwen3.6 35B A3B tar emot text, image, video och returnerar text. Den stöder verktygsanrop, strukturerad JSON-utdata, styrning av resonemangsnivå.
- Hur anropar jag Qwen: Qwen3.6 35B A3B från min kod?
- Peka valfritt OpenAI-SDK mot https://api14.com/api/v1 och sätt model till "qwen/qwen3.6-35b-a3b", inga andra kodändringar. Kopiera ett färdigt exempel från kodpanelen på den här sidan.
- Vilka alternativ finns till Qwen: Qwen3.6 35B A3B?
- Jämförbara Text-modeller till ett liknande pris: Arcee AI: Trinity Large Thinking, Qwen: Qwen-Plus, Inception: Mercury 2. Alla körs via samma API-nyckel, så att byta är en sträng.
Community för Qwen: Qwen3.6 35B A3B
Ny trådDen här communityn har inga trådar ännu. Starta den första om Qwen: Qwen3.6 35B A3B.