Qwen
·Released on 10 мар. 2026 г.

Qwen3.5-9B API Benchmarks, Pricing & Provider Data

Compare Qwen3.5-9B with another model

Choose a model to open its comparison page.

Share on X
LLM

Qwen3.5-9B is a multimodal foundation model from the Qwen3.5 family, designed to deliver strong reasoning, coding, and visual understanding in an efficient 9B-parameter architecture. It uses a unified...

Производительность по категориям

Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.

Покрытие
2 / 8
Методология
V3.0
Производительность по категориямОценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.Агенты-Программирование43.2Рассуждение52Знания-Математика-Многоязычность-Мультимодальность-Следование инструкциям-
#1Рассуждение52Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 38.165.9
abstract logicТолько априорное
scientific causal52
gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraintsТолько априорное
evidence verificationТолько априорное
#2Программирование43.2Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 27.259.2
code generation43.2
scicode · scicode
repository engineeringТолько априорное
debugging testingТолько априорное
tooling qualityТолько априорное
Нет данных:АгентыЗнанияМатематикаМногоязычностьМультимодальностьСледование инструкциям

Specifications

Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.

INPUT
262.1Ktokens
314.6 pages of text
OUTPUT
262.1Ktokens
8K128K1M4M
262.1K

Возможности

Technical Details

Вход
Выход
Всего параметров
9B
Выпущена
Mar 2026
Документация
Токенизатор
Qwen3
Архитектура
text+image+video->text
Модерация
Нет
Поддерживаемые параметры
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Rankings

Excels at

Подробные оценки

Обновлено: 23 авг. 2026 г.

Скорость и задержка

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}

Скорость вывода89.8 tok/s#40 / 74Время до первого токена0.47 s#7 / 74
Скорость вывода
Output speed
Рейтинг LMSpeed#40
Оценка89.8 tok/s
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено23 авг. 2026 г.
Достоверность4
Время до первого токена
Time to first token
Рейтинг LMSpeed#7
Оценка0.47 s
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено23 авг. 2026 г.
Достоверность4

Цены

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}

Цена входных данных$0.170/M#28 / 180Цена выходных данных$0.250/M#8 / 180
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#28
Оценка$0.170/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено23 авг. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка$0.250/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено23 авг. 2026 г.
Достоверность4

Агенты

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозицияТолько априорное
Использование инструментовТолько априорное
Среда и длительное выполнениеТолько априорное
Восстановление и надёжность завершенияТолько априорное

Программирование

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка43.280% интервал27.2–59.21/4 Измеренные измеренияSciCode27.7%#166 / 204
Измерения и доказательства
Генерация кода43.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
scicode · scicode · z -1.05 · q 1.00
Работа с репозиториямиТолько априорное
Отладка и тестированиеТолько априорное
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#166
Оценка27.7%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено23 авг. 2026 г.
Достоверность4

Рассуждение

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка5280% интервал38.1–65.91/4 Измеренные измеренияGPQA78.6%#98 / 211HLE9.4%#120 / 208
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение52
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
gpqa · gpqa · z 0.20 · q 1.00
hle · hle · z 0.06 · q 1.00
Многошаговые ограниченияТолько априорное
Интеграция и проверка свидетельствТолько априорное
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#98
Оценка78.6%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено23 авг. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#120
Оценка9.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено23 авг. 2026 г.
Достоверность4

Знания

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Широкие знанияТолько априорное
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное

Математика

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательстваТолько априорное
Прикладная математика и инструментыТолько априорное

Многоязычность

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное

Мультимодальность

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное

Следование инструкциям

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкцийТолько априорное
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное

Эндпоинты OpenRouter

5 эндпоинтов

Сторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.

Provider endpointВходВыводДоступность 1 деньЗадержка 30мПропускная способность 30мКонтекст / вывод
Parasail
parasail/bf16
$0.100/M$0.250/M100.0%undefined токенов / undefined токенов
Venice
venice/fp8
$0.100/M$0.150/M99.9%undefined токенов / undefined токенов
Together
together
$0.170/M$0.250/M99.7%undefined токенов / —
SiliconFlow
siliconflow/fp8
$0.100/M$0.150/M99.3%undefined токенов / undefined токенов
DeepInfra
deepinfra/bf16
$0.100/M$0.150/M95.2%undefined токенов / undefined токенов

Рейтинги основаны на тестах, предоставленных сообществом, и периодических зондах работоспособности. Носит рекомендательный характер, не является официальными данными.Artificial AnalysisСтандартные бенчмарки могут включать BenchLM и другие открытые источники.

Работайте с данными LMSpeed

Бесплатно

Бесплатный публичный API для цен LLM, бенчмарков и данных провайдеров

  • Актуальные цены и доступность
  • Бенчмарки скорости и задержки
  • 300+ моделей, 600+ провайдеров
  • 1 000 запросов в день
Документация API