Qwen 发布 Qwen3.6-35B-A3B 开放权重模型
阿里通义今日宣布推出 Qwen3.6-35B-A3B，并以 Apache 2.0 许可发布。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数为 350 亿，推理时激活参数为 30 亿，是 Qwen3.6 系列首个开放权重版本，目前已上线 Hugging Face；官方同时预告，托管 API 版本 “Qwen3.6-Flash” 将登陆 Model Studio。
从官方模型卡看，Qwen3.6-35B-A3B 继续把重点放在代码与真实开发流程上，强化了前端工作流处理、仓库级推理，以及多轮开发中对 reasoning context 的保留能力。模型支持图文输入，官方还强调其支持 multimodal thinking 与 non-thinking 两种模式；原生上下文长度为 262,144 token，并可扩展至约 101 万 token。
按 Qwen 公布的基准结果，这一版本在 SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0 等 agentic coding 指标上，相比前代 Qwen3.5-35B-A3B 有明显提升，在 RefCOCO 和 ODInW13 等视觉与空间理解任务上也进一步增长。
huggingface
阿里通义今日宣布推出 Qwen3.6-35B-A3B，并以 Apache 2.0 许可发布。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数为 350 亿，推理时激活参数为 30 亿，是 Qwen3.6 系列首个开放权重版本，目前已上线 Hugging Face；官方同时预告，托管 API 版本 “Qwen3.6-Flash” 将登陆 Model Studio。
从官方模型卡看，Qwen3.6-35B-A3B 继续把重点放在代码与真实开发流程上，强化了前端工作流处理、仓库级推理，以及多轮开发中对 reasoning context 的保留能力。模型支持图文输入，官方还强调其支持 multimodal thinking 与 non-thinking 两种模式；原生上下文长度为 262,144 token，并可扩展至约 101 万 token。
按 Qwen 公布的基准结果，这一版本在 SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0 等 agentic coding 指标上，相比前代 Qwen3.5-35B-A3B 有明显提升，在 RefCOCO 和 ODInW13 等视觉与空间理解任务上也进一步增长。
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