Mohu spustit Qwen3.6-35B-A3B lokálně?

Ano — váhy jsou otevřené pod licencí Apache 2.0 a jsou dostupné na Hugging Face, kompatibilní s Transformers, vLLM, SGLang a KTransformers. Protože je aktivních pouze 3 miliardy parametrů na token, požadavky na paměť jsou nižší než by naznačoval celkový počet 35 miliard; před stažením si ověřte doporučení pro VRAM.

Kolik to stojí a jak velké je kontextové okno?

Přes API stojí 0,10 $ za milion vstupních tokenů a 0,95 $ za milion výstupních tokenů, s nativním kontextem 262 144 tokenů — rozšiřitelným na cca 1 milion tokenů pomocí YaRN.

Jak se liší od Qwen3.5-35B-A3B?

Qwen3.6 je přímý nástupce, postavený na zpětné vazbě komunity, s hlavními zisky v agentních kódovacích benchmarkech a novou možností zachování uvažovacích stop přes víceturnové konverzace; obecné znalostní skóre je zhruba stejné.

▲

121%

tento týden

Qwen3.6 35B A3B

8682°

#llm #qwen #vidění #video #uvažování #programování

Tento týden

Spustit model

Nabídky / Reklamy

OpenRouter Terminál / API

Platba za token

Chatuj s tímto modelem v prohlížeči nebo ho zavolej ze svého kódu s jedním API klíčem.

Qwen | 262,144 token context | $0.15/M input, $1.00/M output. Qwen3.6-35B-A3B is an open-weight multimodal model from Alibaba Cloud with 35 billion total parameters and 3 billion active parameters per token. It uses a hybrid sparse mixture-of-experts architecture combining Gated DeltaNet linear attention with standard gated attention layers, enabling efficient inference at a fraction of the compute cost. The model supports a 262K token native context window (extensible to 1M via YaRN) and accepts text, image, and video inputs. It includes integrated thinking mode with reasoning traces preserved across multi-turn conversations, function calling, and structured output. Released under the Apache 2.0 license.

Návody k tomuto modelu

Jak nainstalovat Ollama a spustit lokální AI (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): kterou lokální AI aplikaci použít a jaké špičkové modely každá z nich spouští

Nejlepší lokální LLM podle použití (říjen 2026): správný otevřený model pro každou práci

Kolik VRAM vlastně potřebuji pro lokální AI?

Co je soubor GGUF? Vysvětlení kvantovaných modelů (Q4, Q8, fp8, NF4)

Všechny návody

Poznámky kapitána

Napsal Captain, hlavní redaktor

Poznámky z 2026-10-13

Qwen3.6-35B-A3B je multimodální model s otevřenými váhami od Alibaba Cloud postavený na hybridní architektuře sparse mixture-of-experts: 35 miliard parametrů celkem, ale pouze 3 miliardy aktivních na token, což udržuje náklady na inferenci nízké. Hlavní zlepšení oproti předchůdci je agentní kódování, zejména frontendové workflow a úkoly na úrovni repozitáře. Pokud potřebujete schopného kodéra a agenta, kterého můžete spustit lokálně nebo levně přes API, stojí za to se na něj vážně podívat.

Známý pro

Agentní kódování: silný ve frontendových workflow a repozitářovém uvažování
Pouze 3 miliardy parametrů aktivních na token, takže inference je rychlá a levná
Nativní kontextové okno 262 tisíc tokenů, rozšiřitelné na cca 1 milion pomocí YaRN
Přijímá text, obraz a video s integrovaným režimem uvažování
Uvažovací stopy zachovány přes víceturnové konverzace

Dej pozor na

Výstupní tokeny stojí téměř 10× více než vstupní, 0,95 $ za milion — dlouhé agentní běhy se rychle prodraží.
Hybridní lineární pozornost je méně otestovaná než standardní transformery; některé inference stacky mohou mít omezenou podporu.
Kvalita vstupu vidění a videa není samostatně benchmarkována v publikovaných výsledcích.

Nejlepší pro

Programování

Agenti a používání nástrojů

Uvažování

Vidění

Běží lokálně

Promptů k vyzkoušení

Refaktoruj nepořádný kódový základ

Mám React frontend, kde je veškerý stav spravován v jediném 800řádkovém souboru App.js. Nejsou tam žádné komponenty, žádné vlastní hooky a props se předávají čtyři úrovně hluboko. Analyzuj strukturu, identifikuj tři nejškodlivější problémy a pak navrhni konkrétní plán refaktoringu s názvy souborů a pořadím změn, které mám udělat.

Vícekrokový agentní plán

Jsi agent s přístupem k bash a nástrojům pro úpravu souborů. Python projekt uživatele selhává v CI pipeline kvůli třem nestabilním testům, které závisí na skutečném síťovém volání externího API. Projdi, jak bys testy lokalizoval, navrhni strategii mockování, implementuj opravu a ověř ji, aniž bys zasahoval do produkční cesty kódu.

Složitá logická hádanka

Pět inženýrů vlastní každý jiný programovací jazyk, pije jiný nápoj a pracuje v jiné časové zóně. Rust inženýr pije espresso. Inženýr v UTC+9 vlastní Python. TypeScript inženýr je hned nalevo od pijáka kávy. Go inženýr pracuje v UTC-5. Kdo pije čaj a jaký jazyk používá? Ukaž své uvažování krok za krokem.

Porovnat s

Qwen3.7 Flash
Model pouze s API
kontext 1,000,000 tokenů · $0.03/M vstup, $0.13/M výstup
Qwen3.8 Max (0902)
Model pouze s API
kontext 1,000,000 tokenů · $2.00/M vstup, $6.00/M výstup
Qwen3.8 Omni Flash
Model pouze s API
kontext 1,000,000 tokenů · $0.15/M vstup, $0.47/M výstup
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Model pouze s API
kontext 1,000,000 tokenů · $0.26/M vstup, $1.56/M výstup

Více textových modelů od qwen

Často kladené otázky

Mohu spustit Qwen3.6-35B-A3B lokálně?: Ano — váhy jsou otevřené pod licencí Apache 2.0 a jsou dostupné na Hugging Face, kompatibilní s Transformers, vLLM, SGLang a KTransformers. Protože je aktivních pouze 3 miliardy parametrů na token, požadavky na paměť jsou nižší než by naznačoval celkový počet 35 miliard; před stažením si ověřte doporučení pro VRAM.
Kolik to stojí a jak velké je kontextové okno?: Přes API stojí 0,10 $ za milion vstupních tokenů a 0,95 $ za milion výstupních tokenů, s nativním kontextem 262 144 tokenů — rozšiřitelným na cca 1 milion tokenů pomocí YaRN.
Jak se liší od Qwen3.5-35B-A3B?: Qwen3.6 je přímý nástupce, postavený na zpětné vazbě komunity, s hlavními zisky v agentních kódovacích benchmarkech a novou možností zachování uvažovacích stop přes víceturnové konverzace; obecné znalostní skóre je zhruba stejné.

Verdikt kapitána
Vzácná kombinace: otevřené váhy, multimodální vstup, dlouhý kontext a skutečně konkurenceschopné agentní kódování za cenu, která nebolí.

Modelová karta na Hugging Face

Kapitán píše tyto poznámky na základě popisu modelu a modelové karty. Ceny a velikosti kontextu jsou od poskytovatele v době psaní a mohou se změnit.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: Silver · Hottest this week · #114 Hottest AI model · #48 Hottest Text / LLM model · #48 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularity: Qwen3.6 35B A3B

Heat skóre od 27 Apr 2026

Hodnocení popularity

8,682°

Tento týden

▲

121%

8,578° tehdy, 8,682° teď

Tento měsíc

n/a

Ještě nebylo vydáno/sledováno

Poslední rok

n/a

Ještě nebylo vydáno/sledováno

7,000°

Základ

Měřítko jde od 0° do 9 999°. Vše pod 7,000° je vyhrazeno pro modely, o kterých zatím žádný zdroj nehlásí, a mají tam náhradní číslo, aby seznamy byly kompletní. 7,000° je místo, kde začínají naměřená data: model s reálnými daty, ale téměř žádnými staženími, sedí na základu, a měření přidávají stupně nad něj. Základ nic neříká o modelu; o rozdílu mezi modely rozhodují právě stupně nad ním.

+1,365°

OpenRouter tokeny

355,046,263,575 tokenů tento model zpracoval přes OpenRouter za posledních 30 dní, výzvy i odpovědi dohromady. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení v rámci stahování, celkem 35,504; tokeny z posledního dne se započítávají do rychlosti adopce. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+317°

Rychlost přijetí

Přibližně 16,735 stažení denně, měřeno mezi dvěma odečty zdrojů, nikdy ne odhadováno z průměru za celý čas. Rychlost váží čtvrtinu termínu stažení, takže čerstvý nárůst se ukáže, aniž by jeden denní výkyv přebil roky používání.

Zobrazit podrobné rozdělení

Každé číslo na této stránce lze ověřit. Heat skóre tohoto modelu je 8,682°, a tady je postupně složeno z jednotlivých částí, s průběžným součtem po každé z nich: základ, stupně přidané každým zdrojem, bonus za typ modelu a odečtení podle stáří jeho vah. Barvy odpovídají pásmům v grafu nahoře. Na konci je slovník, který vysvětluje každý pojem.

1
Začni na základu.
Proč 7,000° a ne nula: škála jde od 0° do 9 999°, a část pod 7,000° je vyhrazena pro modely, o kterých zatím žádný zdroj nehlásí, a mají tam náhradní číslo, aby seznamy byly kompletní a nikdy nepřevýšily model s daty. 7,000° je místo, kde začínají naměřená data. Model s reálnými daty, ale téměř žádnými staženími, sedí tady; všechno, co následuje, je měření, a prostor nad základem obsahuje deset desetinných kroků ve staženích po 300° každý. Základ je stejný pro každý model, takže nerozhoduje; rozhodují stupně nad ním.
7,000°
běžící součet
2
Přidej stažení.
35,504 ekvivalentů stažení celkem, z OpenRouter tokeny. Desetinásobek stažení přidá stejných 300°, takže velikost je důležitá, ale nikdy nepřebije skóre.
+1,365°
8,365°
běžící součet
3
Přidej rychlost přijetí.
Zhruba 16,735 stažení denně právě teď, měřeno mezi dvěma odečty, s čtvrtinovou váhou.
+317°
8,682°
běžící součet
=
Skóre heat.
Kde se tento model nachází na každém seznamu na tomto webu. Nic jiného ho neupravuje.
8,682°

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Jak se popularita tohoto modelu vyvíjela oproti zbytku katalogu: jeho růst v počtu stažení, lajků a použití za každé období, měřeno proti typickému růstu modelu ve stejném období, spolu s jeho heat skóre v daném čase. Nad typickým růstem znamená nárůst, pod ním pokles. Minulost se rekonstruuje z dnešních celkových hodnot, prvního dne modelu a jeho měřenou rychlostí stahování, pokud jsou k dispozici dva záznamy; model, který na začátku období neexistoval, ukazuje n/a.

Podobné modely

AI modely pro generování obrázků, videa a textu

Qwen3.6 35B A3B je textový model pro rodinu Text / LLM uvedený na ModelTrends.ai, katalogu open source AI modelů pro obrázky, video a text určeném jen ke čtení. Porovnejte ho s dalšími modely Text / LLM a podívejte se na jeho skóre žhavosti.

Další modely Text / LLM llm qwen vidění video uvažování programování agenti lokální

Procházet podle rodiny modelů