Qwen3.6 35B A3B
8682°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
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.
Hướng dẫn cho mô hình này
Cách Cài Đặt Ollama và Chạy AI Cục Bộ (Windows, Mac, Linux)
Ollama vs LM Studio (2026): nên dùng ứng dụng AI cục bộ nào, và mỗi ứng dụng chạy những mô hình hàng đầu nào
LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Qwen3.6-35B-A3B là mô hình đa phương thức trọng số mở từ Alibaba Cloud xây dựng trên kiến trúc lai sparse mixture-of-experts: tổng 35 tỷ tham số nhưng chỉ 3 tỷ tham số hoạt động mỗi token, giúp giữ chi phí suy luận thấp. Cải tiến nổi bật so với phiên bản trước là khả năng lập trình tác nhân, đặc biệt cho quy trình frontend và tác vụ ở cấp kho lưu trữ. Nếu bạn cần một coder và tác nhân có năng lực, có thể chạy cục bộ hoặc dùng API giá rẻ, đây là lựa chọn đáng xem.
Nổi tiếng với
- Lập trình tác nhân: mạnh về quy trình frontend và suy luận cấp kho lưu trữ
- Chỉ 3 tỷ tham số hoạt động mỗi token, nên suy luận nhanh và rẻ
- Cửa sổ ngữ cảnh gốc 262K token, có thể mở rộng lên khoảng 1 triệu qua YaRN
- Chấp nhận đầu vào văn bản, hình ảnh và video với chế độ suy nghĩ tích hợp
- Giữ lại dấu vết suy luận qua các cuộc hội thoại đa lượt
Cẩn thận với
- Chi phí token đầu ra gần gấp 10 lần token đầu vào với $0.95/M — các phiên tác nhân dài sẽ tốn kém.
- Kiến trúc chú ý tuyến tính lai ít được kiểm chứng hơn so với transformer tiêu chuẩn; một số hệ thống suy luận có thể chưa hỗ trợ tốt.
- Chất lượng đầu vào hình ảnh và video chưa được đánh giá độc lập trong kết quả công bố.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Tái cấu trúc codebase lộn xộn
Tôi có một frontend React với toàn bộ trạng thái quản lý trong một file App.js dài 800 dòng. Không có component, không có hook tùy chỉnh, và props được truyền sâu bốn cấp. Phân tích cấu trúc, xác định ba vấn đề nghiêm trọng nhất, rồi đề xuất kế hoạch tái cấu trúc cụ thể với tên file và thứ tự thay đổi tôi nên làm.
Kế hoạch tác nhân đa bước
Bạn là một tác nhân có quyền truy cập bash và công cụ chỉnh sửa file. Dự án Python của người dùng bị lỗi pipeline CI do ba kiểm thử không ổn định phụ thuộc gọi mạng thực tới API bên ngoài. Hãy trình bày cách bạn xác định kiểm thử, thiết kế chiến lược giả lập, thực hiện sửa lỗi, và xác minh mà không chạm vào đường dẫn mã sản xuất.
Bài toán suy luận khó
Năm kỹ sư mỗi người sở hữu một ngôn ngữ lập trình khác nhau, uống một loại đồ uống khác nhau, và làm việc ở múi giờ khác nhau. Kỹ sư Rust uống espresso. Kỹ sư ở UTC+9 sở hữu Python. Kỹ sư TypeScript đứng ngay bên trái người uống cà phê. Kỹ sư Go làm việc ở UTC-5. Ai uống trà, và họ dùng ngôn ngữ gì? Hãy trình bày suy luận từng bước.
So sánh với
- Qwen3.7 FlashMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.03/M, đầu ra $0.13/M
- Qwen3.8 Max (0902)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $2.00/M, đầu ra $6.00/M
- Qwen3.8 Omni FlashMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.15/M, đầu ra $0.47/M
- Qwen3.5 Plus 2026-02-15Mô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.26/M, đầu ra $1.56/M
Thêm mô hình văn bản từ qwen
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Qwen3.6-35B-A3B cục bộ không?
- Có — trọng số mở theo giấy phép Apache 2.0 và có trên Hugging Face, tương thích với Transformers, vLLM, SGLang và KTransformers. Vì chỉ 3 tỷ tham số hoạt động mỗi token, yêu cầu bộ nhớ thấp hơn so với tổng 35 tỷ tham số; hãy kiểm tra hướng dẫn VRAM trước khi tải xuống.
- Chi phí và cửa sổ ngữ cảnh là bao nhiêu?
- Qua API, giá là $0.10 cho mỗi triệu token đầu vào và $0.95 cho mỗi triệu token đầu ra, với ngữ cảnh gốc 262.144 token — có thể mở rộng lên khoảng 1 triệu token qua YaRN.
- So với Qwen3.5-35B-A3B thì sao?
- Qwen3.6 là phiên bản kế tiếp trực tiếp, xây dựng dựa trên phản hồi cộng đồng, với cải tiến chính trong các chuẩn lập trình tác nhân và tùy chọn mới giữ lại dấu vết suy luận qua các cuộc hội thoại đa lượt; điểm kiến thức chung tương đối tương đương.
Phán quyết của thuyền trưởngMột sự kết hợp hiếm có: trọng số mở, đầu vào đa phương thức, ngữ cảnh dài và lập trình tác nhân thực sự cạnh tranh với mức giá không quá đắt.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
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
Xu hướng phổ biến của Qwen3.6 35B A3B
Điểm nhiệt từ 27 Apr 2026
Điểm nhiệt
8,682°
Tuần này
▲
121%
8,578° lúc đó, 8,682° bây giờ
Tháng này
n/a
Chưa phát hành/được theo dõi
Năm qua
n/a
Chưa phát hành/được theo dõi
7,000°
Điểm sàn
Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°. Mọi thứ dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn nào báo cáo, chúng mang một số thay thế ở đó để danh sách luôn đầy đủ. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được: một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải sẽ đứng ở điểm sàn, và các số đo sẽ cộng dồn trên đó. Điểm sàn không nói gì về mô hình; chỉ có các độ trên nó mới phân biệt được các mô hình với nhau.
+1,365°
Token OpenRouter
355,046,263,575 token mô hình này xử lý qua OpenRouter trong 30 ngày qua, bao gồm cả lời nhắc và câu trả lời. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải trong điều kiện tải xuống, tổng cộng 35,504; token của ngày cuối cùng được tính vào tỷ lệ sử dụng. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+317°
Tỷ lệ áp dụng
Khoảng 16,735 lượt tải mỗi ngày, đo giữa hai lần đọc nguồn, không đoán dựa trên trung bình cả đời. Tốc độ chiếm một phần tư thành phần lượt tải, nên một đợt tăng mới sẽ hiện rõ mà không để một đỉnh một ngày vượt qua nhiều năm sử dụng.
Hiển thị phân tích chi tiết
Mọi con số trên trang này đều có thể kiểm tra được. Điểm nhiệt của mô hình này là 8,682°, và đây là cách nó được xây dựng từng thành phần một, với tổng điểm chạy sau mỗi bước: điểm sàn, số độ mà mỗi nguồn đóng góp, điểm thưởng cho loại mô hình và điểm trừ theo tuổi của trọng số. Màu sắc tương ứng với các dải trên biểu đồ phía trên. Phần chú giải ở cuối định nghĩa mọi thuật ngữ.
- 1Bắt đầu từ điểm sàn.Tại sao là 7,000° chứ không phải 0: thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°, và phần dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn báo cáo, mang số thay thế để danh sách đầy đủ và không bao giờ vượt trên mô hình có dữ liệu. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được. Một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải đứng ở đây; mọi thứ tiếp theo là đo lường, và phần trên điểm sàn có mười bước tăng gấp mười lần lượt tải, mỗi bước 300°. Điểm sàn giống nhau cho mọi mô hình, nên nó không quyết định gì; chỉ có các độ trên nó mới quyết định.7,000°tổng đang chạy
- 2Thêm lượt tải về.35,504 lượt tải tương đương tổng cộng, từ Token OpenRouter. Mười lần lượt tải thêm cùng 300°, nên kích thước quan trọng nhưng không bao giờ chiếm hết điểm.+1,365°8,365°tổng đang chạy
- 3Thêm tỷ lệ áp dụng.Khoảng 16,735 lượt tải mỗi ngày hiện tại, đo giữa hai lần đọc, bằng một phần tư trọng số.+317°8,682°tổng đang chạy
- =Điểm nhiệt.Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.8,682°
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Cách mà độ phổ biến của mô hình này thay đổi so với phần còn lại của danh mục: sự tăng trưởng về lượt tải xuống, lượt thích và sử dụng qua từng giai đoạn, so với sự tăng trưởng điển hình của mô hình trong cùng giai đoạn, cùng với điểm nhiệt của nó lúc đó. Cao hơn mức tăng trưởng điển hình là tăng, thấp hơn là giảm. Quá khứ được tái tạo từ tổng số hiện tại, ngày đầu tiên của mô hình và tốc độ tải xuống đo được khi có hai lần đọc; mô hình không tồn tại vào đầu giai đoạn sẽ hiển thị n/a.
Qwen3.6 35B A3B là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmqwenthị giácvideolý luậnlập trìnhtác nhâncục bộ
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153