Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B, Qwen3.5-27B ou Qwen3.5-122B-A10B : lequel choisir ?

Qwen3.5-35B-A3B paraît, à sa sortie le 24 février 2026, aux côtés de Qwen3.5-27B et de Qwen3.5-122B-A10B, selon Qwen.

À sa sortie, Qwen3.5-35B-A3B est un mélange d’experts de 35 milliards de paramètres au total, dont 3 milliards activés, répartis sur 40 couches, selon Qwen. Qwen3.5-27B compte, à sa sortie, 27 milliards de paramètres répartis sur 64 couches, selon Qwen. Pour Qwen3.5-122B-A10B, à sa sortie, le total atteint 122 milliards de paramètres, dont 10 milliards activés, répartis sur 48 couches, selon Qwen.

Sur SWE-bench Verified, à sa sortie, Qwen3.5-35B-A3B obtient 69,2, contre 72,4 pour Qwen3.5-27B et 72,0 pour Qwen3.5-122B-A10B, selon Qwen. À sa sortie, Qwen3.5-35B-A3B obtient également 81,2 sur TAU2-Bench, contre 79,0 pour Qwen3.5-27B et 79,5 pour Qwen3.5-122B-A10B, selon Qwen.

À quoi sert Qwen3.5-35B-A3B

Chat et agents

Qwen3.5-35B-A3B fait partie des modèles Qwen3.5 qui, selon Qwen, excellent dans l’appel d’outils. Pour bâtir rapidement des agents avec les modèles Qwen3.5, Qwen conseille Qwen-Agent. Selon Qwen, la génération Qwen3.5 prend en charge un large répertoire de langues et de dialectes.

Vision et compréhension

Qwen3.5-35B-A3B est, selon Qwen, un modèle de langage causal doté d’un encodeur de vision. Pour ce modèle, Qwen documente l’envoi d’une image ou d’une vidéo accompagnée de texte.

Code

Qwen3.5-35B-A3B dispose, selon Qwen, de réglages d’échantillonnage propres aux tâches de code précises, comme le développement web. Pour ces tâches en mode réflexion, Qwen indique les valeurs suivantes : temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0 et presence_penalty=0.0.

Les performances de Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B obtient à sa sortie un score de 84,2 sur GPQA Diamond, selon Qwen, contre 82,8 pour GPT-5-mini et 80,1 pour GPT-OSS-120B.

Sur BFCL-V4, qui évalue l’appel de fonctions, Qwen annonce à la sortie du modèle un score de 67,3, contre 55,5 pour GPT-5-mini et 54,8 pour Qwen3-235B-A22B. Pour MMMU et VideoMME avec sous-titres, Qwen annonce à sa sortie des scores respectifs de 81,4 et 86,6, contre 79,0 et 83,5 pour GPT-5-mini et 79,6 et 81,1 pour Claude-Sonnet-4.5.

Bien utiliser Qwen3.5-35B-A3B : réflexion et paramètres

Qwen3.5-35B-A3B réfléchit par défaut et écrit sa réflexion avant la réponse finale, selon Qwen. Sur OpenRouter, la réflexion du modèle n’est pas obligatoire et peut être désactivée. Pour obtenir une réponse directe sans réflexion, le paramètre enable_thinking de l’API se règle sur False, selon Qwen. Les commandes /think et /nothink de Qwen3 ne sont pas officiellement prises en charge par Qwen3.5, selon Qwen.

Qwen conseille de garder au moins 128K tokens de contexte pour préserver les capacités de réflexion des modèles Qwen3.5. Pour la plupart des requêtes, une longueur de réponse de 32 768 tokens convient, selon Qwen. Une longueur de réponse de 81 920 tokens est recommandée pour les problèmes de compétition en mathématiques ou en programmation, selon Qwen.

Caractéristiques techniques de Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B est sorti le 24 février 2026. Il est distribué sous licence Apache 2.0. Sur OpenRouter, ses entrées acceptées sont le texte, l’image et la vidéo.

Selon Qwen, le modèle compte 256 experts, dont 8 experts routés et 1 expert partagé activés. Ses 40 couches suivent, selon Qwen, un schéma répété 10 fois : trois couches Gated DeltaNet, qui utilisent une attention linéaire, puis une couche Gated Attention, chacune étant suivie du mélange d’experts.

Selon Qwen, le contexte natif atteint 262 144 tokens et peut être étendu jusqu’à 1 010 000 tokens. Sur OpenRouter, la fenêtre de contexte est de 262 144 tokens. Chaque réponse peut atteindre au plus 235 929 tokens sur OpenRouter. La liste des caractéristiques rassemble les repères techniques du modèle.

Où utiliser Qwen3.5-35B-A3B, et comment il se facture

• Poids à télécharger : Qwen3.5-35B-A3B était proposé à sa sortie sur Hugging Face sous licence Apache 2.0, selon Qwen.
• Cadres de déploiement : selon Qwen, les poids étaient compatibles à sa sortie avec Transformers, vLLM, SGLang et KTransformers.
• Version hébergée : selon Qwen, Qwen3.5-Flash correspondait à sa sortie à la version hébergée du modèle, accessible par le service d’API officiel fourni par Alibaba Cloud Model Studio. Selon Qwen, cette version proposait des fonctions supplémentaires pour la production, notamment un contexte de 1M par défaut et des outils intégrés officiels.

La carte d’accès donne les derniers prix relevés.

Qwen3.5-35B-A3B parmi les versions de Qwen

Qwen3.5-35B-A3B appartient à la génération Qwen3.5, venue après la génération Qwen3 dont fait partie Qwen3 30B A3B. Selon Qwen, cette génération commence avec Qwen3.5-397B-A17B, un modèle MoE, une architecture qui mobilise un mélange d’experts. La frise des versions situe ces modèles dans l’histoire de la famille et porte leurs dates de sortie.

Selon Qwen, Qwen3.5-9B, Qwen3.5-4B, Qwen3.5-2B et Qwen3.5-0.8B rejoignent ensuite la génération Qwen3.5 lors de leur mise à disposition sur Hugging Face et ModelScope. Qwen3.6 35B A3B succède à Qwen3.5-35B-A3B dans la gamme sur OpenRouter. Dans son annonce de Qwen3.6 35B A3B, Qwen indique une nette progression face à son prédécesseur direct, Qwen3.5-35B-A3B, surtout pour les tâches de code en agent et de raisonnement.

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